[发明专利]应用于雾霾天气下的视频图像的两级分割图像的方法

说明书

本发明属于图像处理领域，特别涉及一种应用于雾霾天气下的视频图像的两级分割图像的方法。本发明首先从视频中获取原始图像，对获取的原始图像进行暗通道预处理，获取预处理后的图像，使用Grab cut方法对预处理后的图像进行图像分割，得到第一次分割后的图像，使用模糊C‑均值聚类算法对第一次分割后的图像进行第二次分割，得到最终分割的图像。本发明大大减少了雨雾条件下的图像模糊，对获取的图像进行清晰化处理，增强了图像画面的清晰度和对比度，丰富了图像的细节，减少了图像的失真，提高了图像的质量，本发明能够大大减少无关背景图像的干扰，获取更为精准的目标图像。

技术领域

本发明属于图像处理领域，特别涉及一种应用于雾霾天气下的视频图像的两级分割图像的方法。

背景技术

视频图像是平安城市基础视频平台中最基础也是最重要的数据，而由于摄像机本身的原因，例如，摄像机镜头受到灰尘或外界雾霾天气的影响，使获取到的视频图像变得模糊不清晰，影响目标图像的截取，另一方面，由于现实场景环境的复杂多样，使用单一的图像分割技术不能准确地获得所需要的目标图像。

传统的分割图像方法包括阈值分割法、区域生长和分水岭算法等，对于目标图像的获取，由于天气、光照以及摄像机本身的原因，获取的干扰信息即包含目标图像的无关信息过多，因此传统的分割图像方法难以获得准确的目标图像。

发明内容

本发明为了克服上述现有技术的不足，提供了一种应用于雾霾天气下的视频图像的两级分割图像的方法，本发明能够减少无关背景图像的干扰，获取更为精准的目标图像。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术措施：

一种应用于雾霾天气下的视频图像的两级分割图像的方法，包括以下步骤：

S1、从视频中获取原始图像；

S2、对获取的原始图像进行暗通道预处理，获取预处理后的图像；

S3、使用Grab cut方法对预处理后的图像进行图像分割，得到第一次分割后的图像；

S4、使用模糊C-均值聚类算法对第一次分割后的图像进行第二次分割，得到最终分割的图像。

优选的，步骤S2的具体操作步骤包括：

S21、比较原始图像中的各个像素点中的三个颜色通道的值，并将各个像素点中的三个颜色通道的值中的最小值设为暗通道图的像素值，利用暗通道图的像素值获取原始图像的暗通道图像Jdark，三个颜色通道分别为红色通道、绿色通道、蓝色通道；

S22、利用暗通道图像Jdark计算图像的透射率t(x)；

S23、利用形态学的开操作对透射率t(x)进行优化，得到优化后的透射率t'(x)；

S24、估算出大气光值A；

S25、根据有雾图像的光学模型理论模型、从视频中获取原始图像、大气光值A和优化后的透射率t'(x)，得出预处理后的图像的最初亮度J(x)；

S26、根据预处理后的图像的最初亮度J(x)对预处理后的图像进行亮度增强，获取预处理后的图像。

优选的，步骤S22的具体操作步骤包括：