一种最优对比度和最小信息损失的图像去雾方法

摘要

本发明涉及一种最优对比度和最小信息损失的图像去雾方法，其特征在于该方法利用利用高斯混合模型，四分树，最大化对比度和最小信息损失等函数实现了图像去雾方法。首先，基于高斯混合模型和期望值最大算法把图像分割成天空区域和非天空区域两类；其次，从图像的天空区域采用四分树迭代方法估计大气散射模型的大气光照强度；再次，对图像的非天空区域采用网格划分的方法分块，利用最大化对比度和最小信息损失的函数计算每个网格单元的大气光照模型的传播率；基于常系数和非天空区域的最优传播率估计天空区域的传播率；最后，合并输出天空区域和非天空区域的恢复图像。

主权项

一种最优对比度和最小信息损失的图像去雾方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1,建立基于McCartney大气散射模型的雾霾图像模型；步骤2,利用高斯混合模型和期望值最大算法把图像分割成天空区域和非天空区域两类；步骤3,基于四分树迭代的方法估计图像天空区域的大气光照强度；步骤4,基于网格划分的方法分块，基于最优对比度和最小信息损失准则估计的图像非天空区域的每个网格单元的传播率；步骤5，采用与图像非天空区域的平均传播率的常比例系数方法估计天空区域的传播率；步骤6,根据大气散射模型，利用估计的模型参数，合并输出天空和非天空区域的恢复图像。