[发明专利]一种基于多聚焦融合的单幅图像的复原方法

权利要求书

1.一种基于多聚焦融合的单幅图像的复原方法，其特征在于：首先，通过对输入的单幅图像的进行直方图分析，获取图像中分割天空区域的阈值，根据此阈值对单幅图像的天空区域进行分割，获取三组代表全局大气背景光的值；其次，在这三组值的基础上获取三组暗通道图像，运用自适应边界限制的局部拉普拉斯滤波对获取的三组暗通道图像进行处理，得到三组优化后的透射率图像；再次，针对三组优化后的透射率图像运用暗原色理论模型，获得三组不同的去雾图像，采用多聚焦融合方法进行图像融合，得到一张完整的去雾图像；

上述复原方法，其特征在于具体包括如下几个步骤：

步骤1、通过对输入的单幅图像进行直方图分析，获取图像中分割天空区域的阈值，根据此阈值对单幅图像的天空区域进行分割，获取三组代表全局大气背景光的值

根据输入的单幅图像绘制RGB三通道的直方图，从直方图的最右端处开始向左寻找第一个波峰，从该波峰开始，逐步向左，寻找第一个波谷，该波谷点就是所要寻找的分割天空区域的阈值；

A₁＝max(a_c)，A₂＝mean(a_c)，A₃＝min(a_c)

式中，g(x)是一个高斯函数，h_c(x)是输入图像的一个通道图像，*表示卷积处理，f_c(x)表示高斯滤波后的图像，f′_c(x)是高斯滤波后图像的一阶导数，f″_c(x)是高斯滤波后图像的二阶导数，a_c代表图像每个通道中分割天空区域的阈值，其中c代表RGB三通道中的任一通道，A₁是三个阈值中的最大值，A₂是三个阈值中的均值，A₃是三个阈值中的最小值，A₁，A₂，A₃是三组代表全局大气背景光的值；

步骤2、在所述三组值的基础上获取三组暗通道图像，运用自适应边界限制的局部拉普拉斯滤波对获取的三组暗通道图像进行处理，得到三组优化后的透射率图像

步骤21、对输入图像进行自适应边界限制，获取三组暗通道图像，其公式如下：

式中，t_i(x)是在不同全局大气背景光下的透射率图像，代表每个通道的最小像素值，即从第一个像素开始循环，将每个通道的像素值进行比较，得到的最小值，即代表每个通道的最大像素值，即I_c(x)代表RGB三个通道中任一通道的图像，A_i为代表全局大气背景光的三组值，i的取值范围[1，2，3]；

步骤22、运用局部拉普拉斯滤波进行保边平滑处理，获取三幅优化后的透射率图像：

式中，是在不同全局大气背景光下优化后的透射率图像，FLLF是一种改进的基于边界限制的局部拉普拉斯滤波，改进地方在于拉普拉斯金字塔的加速方面：

其中，是一个输出的金字塔，是第j层的高斯金字塔图像，a是一个混合系数，r_j(I)和r_j+1(I)是一个关于金字塔第j层和第j+1层的映射函数，通过拉普拉斯金字塔的下采样和上采样的原理，将图像缩小接着又放大到原比例大小，对图像可以有效地实现保边平滑，用这个映射函数可以很好地融合前后层的高斯金字塔图像，加速了拉普拉斯金字塔的计算速度；

步骤3、在三组优化的透射率图像的基础上，运用暗原色数学模型处理，获得三组不同的去雾后图像，采用梯度域的多聚焦融合方法进行图像融合，将三组不同的去雾后图像融合成一张完整的去雾图像

步骤31、根据步骤1获取的代表全局大气背景光的值和步骤2优化后的透射率图像，获取三幅去雾后的图像：

式中，I(x)是输入的原图，J_i(x)是获取的三幅去雾后的图像，i的取值范围[1，2，3]，dt是一个调节参数，取值范是[0，1]，是的下边界值；

步骤32、采用梯度域的多聚焦融合方法进行图像融合，得到一张完整的去雾图像，其公式如下：

式中，是最终融合的去雾图像，MF代表梯度域的多聚焦融合方法。

2.根据权利要求1所述的一种基于多聚焦融合的单幅图像的复原方法，其特征在于该梯度域的多聚焦融合方法具体为，将上述三幅去雾后的图像转化到YCbCr空间，分别对每个色空间进行融合：

Y空间的融合规则：获取亮度空间的梯度图(Yg1，Yg2，Yg3)，取其中的最大值作为最终的亮度空间

对其进行非线性拉伸：

Ygn＝(Yg-Yg_max)/(Yg_max-Yg_min)×b+c

式中，Yg_max，Yg_min是Yg中的最大值和最小值，Ygn是获取的最终的亮度图像，其中，b，c为常数；

Cb、Cr空间融合规则：

式中，Cbⁱ，和Crⁱ，分别是输入的三个色度图像及其对应的权重，Cbn和Crn是最终的色度图像。