基于多尺度融合的暗通道先验图像去雾方法

摘要

一种基于多尺度融合的暗通道先验图像去雾方法，其步骤为：（1）对雾天退化图像分别采用1×1、15×15邻域尺寸的颜色通道最小值滤波，得到相应的暗通道图像，以此计算点、块估计透射率图；（2）对点估计透射率图进行基于L₀梯度最小化的保边缘图像平滑；（3）对块估计透射率图采用大尺寸高斯滤波处理；（4）以归一化的梯度幅值为权重，将点、块估计透射率图像融合得到修正透射率图；（5）基于中值滤波估算透射率下界；（6）利用15×15暗通道图像估计天空亮度；（7）反解雾天退化模型，输出去雾结果。本发明具有去雾能力强、复杂度低、可提高图像去雾质量和效率等优点。

主权项

一种基于多尺度融合的暗通道先验图像去雾方法，其特征在于，步骤为：(1)对雾天退化图像分别采用1×1、15×15邻域尺寸的三颜色通道最小值滤波，得到相应的暗通道图像d_1×1(x)、d_15×15(x)；结合暗通道先验规律，进一步得到1×1的点估计透射率图和15×15的块估计透射率图；(2)针对步骤(1)中所得的点估计透射率图，采用基于L₀梯度最小化的保边缘图像平滑算法进行滤波处理，在保留显著边缘的同时去除冗余的纹理细节信息；(3)针对步骤(1)中得到的块估计透射率图，采用大尺寸的高斯滤波，去除块估计透射率图中存在的虚假块边缘信息；(4)以归一化的梯度幅值为权重，将步骤(2)、(3)中经过滤波处理后的点估计透射率图、块估计透射率图像进行融合，得到修正估计的透射率图像；(5)对步骤(1)中得到的d_15×15(x)中的像素，按强度从大到小进行排序，对前0.1%的像素强度值集合取中值，进而计算透射率下界；(6)在步骤(1)中得到的d_15×15(x)中搜索强度值最大的0.1%的像素，在输入的雾化图像相对应的位置中，寻找强度最大的像素作为天空亮度的估计；(7)将步骤(5)、(6)中所得的天空亮度值、修正估计的透射率图像以及透射率下界代入雾天退化模型中进行反解，得到去雾增强结果。