一种快速单幅图像去雾方法技术

本发明专利技术公开了一种快速单幅彩色图像去雾方法和一种快速单幅灰度图像去雾方法，所述彩色图像去雾方法包括以下步骤：获取一幅原图像，根据所述原图像得出亮度矩阵；对所述最低亮度矩阵进行中值滤波运算，得出中值滤波矩阵；基于所述最低亮度矩阵和所述中值滤波矩阵得出大气光值；将所述中值滤波矩阵、所述最低亮度矩阵和所述大气光值分别乘上预设比例因子后选取最小值作为大气耗散函数；基于所述原图像、所述大气光值和所述大气耗散函数得出去雾后的图像。灰度图像去雾方法是彩色图像去雾方法的特例，本发明专利技术提供的去雾方法，能够提高单幅图像去雾的运算速度，以便其能够应用在一些实时性要求较高的系统中，并为后续处理赢得时间。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种计算机视觉领域图像清晰化方法，尤其涉及雾天图像清晰化方法，具体地说，是涉及一种单幅图像快速去雾方法。
技术介绍
在恶劣天气条件下捕获图像，由于大气中悬浮的大量颗粒(如雾、霾)会对光产生吸收、散射作用，从而导致捕获的图像质量下降，出现图像模糊、色彩失真、对比度下降等现象，不仅降低图像的可视性，更对后续图像处理算法(如物体识别、特征提取、图像分析等) 的进行造成困难。目前，计算机视觉领域国内外学者提出的去雾算法按照信息的利用方式可分为基于多幅图像(或其他附加信息)和仅基于单幅图像两类。有雾图像中雾的分布和图像中景物的深度有关，由于可以从同一景物的多幅图像中提炼景物的深度信息，因此，很多学者提出了基于多幅图像(或其他附加信息)的去雾算法，如利用同一景物在不同偏振滤波器下的多幅图像进行去雾、利用同一景物在不同天气条件下的多幅图像去雾、利用附加的景物深度信息进行去雾。但由于这类算法要求的输入信息较多，使得它们的实用性受到约束，如在一些要求实时性的系统上，很难实时获得所需要的不同天气条件下的多幅图像；而在未知环境中，无法提供景物的附加深度信息。近两年只利用单幅图像信息的去雾算法也有较多进展。在其中一种去雾算法中， 提出通过增大图像局部对比度来恢复无雾图像，但此种方法容易导致恢复后的图像颜色稍显失真，且在景深不连续处会产生光晕伪影(halo)。在另一种去雾算法中，基于景物表面色度(surface shading)与介质传播(medium transmission)具有局部统计不相关性的假设，对有雾图像进行去雾，此算法去雾效果明显，但该算法不能处理灰度图像。后来，何恺明学者在对大量无雾图像进行统计的基础上， 提出了暗原色先验(dark channel prior)，并利用这一统计规律粗估计介质传播函数，然后利用图像抠图算法对介质传播函数进行修正，进而对图像进行去雾，这种算法的去雾效果较显著。已有的基于单幅图像的去雾算法目前存在的一个问题是去雾速度较慢例如，前述通过增大图像局部对比度来恢复无雾图像的算法处理一幅600X400图像需要5-7分钟 (双奔腾4处理器，IGB内存)。而在前述后一种去雾算法中，处理512X512大小图像时用时35秒(双核处理器)。此外，在何恺明学者提出的去雾算中，处理一幅600X400像素的图像需要10_20 秒(3. OGHz英特尔奔腾4处理器)。此外，一名为Tarel的学者在2009年提出了一种速度较快的去雾算法，但是，总体而言，上述所有去雾算法的运行速度均有待提高。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是需要提供，目的在于提高单幅图像去雾的运算速度，以便其能够应用在一些实时性要求较高的系统中，并为后续处理赢得时间。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种用于彩色图像的单幅图像去雾方法， 其特征在于，包括以下步骤1)获取一幅彩色原图像，根据所述原图像的红、绿、蓝三个颜色通道的值得出所述原图像的最低亮度矩阵；幻对所述最低亮度矩阵进行中值滤波运算， 得出中值滤波矩阵；；3)基于所述最低亮度矩阵和所述中值滤波矩阵得出大气光值；4)将所述中值滤波矩阵、所述最低亮度矩阵和所述大气光值分别乘上预设比例因子后选取最小值作为大气耗散函数；5)基于所述原图像、所述大气光值和所述大气耗散函数得出去雾后的图像。进一步，本方法还包括在步骤；3)中，求取所述最低亮度矩阵中所有元素的最大值，记为Amin,求取所述中值滤波矩阵的所有元素的最大值，记为Amed,通过公式A = α Anred+β Amin计算得出所述大气光值A，其中α，β为权重因子，α+β = 1。进一步，本方法还包括在步骤4)中，计算所述中值滤波矩阵的中值Mednred,以 1. 5Medmed作为所述中值滤波矩阵的比例因子，以1作为所述最低亮度矩阵的比例因子，以0.9作为所述大气光值的比例因子。进一步，本方法还包括在步骤幻中，得出所述去雾后的图像具体为得出图像在红、绿、蓝三个颜色通道的像素值，计算公式为权利要求1.一种用于彩色图像的单幅图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤1)获取一幅彩色原图像，根据所述原图像的红、绿、蓝三个颜色通道的值得出所述原图像的最低亮度矩阵；2)对所述最低亮度矩阵进行中值滤波运算，得出中值滤波矩阵；3)基于所述最低亮度矩阵和所述中值滤波矩阵得出大气光值；4)将所述中值滤波矩阵、所述最低亮度矩阵和所述大气光值分别乘上预设比例因子后选取最小值作为大气耗散函数；5)基于所述原图像、所述大气光值和所述大气耗散函数得出去雾后的图像。2.根据权利要求1所述的单幅图像去雾方法，其特征在于，在步骤3)中，求取所述最低亮度矩阵中所有元素的最大值，记为Amin，求取所述中值滤波矩阵的所有元素的最大值， 记为Anred，通过公式A= α Anred+β Amin计算得出所述大气光值A，其中α，β为权重因子， α +β = 1。3.根据权利要求2所述的单幅图像去雾方法，其特征在于，在步骤4)中，计算所述中值滤波矩阵的中值Medmed,以1. 5Medmed作为所述中值滤波矩阵的比例因子，以1作为所述最低亮度矩阵的比例因子，以0. 9作为所述大气光值的比例因子。4.根据权利要求1至3任一项所述的单幅图像去雾方法，其特征在于，在步骤幻中，得出所述去雾后的图像具体为得出图像在红、绿、蓝三个颜色通道的像素值，计算公式为5.根据权利要求1至3任一项所述的单幅图像去雾方法，其特征在于，计算所述中值滤波矩阵的中值Medmed时，以150为上限进行截取。6.一种用于灰度图像的单幅图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤1)获取一幅灰度原图像，得出所述原图像的亮度矩阵；2)对所述亮度矩阵进行中值滤波运算，得出中值滤波矩阵；3)基于所述亮度矩阵和所述中值滤波矩阵得出大气光值；4)将所述中值滤波矩阵、所述亮度矩阵和所述大气光值分别乘上预设比例因子后选取最小值作为大气耗散函数；5)基于所述原图像、所述大气光值和所述大气耗散函数得出去雾后的图像。7.根据权利要求6所述的单幅图像去雾方法，其特征在于，在步骤3)中，求取所述亮度矩阵中所有元素的最大值，记为Α1，求取中值滤波矩阵的所有元素的最大值，记为Amed,通过公式A= α Amed+β A1计算得出所述大气光值Α，其中α，β为权重因子，α+β =1。8.根据权利要求6所述的单幅图像去雾方法，其特征在于，在步骤4)中，计算所述中值滤波矩阵的中值Medmed,以1. 5Medmed作为所述中值滤波矩阵的比例因子，以1作为所述亮度矩阵的比例因子，以0. 9作为所述大气光值的比例因子。9.根据权利要求6至8任一项所述的单幅图像去雾方法，其特征在于，在步骤幻中，得出所述去雾后的图像的计算公式为10.根据权利要求6至8任一项所述的单幅图像去雾方法，其特征在于，计算所述中值滤波矩阵的中值Medmed时，以150为上限进行截取。全文摘要本专利技术公开了一种快速单幅彩色图像去雾方法和一种快速单幅灰度图像去雾方法，所述彩色图像去雾方法包括以下步骤获取一幅原图像，根据所述原图像得出亮度矩阵；对所述最低亮度矩阵进行中值滤波运算，得出中值滤波矩阵；基于所述最低亮度矩阵和所述中值滤波矩阵得出大气光值；将所述中值滤波矩阵、所述最低亮度本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种用于彩色图像的单幅图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：１）获取一幅彩色原图像，根据所述原图像的红、绿、蓝三个颜色通道的值得出所述原图像的最低亮度矩阵；２）对所述最低亮度矩阵进行中值滤波运算，得出中值滤波矩阵；３）基于所述最低亮度矩阵和所述中值滤波矩阵得出大气光值；４）将所述中值滤波矩阵、所述最低亮度矩阵和所述大气光值分别乘上预设比例因子后选取最小值作为大气耗散函数；５）基于所述原图像、所述大气光值和所述大气耗散函数得出去雾后的图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈茂银，周东华，刘倩，刘宝生，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：11