[发明专利]一种基于黄霾物理特性的单幅图像去霾方法有效

专利信息
申请号: 201510023351.9 申请日: 2015-01-16
公开(公告)号: CN105005966B 公开(公告)日: 2017-07-28
发明(设计)人: 苗启广;李宇楠;宋建锋;权义宁;公茂果;陈为胜;唐兴 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00
代理公司: 西安恒泰知识产权代理事务所61216 代理人: 李郑建,王芳
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 物理 特性 单幅 图像 方法
【权利要求书】:

1.一种基于黄霾物理特性的单幅图像去霾方法,其特征在于,所述单幅图像去霾方法包括:

获取待处理图像,确定所述待处理图像中的天空区域;

在所述天空区域中确定大气光点,确定所述待处理图像中色彩通道的比值;

根据所述待处理图像中色彩通道的比值,确定所述待处理图像的传输图,包括:

根据所述待处理图像中色彩通道的比值,按第一调整公式对所述待处理图像中每个像素在红色通道、绿色通道和蓝色通道中的数值进行调整,得到调整后的数值,所述第一调整公式具体为:

<mrow><msup><mi>R</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>=</mo><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi><mrow><mo>(</mo><mfrac><mi>R</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>R</mi><mi>w</mi></msub><mo>/</mo><msub><mi>G</mi><mi>w</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mfrac><mo>,</mo><mi>T</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msup><mi>G</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>=</mo><mi>G</mi><mo>,</mo><msup><mi>B</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>=</mo><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi><mrow><mo>(</mo><mfrac><mi>B</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>B</mi><mi>w</mi></msub><mo>/</mo><msub><mi>G</mi><mi>w</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mfrac><mo>,</mo><mi>T</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>

其中,R'为每个像素调整后红色通道的数值,G'为每个像素调整后绿色通道的数值,B'为每个像素调整后蓝色通道的数值,R为每个像素调整前红色通道的数值,G为每个像素调整前绿色通道的数值,B为每个像素调整前蓝色通道的数值,Rw为大气光点红色通道的数值,Gw为大气光点绿色通道的数值,Bw为大气光点蓝色通道的数值,T为预设的通道取值上限;

基于红色、绿色、蓝色散射率与波长的关系,结合人眼对所述红色、绿色、蓝色的敏感程度,确定在色彩空间转换为HSI时的强度转换公式,根据所述强度转换公式获取所述待处理图像中每个像素的强度值,所述强度转换公式具体为:

I=0.4520*R'+0.5121*G'+0.0359*B',

其中,I为HSI色彩空间内的强度值;

在转换至所述HSI色彩空间后,选取所述待处理图像中每个像素在所述红色通道、绿色通道、蓝色通道中数值的最小值,根据所述最小值组成灰度图,对所述灰度图进行双边滤波,构成所述待处理图像的传输图;

结合黄霾的物理特性,调节所述传输图的饱和度,生成调节后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于黄霾物理特性的单幅图像去霾方法,其特征在于,所述获取待处理图像,确定所述待处理图像中的天空区域,包括:

将所述待处理图像划分为多个区域,提取所述待处理图像中的第一区域,对所述第一区域进行彩色边缘检测,得到边缘图像;

对所述边缘图像进行二值化处理,得到处理后的精细边缘图像;

检测所述精细边缘图像,如果符合第一预设条件,则判定所述精细边缘图对应的所述第一区域为天空区域。

3.根据权利要求1所述的基于黄霾物理特性的单幅图像去霾方法,其特征在于,所述在所述天空区域中确定大气光点,确定所述待处理图像中色彩通道的比值,包括:

在至少一个所述天空区域中选取亮度最高的点作为大气光点;

确定所述大气光点中红色通道、绿色通道、蓝色通道的第一数值比例,将所述第一数值比例作为所述待处理图像中色彩通道比值。

4.根据权利要求1所述的基于黄霾物理特性的单幅图像去霾方法,其特征在于,所述结合黄霾的物理特性,调节所述传输图的饱和度,生成调节后的图像,包括:

结合第二调整公式,对所述传输图中每个像素的饱和度进行调节,生成调节后的图像,所述第二调整公式具体为:

<mrow><msup><mi>S</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><mi>S</mi><mo>*</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2.5</mn><mo>*</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mn>100</mn><mi>S</mi><mo>)</mo></mrow><mn>0.4</mn></msup><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>S</mi><mo>&le;</mo><mn>0.025</mn></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mi>S</mi><mo>*</mo><msub><mi>log</mi><mfrac><mn>2</mn><mn>3</mn></mfrac></msub><mrow><mo>(</mo><mn>0.6</mn><mo>*</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mi>S</mi><mo>-</mo><mn>0.0245</mn><mo>)</mo></mrow><mn>0.4</mn></msup><mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><mn>1.91</mn></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>S</mi><mo>&gt;</mo><mn>0.025</mn></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>,</mo></mrow>

其中,S为所述待处理图像中每个像素的原始饱和度,S'为处理后每个像素的饱和度。

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