一种基于暗通道的自适应直方图增强去雾方法

摘要

本发明公开了一种基于暗通道的自适应直方图增强去雾方法，其采用暗通道模型求取有雾图像的暗通道图，将暗通道图划分为若干方块，计算每个方块的权重因子；然后，采用CLAHE的实现方法，统计每个方块的分块直方图；根据分块直方图计算分块限制对比度直方图；基于对比度直方图计算方块相对应的直方图均衡灰度映射关系表，计算对比度拉伸灰度映射；利用权重因子、灰度映射关系表和对比度拉伸灰度映射，计算方块最终的灰度映射关系表；利用其临近的四个方块的灰度映射表，每块的中心像素采用原有灰度映射关系，而其他的像素通过四个块的灰度映射插值获取，得到除雾后的图像；最后，图像输出。本发明将暗通道模型和传统的CLAHE图像增强算法相结合，既有效利用到了雾天中的景深信息，又避开了复杂的透射图估计，对单幅图像进行处理，去雾效果好，实时性强。

主权项

一种基于暗通道的自适应直方图增强去雾方法，其特征是包括以下步骤：步骤一：读取有雾图像I(x,y)，基于暗通道模型，求I(x,y)的暗通道图I^dark(x,y)；步骤二：将图I^dark(x,y)划分为横竖若干个N*N的方块Ω_i,j，根据暗通道图I^dark(x,y)计算方块Ω_i,j的权重因子C_i,j；步骤三：采用CLAHE的实现方法，对有雾图像I(x,y)分别进行处理，统计Ω_i,j的分块直方图Hist_i,j，即对分块内各个像素区域内对应的像素点进行排列，将像素值相同的像素点排在同一列，再将每一列像素点按像素值递增的顺序排列构成直方图；步骤四：根据Hist_i,j分别计算分块限制对比度直方图利用预先定义的阈值来裁剪直方图，并将这些裁剪掉的部分均匀的分布到直方图的其他部分；步骤五：基于直方图计算方块Ω_i,j相对应的直方图均衡灰度映射关系表同时计算Ω_i,j对应的对比度拉伸灰度映射步骤六：利用步骤二得到的权重因子C_i,j、步骤五得到的灰度映射关系表和计算方块Ω_i,j最终的灰度映射关系表Map_i,j：步骤七：利用其临近的四个方块的灰度映射表Map_i,j、Map_i+1,j、Map_i,j+1、Map_i+1,j+1，采用双线性插值算法计算，逐个计算每个像素对应的灰度映射值：每块的中心像素采用原有灰度映射关系，而其他的像素通过四个块的灰度映射插值获取，得到除雾后的图像；步骤八：图像输出。