发明名称 基于天空区域分割处理的单幅图像去雾方法
摘要 本发明公开了一种基于天空区域分割处理的图像去雾放法,步骤为:根据暗原色先验理论求取输入图像的初步估计透过率,分别对初步估计透过率采用中值滤波和引导滤波进行优化处理,并将两者结合,用中值滤波优化的透过率替换晕轮区域引导滤波优化的透过率;采用Canny边缘算子求取原始图像的边缘图像,并修正误判的区域,将图像划分为天空和地面两个区域,将其作为二值模板提取引导滤波优化之后的天空区域透过率,对提取的天空区域透过率进行非线性扩展处理;将以上两个步骤分别得到的透过率相结合,并进行引导滤波平滑处理;利用得到的优化透过率进行滤波处理。本发明可较好的改善晕轮效应和天空区域颜色的失真现象,对雾天图像的去雾效果有较大提升。
申请公布号 CN105761230A 申请公布日期 2016.07.13
申请号 CN201610150509.3 申请日期 2016.03.16
申请人 西安电子科技大学 发明人 李良超;张向东;曹运华;弓树宏;莫荣华
分类号 G06T5/00(2006.01)I;G06T5/20(2006.01)I;G06T5/30(2006.01)I;G06T5/50(2006.01)I;G06T7/00(2006.01)I 主分类号 G06T5/00(2006.01)I
代理机构 广东朗乾律师事务所 44291 代理人 杨焕军
主权项 基于天空区域分割处理的单幅图像去雾方法,其特征在于,包括以下步骤:输入在雾霾天气条件下获得的原始图像I;步骤一、获取初步估计透过率图像<img file="FDA0000942945190000011.GIF" wi="67" he="63" />通过暗原色先验理论获得原始图像的暗通道图像,找出暗通道图像中像素亮度最大的前P个像素所对应的区域,P为区域阈值,将该区域中的最大像素灰度值作为大气光强度A,通过下式获取初步估计透过率图像<img file="FDA0000942945190000012.GIF" wi="44" he="62" />中各个像素的初步估计透过率<img file="FDA0000942945190000013.GIF" wi="122" he="63" /><maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><mover><mi>t</mi><mo>~</mo></mover><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>&omega;</mi><munder><mi>min</mi><mrow><mi>k</mi><mo>&Element;</mo><msub><mi>&Omega;</mi><mi>x</mi></msub></mrow></munder><mrow><mo>(</mo><msub><mi>min</mi><mi>c</mi></msub><mfrac><mrow><msub><msup><mi>I</mi><mi>c</mi></msup><mi>k</mi></msub></mrow><msup><mi>A</mi><mi>c</mi></msup></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000942945190000014.GIF" wi="557" he="150" /></maths>其中,ω为去雾控制因子,c表示RGB颜色分量中的任一分量,A<sup>c</sup>表示大气光强度A的一个颜色分量值,x为被计算像素,Ω<sub>x</sub>表示以像素x为中心的滑动窗口,k为滑动窗口内x周围的像素,I<sup>c</sup><sub>k</sub>为滑动窗口内原始图像I的一个颜色分量值;步骤二、分别采用中值滤波和引导滤波对初步估计透过率图像<img file="FDA0000942945190000015.GIF" wi="45" he="63" />进行优化,得到中值滤波优化图像I<sub>tmed</sub>和引导滤波优化图像I<sub>tgui</sub>;中值滤波优化图像I<sub>tmed</sub>中各像素的透过率<img file="FDA0000942945190000016.GIF" wi="691" he="119" />引导滤波优化图像I<sub>tgui</sub>中各像素的透过率<img file="FDA0000942945190000017.GIF" wi="563" he="142" />其中,Ω<sub>mx</sub>为中值滤波使用的滑动窗口,Ω<sub>gx</sub>为引导滤波使用的滑动窗口,|w|为引导滤波滑动窗口Ω<sub>gx</sub>内像素点的总数,I<sub>x</sub>为引导图,<img file="FDA0000942945190000018.GIF" wi="1366" he="246" /><img file="FDA0000942945190000019.GIF" wi="92" he="62" />为像素x的初步估计透过率,<img file="FDA00009429451900000110.GIF" wi="37" he="63" />为像素k的初步估计透过率,<img file="FDA00009429451900000111.GIF" wi="60" he="69" />为引导图I<sub>x</sub>在Ω<sub>gx</sub>内像素灰度值的方差,μ<sub>k</sub>为引导图I<sub>x</sub>在Ω<sub>gx</sub>内像素灰度值的均值,ε为正则化参数;步骤三、优化晕轮区域,将引导滤波优化图像I<sub>tgui</sub>中晕轮区域的透过率用对应位置处中值滤波优化图像I<sub>tmed</sub>的透过率代替,得到引导滤波和中值滤波结合的透过率图像I<sub>trep</sub>,步骤如下:将初步估计透过率<img file="FDA0000942945190000021.GIF" wi="99" he="62" />与经过引导滤波优化得到的透过率t<sub>gui</sub>(x)做差值运算,得到一个与引导滤波优化图像等大的差值矩阵t<sub>dif</sub>;判断差值矩阵t<sub>dif</sub>中各元素值是否大于设定阈值N,大于N的位置为晕轮区域,将引导滤波优化图像中位于晕轮区域内相应位置处的透过率用中值滤波优化透过率来代替,即<img file="FDA0000942945190000022.GIF" wi="789" he="159" />步骤四、获取天空区域二值模板;将原始图像I转换为灰度图后,采用Canny边缘算子获取原始图像的边缘图像,对边缘图像闭运算并对被误判为天空场景的地面场景区域进行修正,获取天空区域二值模板;对误判为天空的地面区域进行修正的修正公式为:<img file="FDA0000942945190000023.GIF" wi="390" he="87" />式中的<img file="FDA0000942945190000024.GIF" wi="221" he="79" />为原始图像中对应位置处像素点三个颜色分量的均值,<img file="FDA0000942945190000025.GIF" wi="56" he="63" />为大气光强度A的三个颜色分量值的均值,<img file="FDA0000942945190000026.GIF" wi="38" he="53" />为修正系数;步骤五、优化天空区域透过率,得到优化后的天空区域透过率图像I’<sub>sky</sub>;利用天空区域二值模板提取引导滤波优化图像I<sub>tgui</sub>中天空区域的透过率,对提取得到的天空区域的透过率t<sub>sky</sub>(x)进行非线性扩展处理,得到经过优化的天空区域透过率t’<sub>sky</sub>(x);<maths num="0002"><math><![CDATA[<mrow><msubsup><mi>t</mi><mrow><mi>s</mi><mi>k</mi><mi>y</mi></mrow><mo>&prime;</mo></msubsup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mn>10</mn><mo>&times;</mo><mrow><mo>(</mo><mi>a</mi><mo>&times;</mo><mo>(</mo><mrow><mi>l</mi><mi>o</mi><mi>g</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mfrac><mn>1</mn><mrow><msub><mi>t</mi><mrow><mi>S</mi><mi>k</mi><mi>&nu;</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mo>)</mo><mo>+</mo><mi>b</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&times;</mo><msub><mi>t</mi><mrow><mi>s</mi><mi>k</mi><mi>y</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000942945190000027.GIF" wi="958" he="141" /></maths>其中a、b为非线性扩展系数;步骤六、将天空区域透过率与地面区域透过率相结合,得到完整的透过率图像;将步骤三得到的引导滤波和中值滤波结合的透过率图像I<sub>trep</sub>去除天空区域透过率,得到地面区域透过率图像I’<sub>trep</sub>,将地面区域透过率图像I’<sub>trep</sub>与步骤五得到的优化后的天空区域透过率图像I’<sub>sky</sub>相结合,得到完整的透过率图像I<sub>0</sub>;步骤七、对完整的透过率图像I<sub>0</sub>采用引导滤波进行平滑处理;步骤八、复原出去雾图像;使用公式<img file="FDA0000942945190000031.GIF" wi="543" he="134" />从原始图像中恢复出去雾图像,式中的I为原始图像,A为大气光强度,t(x)为步骤七得到的透过率图像中各像素的透过率,t<sub>0</sub>为透过率最小阈值。
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