本发明专利技术涉及一种快速去雾方法，其包括如下步骤：对每个像素点求ＲＧＢ的最小值得到灰度图像，对灰度图像采用最小值滤波得到暗原色图像，利用暗原色图像估计大气参数并均匀选取图像中一些点求其透射率，利用二元二次线性回归分析得到图像所有点的透射率，根据透射率和大气参数恢复无雾图像，本算法具有处理效果好和速度快的特点，能够很容易的到实时性要求较高的系统中。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字图像处理
，具体的说是，用于计算机 视觉领域有雾图像质量的改善。
技术介绍
在雾天情况下，由于场景的能见度低，目标对比度和颜色等特征被衰减，致使室外 视频监控系统无法正常工作，于是需要对视频和图像进行处理以消除天气带来的影响，因 此图像去雾处理成为人们研究的重点。当前对于雾图像处理的方法大致可以分为两类一类是基于图像增强的方法，此 类方法不考虑雾图像具体的形成过程，只选取图像中感兴趣的部分进行增强。常用的图像 增强方法主要有直方图均衡、同态滤波和Retihex算法等，这类方法没有考虑雾天图像对 比度与景物深度的对应关系，对景物深度变化比较大的图像的增强效果不理想，且同态滤 波和Retinex算法的运算量非常大，不能满足实时处理的要求。基于雾模型的去雾方法是对雾图像进行一次与成像相反的逆过程来恢复无雾图 像。雾模型的两个主要未知量是大气参数和图像的透射率，其中透射率和图像的深度成指 数关系的。常见的去雾方法是先对大气参数和透射率进行估计，然后根据成像模型来恢复 无雾图像。相比图像增强的方法，这类方法针对性强，得到的图像比较自然，且一般不会有 信息损失，能够取得不错的去雾效果。但是此类方法计算量都非常大，处理一副图像需要耗 费大量的时间，难以满足实时性要求。香港中文大学的何凯明等基于暗原色先验提出了一 禾中去雾方法(参考论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》)，该 方法的去雾效果不错，但得到精确透射率时需要进行软抠图处理，软抠图的计算量是非常 巨大的，限制了该算法在工程领域的广泛应用。本专利技术是基于暗原色先验的快速去雾算法，去雾效果好且速度快，能够满足实时 性要求较高的场合。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供，不仅能够有效改善有雾天气所获图像对 比度下降和颜色失真等问题，而且处理速度快，能够满足实时性要求较高的场合。本专利技术采用的技术方案是第一步读取原始有雾图像I ；第二步求原始图像I中每个像素点的R、G、B三个通道的最小值，并赋值给当前 像素点，得到的灰度图像记为Ig，若I为灰度图像，则Ig = I ；第三步利用公式⑴对第二步得到的Ig图像进行滤波，定义ω (χ, y)为以坐标 (x，y)的像素点为中心的大小为N*N的模版区域，一般取Ne (9，21)，N越大求得的大气参 数越小，得到无雾图像的整体亮度相对越亮；Ι8Μ(χ,γ) = (πι\η (Ig(i,j))(1)第四步得到lgdaA图像中强度最大的像素点的位置坐标Umax，ymax)，若I为彩色图 像,则大气参数 Ak = Ik(Xmax，ymax) > Ag = Ie(Xmax，ymax)和 Ab = Ib Ocmax，ymJ，其中 IK、Ie 和 L 分别为彩色图像I的R、G和B通道，若I为灰度图像，其大气参数Agray = I (Xmax，ymax)；第五步求取图像的长度h和宽度W，利用公式⑵对IgdaA图像中满足条件的点 (x,y)求其透射率的值，其中 χ = 1、1+S、1+2*S、…、l+n*S、h，y = 1、1+S、1+2*S、…、l+m*S、 ，一般步长S e (40,100), S越大，第六步的处理速度越快，但是估计的回归方程的系数相对不太准确，去雾效果相对差些，若I为彩色图像，则式⑵中权利要求1. ，其特征在于，该方法包括如下步骤 第一步读取原始有雾图像I ；第二步求原始图像I中每个像素点的R、G、B三个通道的最小值，并赋值给当前像素 点，得到的灰度图像记为Ig，若I为灰度图像，则Ig = I ；第三步利用公式⑴对第二步得到的Ig图像进行滤波，定义Ω (χ, y)为以坐标(X， y)的像素点为中心的大小为N*N的模版区域，一般取Ne (9. 21)，N越大求得的大气参数 越小，得到无雾图像的整体亮度相对越亮；d) = , π η (Ig(iJ))(1)8(i,j)eCi(x,y) s第四步得到IgdaA图像中强度最大的像素点的位置坐标Umax，ymJ，若I为彩色图像， 则大气参数 K = Ir(Xmax，Ymax) >Ag = Ig (Xmax，ymax)和 Ab = Ib (xmax, ymax)，其中 IK、Ig 和 L 分别 为彩色图像I的R、G和B通道，若I为灰度图像，其大气参数Agray = I (xmax，ymax)；第五步求取图像的长度h和宽度w，利用公式⑵对IgdaA图像中满足条件的点(x，y) 求其透射率的值，其中 χ = 1、1+S、1+2*S、…、l+n*S、h，y = 1、1+S、1+2*S、…、l+m*S、w，一 般步长S e (40,100), S越大，第六步的处理速度越快，但是估计的回归方程的系数相对不A A _μ Λ太准确，去雾效果相对差些，若I为彩色图像，则式⑵中J = ^^~~^，若I为灰度图 像，则式O)中A = Agray，ω0为调节参数，一般ω0 e (0，1)，ωO越大去雾效果越好；(2)A第六步利用二元二次线性回归分析对第五步涉及的像素点及对应的透射率进行回归 分析，得到如式⑶的方程的系数！^、!^、!^、、、^*、； t = b0+b1*x+b2*y+b3*x2+b4*xy+b5*y2(3)第七步利用公式C3)得到所有像素点的透射率t ；第八步利用公式(4)恢复无雾图像，若I为彩色图像，则分别在R、G、B三个通道利用 公式(4)，其中A分别取Ak、Ag和Ab, I分别取IE, Ig和Ib,则分别得到J的三个通道JK、Jg和Jb，若I为灰度图像，则A = Agray。= ⑷全文摘要本专利技术涉及，其包括如下步骤对每个像素点求RGB的最小值得到灰度图像，对灰度图像采用最小值滤波得到暗原色图像，利用暗原色图像估计大气参数并均匀选取图像中一些点求其透射率，利用二元二次线性回归分析得到图像所有点的透射率，根据透射率和大气参数恢复无雾图像，本算法具有处理效果好和速度快的特点，能够很容易的到实时性要求较高的系统中。文档编号G06T5/00GK102063706SQ20101062064公开日2011年5月18日 申请日期2010年12月23日 优先权日2010年12月23日专利技术者李方, 毛兴鹏, 王好贤 申请人:哈尔滨工业大学(威海) 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种快速去雾方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：第一步：读取原始有雾图像Ｉ；第二步：求原始图像Ｉ中每个像素点的Ｒ、Ｇ、Ｂ三个通道的最小值，并赋值给当前像素点，得到的灰度图像记为Ｉ↓［ｇ］，若Ｉ为灰度图像，则Ｉ↓［ｇ］＝Ｉ；第三步：利用公式（１）对第二步得到的Ｉ↓［ｇ］图像进行滤波，定义Ω（ｘ，ｙ）为以坐标（ｘ，ｙ）的像素点为中心的大小为Ｎ＊Ｎ的模版区域，一般取Ｎ∈（９．２１），Ｎ越大求得的大气参数越小，得到无雾图像的整体亮度相对越亮；Ｉ↓［ｇ］↑［ｄａｒｋ］（ｘ，ｙ）＝＊（Ｉ↓［ｇ］（ｉ，ｊ））（１）第四步：得到Ｉ↓［ｇ］↑［ｄａｒｋ］图像中强度最大的像素点的位置坐标（ｘ↓［ｍａｘ］，ｙ↓［ｍａｘ］），若Ｉ为彩色图像，则大气参数Ａ↓［Ｒ］＝Ｉ↓［Ｒ］（ｘ↓［ｍａｘ］，ｙ↓［ｍａｘ］）、Ａ↓［Ｇ］＝Ｉ↓［Ｇ］（ｘ↓［ｍａｘ］，ｙ↓［ｍａｘ］）和Ａ↓［Ｂ］＝Ｉ↓［Ｂ］（ｘ↓［ｍａｘ］，ｙ↓［ｍａｘ］），其中Ｉ↓［Ｒ］、Ｉ↓［Ｇ］和Ｉ↓［Ｂ］分别为彩色图像Ｉ的Ｒ、Ｇ和Ｂ通道，若Ｉ为灰度图像，其大气参数Ａ↓［ｇｒａｙ］＝Ｉ（ｘ↓［ｍａｘ］，ｙ↓［ｍａｘ］）；第五步：求取图像的长度ｈ和宽度ｗ，利用公式（２）对Ｉ↓［ｇ］↑［ｄａｒｋ］图像中满足条件的点（ｘ，ｙ）求其透射率的值，其中ｘ＝１、１＋Ｓ、１＋２＊Ｓ、…、１＋ｎ＊Ｓ、ｈ，ｙ＝１、１＋Ｓ、１＋２＊Ｓ、…、１＋ｍ＊Ｓ、ｗ，一般步长Ｓ∈（４０，１００），Ｓ越大，第六步的处理速度越快，但是估计的回归方程的系数相对不太准确，去雾效果相对差些，若Ｉ为彩色图像，则式（２）中若Ｉ为灰度图像，则式（２）中Ａ＝（Ａ↓［Ｒ］＋Ａ↓［Ｇ］＋Ａ↓［Ｂ］）／３，若Ｉ为灰试图像，则式（２）中Ａ＝Ａ↓［ｇｒａｙ］，ω０为调节参数，一般ω０∈（０，１），ω０越大去雾效果越好；ｔ（ｘ，ｙ）＝１－ω０（Ｉ↓［ｇ］↑［ｄａｒｋ］（ｘ，ｙ）／Ａ）（２）第六步：利用二元二次线性回归分析对第五步涉及的像素点及对应的透射率进行回归分析，得到如式（３）的方程的系数ｂ↓［０］、ｂ↓［１］、ｂ↓［２］、ｂ↓［３］、ｂ↓［４］和ｂ↓［５］；ｔ＝ｂ↓［０］＋ｂ↓［１］＊ｘ＋ｂ↓［２］＊ｙ＋ｂ↓［３］＊ｘ↑［２］＋ｂ↓［４］＊ｘｙ＋ｂ↓［５］＊ｙ↑［２］（３）第七步：利用公式（３）得到所有像素点的透射率ｔ；第八步：利用公式（４）恢复无雾图像，若Ｉ为彩色图像，则分别在Ｒ、Ｇ、Ｂ三个通道利用公式（４），其中Ａ分别取Ａ↓［Ｒ］、...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王好贤，毛兴鹏，李方，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：37[中国|山东]
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