一种基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法技术

本发明专利技术提供了一种基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法，利用第一编解码网络生成有雾图片的透射谱，并利用透射谱与雾浓度的关系将所述有雾图片分成浓雾区域和薄雾区域；分别对所述浓雾区域和薄雾区域进行多级对比度拉伸预处理，结合所述浓雾区域的预处理结果利用第二编解码网络对所述浓雾区域进行修复，以及结合所述薄雾区域的预处理结果利用第三编解码网络对所述薄雾区域进行修复；利用密集卷积块对增强后的浓雾区域和薄雾区域的特征进行融合处理，得到去雾后的图像。本发明专利技术通过上述设计解决了去雾中不均匀的大气和细节信息缺失的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法
本专利技术属于单图像去雾领域，尤其涉及一种基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法。
技术介绍
图像恢复不仅能改善图片的可视化程度，而且好的图像恢复可以更有效的进行检测、分割等高级任务。图像去雾是图像恢复中的一个重要分支，当光在诸如雾霾的介质中传播时，由于粒子的散射，图像信息发生严重的劣化，这极大地限制了图像的应用价值。在以往的去雾算法中，由雾带来的不均匀大气和细节信息缺失的影响，并没有得到有效的解决。
技术实现思路
针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法解决了去雾中不均匀大气和细节信息缺失的问题。为了达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：本方案提供一种基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法，包括如下步骤：S1、利用第一编解码网络生成有雾图片的透射谱，并利用透射谱与雾浓度的关系将所述有雾图片分成浓雾区域和薄雾区域；S2、分别对所述浓雾区域和薄雾区域进行多级对比度拉伸预处理；S3、利用第二编解码网本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、利用第一编解码网络生成有雾图片的透射谱，并利用透射谱与雾浓度的关系将所述有雾图片分成浓雾区域和薄雾区域；/nS2、分别对所述浓雾区域和薄雾区域进行多级对比度拉伸预处理；/nS3、结合所述浓雾区域的预处理结果利用第二编解码网络对所述浓雾区域进行修复，以及结合所述薄雾区域的预处理结果利用第三编解码网络对所述薄雾区域进行修复；/nS4、利用密集卷积块对修复后的浓雾区域和薄雾区域的特征进行融合处理，得到去雾后的图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、利用第一编解码网络生成有雾图片的透射谱，并利用透射谱与雾浓度的关系将所述有雾图片分成浓雾区域和薄雾区域；
S2、分别对所述浓雾区域和薄雾区域进行多级对比度拉伸预处理；
S3、结合所述浓雾区域的预处理结果利用第二编解码网络对所述浓雾区域进行修复，以及结合所述薄雾区域的预处理结果利用第三编解码网络对所述薄雾区域进行修复；
S4、利用密集卷积块对修复后的浓雾区域和薄雾区域的特征进行融合处理，得到去雾后的图像。


2.根据权利要求1所述的基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法，其特征在于，所述步骤S1中透射谱的损失函数Transloss表达式如下：



其中，N表示每张有雾图片的像素总个数，x表示像素，T(·)表示训练得到的透射图，O(·)表示真实的透射图。


3.根据权利要求1所述的基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法，其特征在于，所述步骤S1中第一编解码网络的构建包括如下步骤：
A1、对U-net网络分别进行8倍下采样和8倍上采样，并在所述U-net网络的编码端设置Resnet-18在ImageNet数据集上的预训练模型；
A2、在所述U-net网络的上采样端设置亚像素卷积层，从而完成对所述第一编解码网络的构建。


4.根据权利要求1所述的基于透射谱指导的多级对比度拉伸去雾方法，其特征在于，所述步骤S2中利用多级对比度拉伸修复后的浓雾区域和薄雾区域的图像特征信息的表达式如下：
g＝alog(|b|f+1)+c(e|d|f-1)
其中，g表示对比度拉伸后的图像特征信息，f表示需要进行对比度拉伸的图像，a、b、c、d分别表示对比度拉伸的模式和等级的参数。


5.根据权利要求1所述的基于透射谱指导的多级对比度拉...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴庆波，魏浩冉，李辉，李宏亮，孟凡满，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51