基于直方图均衡化过校正恢复的雾天视频图像清晰化方法

摘要

本发明公开了一种基于直方图均衡化过校正恢复的雾天视频图像清晰化方法，该方法按照以下步骤实施，首先确定视频序列的一个基础帧，对基础帧进行直方图均衡化处理；之后再进行过校正细节恢复，获得一个清晰化处理的映射表；然后，对处理后的基础帧进行滤波去噪处理；然后，利用基础帧清晰化处理所得到的映射表对后续帧进行清晰化处理；并按照同样的方法对处理后的后续帧进行滤波去噪；每隔一段时间，更新一次基础帧；不断地进行相同的基础帧和后续帧的清晰化处理，直到规定的清晰化过程完成。本发明的方法不仅能够恢复因大雾天气而退化的细节信息，并且能够满足视频清晰化处理的实时性要求。

主权项

一种基于直方图均衡化过校正恢复的雾天视频图像清晰化方法，其特征在于，该方法按照以下步骤实施，步骤1、首先，确定视频帧序列中的基础帧与后续帧，将启动清晰化处理后的第一帧作为基础帧，之后，每隔一定时间间隔，更新一个视频基础帧，跟在基础帧后的其余视频帧为后续帧；步骤2、对步骤1确定的基础帧进行直方图均衡化处理；步骤3、对上步经直方图均衡化处理后的基础帧，通过统计其灰度归并的情况进行过校正恢复，得到一个前后图像灰度值的映射表hs，所述的直方图均衡化过校正恢复方法的具体方法是：1)、直方图均衡化处理前的图像为[fB(i，j)]m×n，直方图均衡化处理后的图像为[fh(i，j)]m×n，统计该[fh(i，j)]m×n的灰度直方图，记作hh，2)、计算直方图均衡化处理前后图像的直方图的峰值位置即：设直方图为h，则峰值位置kmax为kmax＝{k|h(k)＝max[h]}设按照上式，计算得到的[fB(i，j)]m×n和[fh(i，j)]m×n的直方图峰值位置分别为kBmax，khmax，3)、查找直方图均衡化处理后被归并的灰度级对照前后图像灰度值的映射表hs，当hs(i)＝hs(j)，则表明原图像中的灰度值i，j被归并为相同的值hs(i)；当hs(i)＝k，hs(i+1)＝k+s，并且s＞1，则表明在处理后图像中，没有像素灰度值[k+1，k+s‑1]的范围内，设置归并允许归并像素的概率分布小于万分之五的灰度级，计算原图像直方图hB的统计值，当hB(k)≤0.00005时，则灰度级k允许被归并，4)、暗区细节恢复，计算原图像[fB(i，j)]m×n中[0，kBmax]之间的hB(k)＞0.00005的灰度级个数，设为NBl；计算直方图均衡化后图像[fh(i，j)]m×n中[0，khmax]之间的hh(k)＞0的灰度级个数，设为Nhl，则需要恢复的像素级数为ΔNl＝NBl‑Nhl，a、如果kBmax＞khmax，表明直方图均衡化处理后，将峰值变小，统计图像[fh(i，j)]m×n在[khmax，kBmax]范围内，不为空位的灰度级个数，记作NhBmax，如果kBmax＜khmax，表明直方图均衡化处理后，将峰值变大，统计图像[fh(i，j)]m×n在[kBmax，khmax]范围内，不为空位的灰度级个数，同样地，也记作NhBmax，如果峰值位置变小，则将这NhBmax个灰度级在[kBmax+1,255]范围内恢复，如果峰值位置变大，则将这NhBmax个灰度级在[khmax+1,255]范围内恢复，具体方法是：按照顺序，找到其中的空位，在空位上顺序插入Nhomax个灰度级即可，这个操作在映射表修正上表示为：判断：如果Δhs(s)＝hs(kBmax+s)‑hs(kBmax+s‑1)＞1则找到空位，hs(k)＝hs(k)+Δhs(s)‑1，k＝komax，...，komax+s恢复了s个灰度级，不断地重复，直到恢复的灰度级个数等于NhBmax，以上的操作以峰值位置变小的情况下的处理，对于峰值位置变大的情况，将kBmax与khmax相互替换即可，b、对映射表hs的暗区部分按照下式进行修正，移动[fh(i，j)]m×n的直方图峰值至komax：hs(k)＝hs(k)+(komax‑khmax)，k＝0，1，...，khmax，c、如果ΔNl＝0，则表明暗区细节不需要恢复，直接转入亮区细节恢复，否则，进行下面的操作：在[0，(komax‑khmax)]的灰度级范围内，恢复之前统计得到的ΔNl个灰度级，具体方法是：找到映射表hs中所有hs(k)＝(komax‑khmax)的元素，将其值逆序分别递减1即可，5)、亮区细节恢复，具体的方法是，在[komax+1,255]范围内，从255至komax逆序查找空位，如果有空位，则将映射表hs中两个相等的值中的一个减1，完成分解，恢复1个灰度级，以此循环，直到要求的细节恢复个数全部分解完成，得到清晰化处理的映射表hs；步骤4、对步骤3经过过校正恢复的基础帧进行滤波去噪处理；步骤5、利用步骤3中过校正恢复处理后得到的映射表，对后续帧进行清晰化处理，具体方法是：根据所述的步骤3所得到的清晰化处理映射表hs给出的值，按照下面的公式获得清晰化处理的后续帧[g(i，j)]m×n，g(i，j)为处理后的图像的函数值；f(i，j)为处理前的图像的函数值，则有：[fk(i，j)]m×n＝255·hs([fB(i，j)]m×n)，其中的i＝1，2，..，m，j＝1，2，..，n；步骤6、对上步处理后的后续帧按照步骤4的方法进行滤波去噪处理；步骤7、判断是否结束清晰化处理，如果是，则结束所有的操作，如果不是，则判断时间间隔是否到设定的阈值T，如果是，下一帧作为基础帧处理，转步骤2进行循环处理；如果不是，则下一帧作为后续帧处理，转步骤5进行循环处理，并且将计数值加1。