基于黑色通道的图像快速去雾优化方法

摘要

一种基于黑色通道的图像快速去雾优化方法，对图像边缘和非边缘分别采用不同的模板处理得到透射图，并通过分割天空区域或者雾最浓区域求得准确的大气光值，本发明大大减少消耗，提升图像恢复速度，改善图像恢复效果。

主权项

一种基于黑色通道的图像快速去雾优化方法，其特征在于，包括下列步骤：第一步，输入待处理图像；第二步，选择天空区域或者雾最浓区域：对含有天空区域的图像，选取天空区域，然后在天空区域中选取大气光A；对不含有天空区域的图像，选取雾最浓区域，然后在雾最浓区域中选取大气光A；第三步，提取图像的边缘信息，将边缘区域扩展后，对边缘区域和非边缘区域分别采用不同的模板处理得到整幅图像的黑色通道；第四步，计算某像素x的透射率，公式如下：t(x)＝e^‑βd(x)   (4)其中，β是大气光散射系数，d(x)为深度图；第五步，根据第二步得到大气光A和第四步得到的透射率，计算恢复后的图像，公式如下：$J\left(x\right)=\frac{I\left(x\right)-A}{\max (t\left(x\right),t_0)}+A---\left(2\right)$其中，t₀＝0.1是最小透射率限制处理，I(x)为原图像；所述的选取天空区域或者雾最浓区域具体是：当某一像素x的黑色通道I_min(x)>T_v并且该像素邻域内的边缘像素数与总边缘像素数的比值N_edge(x)<T_p，则该区域为天空区域或者雾最浓的区域，设置天空区域或者雾最浓区域的黑色通道像素值的最小值为T_v，设置天空区域或者雾最浓区域中像素邻域内边缘像素数与总边缘像素数比值N_edge的最大值为T_p：T_v＝0.9I_{min_max}$T_p=\frac{N_{\min \_\mathrm{edge}}}{0.9}$其中，I_{min_max}为黑色通道图像的最大像素值，N_{min_edge}为所有像素的邻域内边缘像素数与总边缘像素数比值的最小值。