[发明专利]一种去除大气退化图像云雾的方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机与图像处理技术领域，尤其涉及一种去除大气退化图像云雾的方法。

背景技术

可见光成像下的大气退化图像去云雾技术是计算机图像处理中、高阶段提高图像质量的基础，它旨在从云雾和极低照度等大气退化现象下恢复出图像的原始信息，图像信息的有效恢复对复杂气象条件下的道路安全监控、汽车安全驾驶、光学武器作战效能的提升、敌我战场的有效监视发挥着重大作用^[1]，然而，现有的基于物理模型的可见光成像系统受到大气条件的严重影响，在云雾等大气退化现象下，大气中悬浮的大量微小水滴、气溶胶的衰减和散射作用使得大气能见度、亮度严重下降，致使可见光成像传感器采集到的图像质量降低，极大地影响和限制了复杂气象环境下户外可见光成像系统的功能^[2][3]，既而引起了国内外许多研究者的浓厚兴趣，近年来已经成为图像处理计算机技术领域备受关注的前沿热点。

依据算法特点，针对大气退化现象的图像去云雾技术主要形成了两个方向：基于图像增强的方法和基于图像复原的方法，基于图像增强的方法只能相对的提升大气退化现象下图像的质量，并不能实现真正意义上的去云雾，基于图像复原的方法依赖于图像退化模型的建立，通过对大气衰减和环境光照进行建模，并依据强有力的假设和先验信息将模型求解的非适定性转换为适定性，从而实现参数分析和去云雾图像的获得，该研究方向从CVPR2008开始至今是国内外研究的前沿和热点，尤其以CVPR2009何恺明等所提出的暗原色(Dark Channel Prior,DCP)为代表，该方法具备物理有效性，但是当场景目标在很大的区域和大气光本质上很相似时，并且没有阴影投影到物体上时，它的物理模型就会无效，本发明从图像复原角度出发，旨在从降质模型中恢复出原始高质量图像，在对降质过程进行适应性物理建模的同时，引入色彩空间校正机制，使得颜色表现更加丰富，从而改善图像的视觉效果，为了使之具有广泛的适用性，在处理时要使图像亮度、对比度和颜色分别通过模型与图像的内在底层因素相联系，这样就不用人为的设定参数，并且使复原结果更加符合图像的本质特性和人眼视觉感知，总之，基于图像复原的去云雾方法很多，关键是寻找到其病态退化物理模型的一个最优解法，从而实现图像局域特征和全局特征的契合。

何恺明等所提出的暗原色理论(Dark Channel Prior，DCP)认为，清晰的图像上除天空区域外，在RGB颜色通道中至少有一个通道存在很低的强度值，在云雾图像上，暗原色的强度值主要由大气光组成,该方法直接使用暗原色来估计传输图,并使用图像修补的方法对传输图进行了平滑操作,使用修补后的传输图能够恢复出清晰的图像,并从中获得雾天图像的深度图^[5]，具体的实现方案如下：

首先假设大气光A是给定的，进一步假定在一个局部区域的大气传输函数恒定不变，对McCarney的大气散射模型使用取最小运算符，并同除以A，得到：