一种基于暗原色先验与非局部MTV模型的单幅彩色图像去雾处理方法技术

本发明专利技术属于图像处理技术领域，涉及一种基于暗原色先验与非局部MTV模型的单幅彩色图像去雾处理方法，先通过逐层搜索法和快速导向滤波获取精确的大气光值与透射率，然后建立大气光照值A和大气传输函数t的能量泛函模型，最后利用NL_MTV模型中规则项与数据项恢复不同场景下的去雾图像，在得到清晰图像的同时，能有效减轻去雾处理后存在的噪声问题，同时也能保持场景原有的纹理特征。

A single color image de haze processing method based on dark primary prior and non local MTV model

The invention belongs to the field of image processing technology, and relates to a single color image defogging method based on dark priori and non-local MTV model. Firstly, accurate atmospheric light value and transmittance are obtained by layer-by-layer search method and fast steering filter, and then the energy functional model of atmospheric light value A and atmospheric transfer function T is established. Finally, the rule items and data items in NL_MTV model are used to restore the defogging images in different scenes. While obtaining clear images, the noise problem after defogging can be effectively reduced, and the original texture features of the scene can be maintained.

【技术实现步骤摘要】
一种基于暗原色先验与非局部MTV模型的单幅彩色图像去雾处理方法
：本专利技术属于图像处理
，涉及一种基于暗原色先验与非局部MTV模型的单幅彩色图像去雾处理方法。
技术介绍
：雾是自然界中常见的自然天气现象，其原因是由于大气光经空气传播时受到悬浮颗粒散射的影响而形成，在此条件下户外成像设备获取的图像质量衰退严重，细节特征得不到保留，颜色饱和度降低，极大地限制了户外成像设备的工作效率，如视频监控、导航、交通运输、卫星遥感等。因此研究如何在雾天环境下得到清晰的无雾图像，对提高户外成像设备的工作效率具有重要的研究价值。目前，依据图像去雾原理的差异，现有的方法可以分为三类：第一类，基于雾天图像增强方法，这类方法不需要了解图像退化原因，主要采用有针对性的图像处理方法改善其对比度和细节特征，提高图像的视觉效果，代表算法有：直方图均衡化算法，其原理是通过直方图均衡化对图像的灰度值分布范围进行优化，使灰度值均匀地分布在一个更高的动态范围内，该算法能提升图像的对比度以及图像细节，但是有时会引起噪声现象的发生：多尺度Retinex算法(Multi-ScaleRetinex,MSR)及其改进算法则是根本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于暗原色先验与非局部MTV模型的单幅彩色图像去雾处理方法，其特征在于先通过逐层搜索法和快速导向滤波获取精确的大气光值与透射率，然后建立大气光照值A和大气传输函数t的能量泛函模型，最后利用NL_MTV模型中规则项与数据项恢复不同场景下的去雾图像，使恢复后图像更加清晰自然，同时保留原有图像的纹理、边缘特征，具体包括以下步骤：(1)大气光值的获取：在雾霾天气下的天空中某些区域颜色灰暗的像素的方差(或者变动)整体变化浮动不大时，利用四叉树子空间划分的逐层搜索方法获得大气光值，具体过程为：第一步，将待处理图像均匀地分成四个矩形子区域；第二步，建立评分机制，用区域内像素的平均值减去这些像素的标准...

【技术特征摘要】
1.一种基于暗原色先验与非局部MTV模型的单幅彩色图像去雾处理方法，其特征在于先通过逐层搜索法和快速导向滤波获取精确的大气光值与透射率，然后建立大气光照值A和大气传输函数t的能量泛函模型，最后利用NL_MTV模型中规则项与数据项恢复不同场景下的去雾图像，使恢复后图像更加清晰自然，同时保留原有图像的纹理、边缘特征，具体包括以下步骤：(1)大气光值的获取：在雾霾天气下的天空中某些区域颜色灰暗的像素的方差(或者变动)整体变化浮动不大时，利用四叉树子空间划分的逐层搜索方法获得大气光值，具体过程为：第一步，将待处理图像均匀地分成四个矩形子区域；第二步，建立评分机制，用区域内像素的平均值减去这些像素的标准差得到相应的评分，以此对每个区域进行筛选；第三步，将各子区域评分记录下来，从中选择评分最高的子区域；第四步，将选中的子区域继续划分为更小的四个子矩形；第五步，重复上述前四个步骤直到被选中的区域小于初始阈值65536；确定区域后，利用距离公式||(Ir(p),Ig(p),Ib(p)-(255,255,255))||最小化的颜色来作为大气光值，使大气光值A尽可能接近天空的亮度值，其中r,g,b为三个颜色分量，Ir(p),Ig(p),Ib(p)分别代表在某一像素点p中不同颜色分量所对应的像素值；(2)透射率的获取：采用快速导向滤波方法获取透射率，其原理是下采样时减少像素点，计算后进行上采样逆变换到原有大小，该算法在细化透射率的同时也提升了计算效率；(3)建立去雾能量泛函模型：建立过程：利用非局部MTV模型令μi＝Ji,将原式中fi替换，得到去雾能量泛函模型为：式中，λ为惩罚参数，用于调节有雾图像的恢复程度，I为有雾图像，J为待恢复图像，为非局部梯度，Ω为整个图像区域，m依据处理图像的颜色模型决定，彩色图像通常是由RGB三层分量构成，故m值取3；(4)对建立的去雾能量泛函模型进行求解：采用ADMM算法来求解步骤(3)建立的能量泛函模型，具体求解过程如下:先引入辅助变量k代表迭代次数，令来简化计算过程，从而...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏伟波，李帅，高珠珠，赵胜楠，王静，
申请(专利权)人：青岛大学，
类型：发明
国别省市：山东,37