[发明专利]一种信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法

说明书

本发明公开了一种信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法，步骤包括：建立大气光的成像模型，步骤1、计算大气光分量；步骤2、计算透射率的粗略估计值，得到整个原始图像的粗略透射率；步骤3、对粗略透射率进行细化，得到细化后的整幅图像的透射率；步骤4、得到最终恢复的目标图像，获得基于沙尘原始图像的清晰化后的目标图像，即成。本发明的方法实现了对沙尘条件下所拍摄的图像进行清晰化处理，对不同退化程度及色偏程度的沙尘图像均有较好的清晰化效果，能恢复有原图中有效的信息，丰富细节，抑制光晕，在提升对比度的同时，保持良好的场景色彩，适用于不同程度的雾霾、沙尘天气下的图像清晰化。

技术领域

本发明属于图像复原技术领域，在低对比度、低信息量及存在严重沙尘天气下，实现黄色偏移的图像清晰化恢复，具体涉及一种信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法。

背景技术

随着信息技术和计算机图像处理技术的飞速发展，越来越多的领域利用图像信息进行智能识别和判断，如交通、视频监控，侦查、导航等。然而在沙尘天气情况下，受大气介质中悬浮的沙尘颗粒散射的影响，拍摄的图像会出现对比度降低、颜色偏移等退化现象，使得场景的可辨识度大大降低，这严重制约了户外图像处理系统的应用。而沙尘天气是我国西北地区尤其新疆地区是比较常见的一种天气情况，从退化的沙尘图像中增强和复原场景细节信息，提升沙尘退化图像的可观测性，为图像的进一步处理提供更多的信息具有重要的现实意义。

目前对退化图像的研究主要集中于雾霾天气，直接利用传统的雾天图像增强的方法来处理沙尘图像，往往不能取得理想的效果，首先是算法本身存在信息损耗等缺陷，再就是沙尘图像相对而言具有明显的偏色，对比度退化更加严重。经典的图像增强的方法，通常是从主观感受出发，并不分析天气因素造成图像降质的物理成因，仅仅是通过对比度拉伸的思路提升图像的可观测性；然而实际沙尘天气拍摄的图像，其退化程度是随场景深度变化的，相应的对比度提升程度应该是随景深空间变化的，因此基于传统的图像增强的思路来恢复沙尘图像，对景深变化较大的场景恢复效果具有一定的局限性，且很难恢复出符合实际场景的颜色。

沙尘图像通常呈现出来的特点是：对比度退化严重且退化程度随深度空间变化，存在明显黄色偏移，整体亮度偏暗，细节丢失；如何改善这些缺点来提升沙尘图像的可观测性，是一个急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法，对沙尘天气下所拍摄的退化图像进行清晰化处理，恢复出退化图像中的有效信息，恢复场景中的细节，提升对比度，还原真实场景的颜色。

本发明采用的技术方案是，一种信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法，该方法按照以下步骤具体实施：

建立大气光的成像模型如下式：

I^C(x)＝J^C(x)·t(x)+A^C·(1-t(x))，C＝R,G,B，x∈image (1)

其中，I^C(x)是采集到的退化的原始图像；x为原始图像的像素坐标，x∈image是指相应图像中所有的像素；J^C(x)是待求的目标图像；t(x)是透射率，其取值范围是[0,1]；A^C是大气光分量，R,G,B分别表示对应图像的红色、绿色、蓝色三个颜色通道的值，

步骤1、计算大气光分量A^C

假设在最小的透射率t_min作用下，待恢复的目标图像满足灰色世界假设，对于式(1)，对等式两边求均值后得：

其中，为所采集的原始图像的三个颜色通道的均值，t_min为透过沙尘层的最小透过率，即：