一种快速去雾方法

摘要

本发明涉及一种快速去雾方法，其包括如下步骤：对每个像素点求RGB的最小值得到灰度图像，对灰度图像采用最小值滤波得到暗原色图像，利用暗原色图像估计大气参数并均匀选取图像中一些点求其透射率，利用二元二次线性回归分析得到图像所有点的透射率，根据透射率和大气参数恢复无雾图像，本算法具有处理效果好和速度快的特点，能够很容易的到实时性要求较高的系统中。

主权项

1.一种快速去雾方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：第一步：读取原始有雾图像I；第二步：求原始图像I中每个像素点的R、G、B三个通道的最小值，并赋值给当前像素点，得到的灰度图像记为I_g，若I为灰度图像，则I_g＝I；第三步：利用公式(1)对第二步得到的I_g图像进行滤波，定义Ω(x，y)为以坐标(x，y)的像素点为中心的大小为N*N的模版区域，其中取N∈(9，21)，N越大求得的大气参数越小，得到无雾图像的整体亮度相对越亮；${I_g}^{\mathrm{dark}}(x,y)=\underset{(i,j)\in \Omega (x,y)}{\min }\left(I_g(i,j)\right)---\left(1\right)$第四步：得到I_g^dark图像中强度最大的像素点的位置坐标(x_max，y_max)，若I为彩色图像，则大气参数A_R＝I_R(x_max，y_max)、A_G＝I_G(x_max，y_max)和A_B＝I_B(x_max，y_max)，其中I_B、I_G和I_B分别为彩色图像I的R、G和B通道，若I为灰度图像，其大气参数A_gray＝I(x_max，y_max)；第五步：求取图像的长度h和宽度w，然后利用公式(2)对I_g^dark图像中满足坐标条件的像素点求其透射率的值，坐标(x，y)的取值满足以下条件中x和y的所有组合：x＝1、1+S、1+2*S、…、h，y＝1、1+S、1+2*S、…、w，步长S∈(40，100)，S越大，第六步的处理速度越快，但是估计的回归方程的系数相对不太准确，去雾效果相对差些，若I为彩色图像，则式(2)中若I为灰度图像，则式(2)中A＝A_gray，ω0为调节参数，其中ω0∈(0，1)，ω0越大去雾效果越好；$t(x,y)=1-\omega 0\left(\frac{{I_g}^{\mathrm{dark}}(x,y)}{A}\right)---\left(2\right)$第六步：利用二元二次线性回归分析对第五步涉及的像素点及对应的透射率进行回归分析，得到如式(3)的方程的系数b₀、b₁、b₂、b₃、b₄和b₅；t＝b₀+b₁*x+b₂*y+b₃*xy+b₄*x²+b₅*y²    (3)第七步：利用公式(3)得到所有像素点的透射率t；第八步：利用公式(4)恢复无雾图像，若I为彩色图像，则分别在R、G、B三个通道利用公式(4)恢复无雾图像J(x)，其中A分别取A_R、A_G和A_B，I分别取I_R、I_G和I_B，则分别得到J的三个通道J_R、J_G和J_B，若I为灰度图像，则A＝A_gray。$J\left(x\right)=\frac{I\left(x\right)-A(1-t\left(x\right))}{t\left(x\right)}---\left(4\right)$