一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法技术

本发明专利技术提供了一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，步骤包括：获取雾天图像；对雾天图像进行反转操作获得虚拟暗图像；基于变分Retinex模型，对虚拟暗图像的入射分量进行求解；利用天空识别方法识别出雾天图像中的天空区域及非天空区域；基于雾天图像的天空区域及非天空区域的识别结果对入射分量图进行修正；利用修正后的入射分量图获得经过天空区域修正后的、消除雾气后的清晰图像；对图像的像素强度进行全局调整，获得增强的后雾天图像。该雾天图像增强方法有效降低了增强方法的复杂度，通过利用天空识别算法，确保了所提方法的鲁棒性。

An image enhancement method based on variational Retinex model for foggy sky

The invention provides a fog image enhancement method based on variational Retinex model, which comprises the following steps: acquiring fog image; reversing fog image to obtain virtual dark image; solving the incident component of virtual dark image based on variational Retinex model; and identifying fog image by using sky recognition method. Sky area and non-sky area; correcting the incident component image based on the recognition results of the sky area and non-sky area of fog image; using the corrected incident component image to obtain the clear image after the correction of the sky area and the elimination of fog; adjusting the pixel intensity of the image globally to obtain the enhanced image Images after foggy days. This method reduces the complexity of the enhancement method effectively, and ensures the robustness of the proposed method by using the sky recognition algorithm.

【技术实现步骤摘要】
一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法
本专利技术涉及一种雾天图像增强方法，尤其是一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法。
技术介绍
目前，现有的图像去雾增强方法的复杂度搞，难以满足图像的快速处理需求，且没有考虑到对雾天图像进行增强时图像中的天空区域易于出现负面视觉效应的问题，因此有必要设计出一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，能够快速有效地实现图像去雾增强。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：提供一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，能够快速有效地实现图像去雾增强。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，包括如下步骤：步骤1，获取雾天图像I(x,y)；步骤2，对雾天图像进行反转操作获得虚拟暗图像；步骤3，基于变分Retinex模型，对虚拟暗图像的入射分量进行求解；步骤4，利用天空识别方法识别出雾天图像中的天空区域及非天空区域；步骤5，基于雾天图像的天空区域及非天空区域的识别结果对入射分量图进行修正；步骤6，利用修正后的入射分量图获得经过天空区域修正后的、消除雾气后的清晰图像；步骤7，对图像的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取雾天图像I(x,y)；步骤2，对雾天图像进行反转操作获得虚拟暗图像；步骤3，基于变分Retinex模型，对虚拟暗图像的入射分量进行求解；步骤4，利用天空识别方法识别出雾天图像中的天空区域及非天空区域；步骤5，基于雾天图像的天空区域及非天空区域的识别结果对入射分量图进行修正；步骤6，利用修正后的入射分量图获得经过天空区域修正后的、消除雾气后的清晰图像；步骤7，对图像的像素强度进行全局调整，获得增强的后雾天图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取雾天图像I(x,y)；步骤2，对雾天图像进行反转操作获得虚拟暗图像；步骤3，基于变分Retinex模型，对虚拟暗图像的入射分量进行求解；步骤4，利用天空识别方法识别出雾天图像中的天空区域及非天空区域；步骤5，基于雾天图像的天空区域及非天空区域的识别结果对入射分量图进行修正；步骤6，利用修正后的入射分量图获得经过天空区域修正后的、消除雾气后的清晰图像；步骤7，对图像的像素强度进行全局调整，获得增强的后雾天图像。2.根据权利要求1所述的基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，其特征在于，步骤2中，对雾天图像进行反转操作如下：S(x,y)＝1-I(x,y)(1)式(1)中，I(x,y)是雾天图像，S(x,y)是相应的虚拟暗图像。3.根据权利要求2所述的基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法，其特征在于，步骤3中，变分Retinex模型为：式(2)中，S(x,y)是待增强虚拟暗图像，L(x,y)是相应的入射分量图，Ω是有界图像空间域，为图像边界，是边界法向量，α和β分别是用来调节各项权重的非负参数；对虚拟暗图像的入射分量进行求解时，利用中心像素邻域的梯度特征进行快速逼近，将中心像素的邻域一阶差分的均方和构成其邻域梯度特征，由于一阶差分近似表达为相邻像素的差值，因此式(2)改写为：式(3)中，i是邻域像素索引，r是邻域半径，当式(3)的导数为0时，入射分量即可取得最优解，即：对式(4)整理得：由式(5)可见，入射分量的求解仅涉及分子中的第一项，于是使用简单迭代求解方式来有效降低算法复杂度，即：式(6)中，j是迭代次数索引，再利用导向变分模型对虚拟暗图像S(x,y)的灰度图进行保...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾振飞，袁小燕，陈凡，尹玉军，姜浩东，单祝鹏，丁一，
申请(专利权)人：南京信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32