图像去雾方法和系统技术方案

公开了一种图像去雾方法和系统。该方法包括：构建有雾图像的基于像素的暗通道图；构建有雾图像的基于局部区域的暗通道图；获取有雾图像的最终的暗通道图；获取基于局部区域的暗通道图中预定大小的最亮区域在有雾图像中所覆盖区域中的所有像素中的具有最大灰度值的一个像素的R、G、B通道的强度值，作为有雾图像的大气光值的R、G、B分量值；利用有雾图像的最终的暗通道图、大气光值的R、G、B分量值中的最大值、以及去雾参数获取有雾图像的透射图；以及利用有雾图像的透射图、大气光值、以及有雾图像中的每个像素的R、G、B通道的强度值，获取去雾图像中的每个像素的R、G、B通道的强度值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，更具体地涉及一种图像去雾方法和系统。
技术介绍
在天气情况较差的情况下，图像的清晰度和色彩常常会被大气中的雾气劣化。在 这种天气中捕捉到的图像和视频的质量一般需要通过去雾处理进行改善。去除图像中的雾 气效果的过程被称为图像去雾。图像去雾对于在天气情况较差的情况下进行的导航和监视 非常有用。当前存在很多图像去雾方法，其中基于暗原色先验(dark channel prior)的图像 去雾方法是效果最好的一种。暗原色先验是通过对户外无雾图像进行统计得出的，即，户外 无雾图像的绝大多数非天空的局部区域中都存在这样的像素，该像素的至少一个颜色通道 的强度值很低(一般接近于O)。利用暗原色先验建立的去雾模型可直接估算雾气的浓度并 且可将有雾图像复原为高质量的去除雾气干扰后的图像(简称为去雾图像)。在基于暗原色先验的图像去雾方法中，通过利用输入的有雾图像的强度值1、大气 光值A、和透射图t，根据有雾图像模型I = Jt+A(l-t)来求解去雾图像的强度值J。在传统 的基于暗原色先验的图像去雾方法中，通常需要通过软抠图的方法来对透射图进行优化。 但是，在软抠图的方法中需本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像去雾方法，包括：获取有雾图像中的每个像素的最小强度值，并利用所获取的所有像素的最小强度值构建所述有雾图像的基于像素的暗通道图；获取以有雾图像中的每个像素为中心的局部区域的最小强度值，并利用所获取的所有局部区域的最小强度值构建所述有雾图像的基于局部区域的暗通道图；利用所述基于像素的暗通道图和所述基于局部区域的暗通道图，获取所述有雾图像的最终的暗通道图；获取所述基于局部区域的暗通道图中预定大小的最亮区域在所述有雾图像中所覆盖区域中的所有像素中的具有最大灰度值的一个像素的R、G、B通道的强度值，作为所述有雾图像的大气光值的R、G、B分量值；利用所述最终的暗通道图、所述大气光值的R、G、B分量...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：白向晖，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：