雾霾图像快速去雾方法

摘要

本发明公开了一种雾霾图像快速去雾方法，暗通道快速计算包括：建立形暗通道模板；计算横向、纵向暗通道窗口的像素值；比较并将最小值赋给图像暗通道。选取暗通道中0.1%个像素最大灰度值的均值作为大气光值；根据暗通道图像得到传输图像；采用快速高斯滤波器细化传输图。本发明采用模板，减少了计算面积和计算量；可避免重复计算，节约计算时间；在估算过程中大气光值在暗通道中计算得到，可以在保证去雾效果的前提下加快计算速度；采用递归高斯滤波方法优化传输率，优化结果良好。

主权项

1.雾霾图像快速去雾方法，它包括以下步骤：（1）快速计算雾霾图像的暗通道，进而根据暗通道图像计算大气光值A；（2）估算并优化介质传输率；（3）将雾霾图像、大气光值A和介质传输率输入雾化成像模型获得去雾后的图像；其特征在于：所述的雾霾图像暗通道快速计算包括以下步骤：S11：建立十字形暗通道模板，所述的十字形暗通道模板由横向暗通道窗口和纵向暗通道窗口组成，横向暗通道窗口和纵向暗通道窗口分别由M个、N个暗通道窗口组成，每个窗口对应于一个暗通道像素点；S12：首先计算任意一个方向的暗通道值，计算过程为：S121：在所选取方向上的暗通道模板窗口中，选择一个暗通道窗口i为中心窗口或中心像素点；S122：计算该方向上所有1～M个暗通道窗口位置的像素值，将其中的最小值作为该暗通道窗口i的像素值；S123：以一个像素为步长，移动该方向的暗通道窗口，像素点位置变成为2～M+1；S124：由于移动后的M个数与移动前的M个数有关系，即少了位置1的数，增加了位置M+1的数，对比位置1、位置M+1以及上一次即步骤S122求得的最小像素值的大小关系，即可确定移动后的暗通道中心窗口即位置i+1的像素值，其具体方法是：1）如果移动后产生的位置M+1上的值比上一次求得的最小值还小，则直接将该值赋值给移动后的暗通道中心窗口即位置i+1；2）如果上一次求得的最小值与位置1上的值相等，则重新计算最小值；3）如果上一次求得的最小值与位置1上的值不相等，且位置M+1上的像素值大于上一次求得的最小值，则继续把上一次的最小值赋值给移动后的暗通道中心窗口即位置i+1；S125：重复步骤S123～S124，计算该方向上所有暗通道窗口的像素值；S13：按照与步骤S121～S125同样的方法，计算另一个方向上的所有1～N个暗通道窗口的像素值；S14：比较横向暗通道窗口与纵向暗通道窗口的值，将两者中的最小值赋给图像暗通道；所述的雾霾图像介质传输率估算与优化包括一个传输率估算的步骤和一个传输率快速高斯滤波器优化的步骤，其中，所述的传输率估算的步骤包括以下子步骤：S211：对三个通道的雾霾成像方程I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))进行最小化操作得到最小值亮度图；S212：对最小值亮度图每个像素点的“十”字邻域最小值操作得到暗通道图像；S213：选取暗通道中0.1%个像素最大灰度值均值作为大气光值；S214：根据暗通道图像计算得到传输图像：其中，为近似传输函数，ω为调节参数，min为取最小化操作，I^c(y)真实图像，A为大气光值，c表示三个通道，c∈(r,g,b)，Ω(x)为矩形邻域。所述的传输率快速高斯滤波器优化的步骤为：在二维模板运算的高斯滤波器基础上，将二维模板转换为一维向量，有效加快传输率优化速度，其计算方式适合可编程逻辑器件实现，它包括以下两个步骤：（1）按行进行前向和后向的一维滤波；（2）按列进行前向和后向的一维滤波。