基于大气物理散射模型的快速图像去雾方法

摘要

本发明公开一种基于大气物理散射模型的快速图像去雾方法，涉及图像复原方法，基于Narasimhan等给出的雾、霾天气条件下大气物理散射模型，仅需要单幅输入图像，通过快速图像去雾处理复原图像。首先对采集到的彩色雾霾图像的每个像素点的RGB分量取最小值，所生成的灰度图定义为Idc，然后对灰度图像Idc进行灰度腐蚀和膨胀，结果定义为I′dc，I′dc也是灰度图，通过对I′dc中的像素灰度值取最大值获得环境光A。对Idc和I′dc进行快速联合双边带滤波，获得大气幕V(x，y)，进而求取透射分布率t(x，y)。将已估计到的环境光A、大气幕V(x，y)和透射率t(x，y)代入大气物理散射模型，获得初步复原结果，再进一步求解场景目标的RGB分量反射率，得到最终的复原图像。

主权项

基于大气物理散射模型的图像去雾方法，包括如下步骤：(1)图像获取通过数字成像设备，获得并输入原始数字雾霾单幅图像；(2)RGB最小分量灰度图像Idc获取将获取的彩色数字图像转换到RGB颜色空间，并求取每个像素点的最小RGB分量，获得RGB最小分量灰度图像Idc；(3)对Idc进行灰度开运算，得到I′dc对获取的RGB最小分量图像Idc进行灰度开运算，首先进行灰度腐蚀运算，当结构元素为正值，输出图像比输入图像暗，输入图像中亮的细节的面积如果比结构元素的面积小，则亮的效果将被削弱；为了减轻腐蚀运算后灰度图像的边缘模糊问题，继续进行灰度膨胀运算，最终得到灰度图I′dc，去除了场景中较小的白色目标的影响；(4)环境光A的估计将雾霾图像分为两类，一种为无天空图像，另一种为天空面积较大图像，前者求取灰度图I′dc中像素的灰度最大值A＝max I′dc(x，y)作为环境光的估计值，后者需对环境光估计值进行修正，即A＝max I′dc(x，y)‑δ，δ为修正量；(5)大气幕V(x，y)和透射率t(x，y)估计对步骤(2)、(3)得到的灰度图Idc和I′dc做快速联合双边带滤波，首先对Idc进行空间和幅度的降采样，然后计算联合直方图，再进行三维空间卷积，获得大气幕V(x，y)，用常数ω将大气幕亮度取值修正为ω·V(x，y)，0＜ω≤1，这样可以有针对性地保留一部分覆盖遥远景物的雾，使复原图像更真实；利用环境光A和大气幕V(x，y)，根据关系式V(x，y)＝A(1‑t(x，y))，用如下估计式求解透射率t(x，y)：t(x，y)＝max((1‑0.95×V(x，y)/A)，0.01)为了防止t(x，y)过小导致复原图像中产生噪声，所以将t(x，y)下限值设定为0.01；(6)图像复原将已估计的大气幕V(x，y)和透射率t(x，y)代入图像复原模型L0(x，y)＝(L(x，y)‑V(x，y))/t(x，y)对L0(x，y)的RGB三个分量进行初步复原，再求解场景目标的RGB分量反射率ρ(x，y)＝L0(x，y)/A，并将ρ(x，y)截断为[0 1]，以完成对亮度的调和，去除环境光对目标的影响，使复原的图像更真实。