[发明专利]基于传播滤波的单幅图像去雾方法

权利要求书

1.基于传播滤波的单幅图像去雾方法，其特征在于，首先通过双区域滤波法估计大气初始透射率t′(x)，再以最小颜色通道图作为参考图像，结合传播滤波法得到优化的大气透射率t″(x)，最后采用自适应方法优化得到优化的大气光强度A，基于大气散射模型实现无雾图像的恢复；

优化的大气光强度A的计算步骤为：

将有雾图像I(x)分块，则第i个图块的去雾模型I_i(x)定义如下：

I_i(x)＝l(x)R_i(x)t_i(x)+(1-t_i(x))A (16)

式中，R_i(x)，t_i(x)分别代表第i个图块中像素的表面反射系数和透射率，I_i(x)由矢量l(x)R_i(x)t_i(x)和矢量(1-t_i(x))A合成，根据图像具有局部区域平滑的特性，则第i个图块内的表面反射系数R_i(x)和大气透射率t_i(x)基本保持不变，因此I_i(x)值仅随l(x)的变化而变化；

在RGB颜色空间中，像素值I_i(x)的分布在同一条线上，将此同一条线称为RGB线，即第i个图块的RGB线，并相交于矢量(1-t_i(x))A；通过分析若干图像块，发现较多图像块内像素点主要集中在同一条RGB线附近，且不经过原点，找到满足公式(16)的图块，则每个图块构成的RGB线与原点将构成一个平面，然而每个平面都包含着矢量(1-t_i(x))A，因此，将两两平面相交的线设定为侯选大气光强度的方向然后，计算第i个图块对应的RGB线到每条候选线的欧氏距离d_ij，则优化的大气光强度A的方向定义如下：

为了准确的估算出大气光强度的模值，引入惩罚因子a，则公式(17)可转化为：

I(x)＝l_a(x)R_a(x)t_a(x)+(1-t_a(x))aA (18)

式中，l_a(x)、R_a(x)与t_a(x)分别代表当大气光强度为aA时，像素x的明暗系数、表面反射系数与透射率；

由公式(16)和公式(18)可知，(1-t_a(x))aA＝(1-t(x))A，得

又l_a(x)R_a(x)t_a(x)＝l(x)R(x)t(x)，R_a(x)＝R(x)，则

令因此，当a＞1时，则0＜σ_a(t(x))＜1，大气光强度估值偏大造成去雾后的图像偏暗；当a＜1时，则t(x)＞1-a，σ_a(t(x))＞1；

由于图像的不同区域的透射率存在着一定的差别，则可将透射率划分为若干等级s，根据对自然图像的统计可知：l^*(s)＝percentile{l(x)|t(x)＝s}，式中，当透射率级别为s时，l^*(s)值则为去雾后图像的最大亮度的1％的像素的平均值，l(x)为图像明暗系数；

引入惩罚因子后的大气光强度模值aA，具有：

l_a^*(s)＝percentile{l_a(x)|t_a(x)＝s} (21)

式中，代表采用大气光强度为aA时图像去雾后，其透射率为s的最亮的前1％像素点的平均值；

由公式(19)～公式(21)可知：

将雾图模型分成三个颜色通道，模型也可写成以下形式：

I^C(x)＝J^C(x)t(x)+(1-t(x))A^C，其中，以I^C(x)为纵轴，J^C(x)为横轴，t(x)为斜率，建立平面直角坐标系，若图像的像素值J^C＝A^C，I^C(x)＝A^C，对应于不同透射率的直线都相交于点(A^C,A^C)；

在不同等级的透射率条件下，处于J^c局部区域内像素值基本保持不变，矢量是一个方向已知的模值为a||A||，随着透射率的变化，去雾后图像的最大明暗系数基本保持不变，其中，l^*(s)为去雾后图像的最大亮度的1％像素的平均值，则有

公式(22)可重新定义如下：

其中，s表示不同的透射率等级，a为惩罚因子，则可表示当大气光强度取值为aA时图像去雾后最大亮度的1％像素的平均值，

利用L-BFGS优化算法实现对公式(25)的求解，得计算得到正确的大气光的模值||A||，然后根据正确大气光强度的模值||A||和方向得到矢量