[发明专利]基于黑色通道的图像快速去雾优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术，具体是一种基于黑色通道的图像快速去雾优化方法。

背景技术

目前，在已有的图像去雾方法中，利用多幅图像在相同场景不同拍摄角度或不同天气条件下的区别处理去雾，可以取得一定的效果，但是在实际应用中，短时间内很难获得多幅图像。利用已知场景的几何模型，或利用人工输入深度信息也同样限制了方法的实用性。

近年来，利用单幅图像去雾取得了很大进步。Tan（R Tan.Visibility in bad weather from a single image[A].Proc of IEEE CVPR[C].Anchorage,Alaska:IEEE Computer Society，2008:1-8.）观察到晴天下的图像比雾天图像有更高的对比度，并假设邻域像素有相同的衰减度，利用最大化局部对比度方法来恢复图像的色彩对比，在某些场景图像上取得了较好效果，但是该方法并不符合真实的物理模型，得到的结果容易失真。Fattal（R Fattal.Single image dehazing[A].Proc of SIGGRAPH[C].Los Angeles:ACM Transactions on Graphics,2008,27(3):1-9.）假设阴影和透射率是不相关的，利用ICA模型估计透射率，从而得到去雾结果，但是该方法不能很好的处理浓雾图像。He（K He,J Sun,X O Tang.Single image haze removal using dark channel prior[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2011,33:1-13.）等人提出了暗通道优先法则（统计结果表明绝大部分户外照片符合该法则），利用该法则去雾，对大多数户外场景薄雾图像都能得到很好的效果，但是在某些黑色通道不接近于0的区域会出现偏差，对整幅图像采用同一大气光值导致恢复结果局部区域颜色失真，并且优化透射图的soft matting算法会消耗大量时间和内存。

发明内容

本发明为了克服上述现有技术的不足，提供一种基于黑色通道的图像快速去雾优化方法，提升了图像优化速度，改善了恢复效果。

本发明的技术解决方案如下：

一种基于黑色通道的图像快速去雾优化方法，其特点是，该方法包括下列步骤：

第一步，输入待处理图像；

第二步，选择天空区域或者雾最浓区域：

对含有天空区域的图像，选取天空区域，然后在天空区域中选取大气光A；

对不含天空区域的图像，选取雾最浓区域，然后在雾最浓区域中选取大气光A；

第三步，提取图像的边缘信息，将边缘区域扩展后，对边缘区域和非边缘区域分别采用不同的模板处理得到整幅图像的黑色通道；

第四步，计算图像像素的透射率，公式如下：

t(x)＝e^-βd(x)         (4)

其中，β是大气光散射系数，d(x)为深度图；

第五步，根据第二步得到大气光A和第四步得到的透射率，计算恢复后的图像，公式如下：

J(x)=I(x)-Amax(t(x),t0)+A---(2)]]>

其中，t₀是最小透射率限制处理，为了防止某些像素的透射率t(x)太小而导致恢复后的结果成为噪声点，I(x)为原图像，