[发明专利]一种基于多聚焦融合的单幅图像的复原方法

说明书

本发明一种基于多聚焦融合的单幅图像的复原方法，利用直方图统计特征对单幅图像中的天空区域进行分割，获取三组全局大气背景光；对传统的拉普拉斯滤波模型进行优化，给出一种边界限制的局部拉普拉斯滤波方法，提高其处理暗通道图像的阶梯效应；通过多聚焦融合的方法，融合获取的三组无雾图像，得到最终的雾天图像，本发明使用融合的方法进行图像复原，通过研究雾图像的直方图信息，发现了分割的规律，采用统计学的知识分割天空区域，对透射率进行优化，本发明自主开发自适应边界限制的局部拉普拉斯滤波，能使雾天图像的色调和亮度失真有较大的提高，人眼的可视效果提高显著，对于道路监控，能有效地复原雾天的图像，使监测者获得更多有效的信息。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种基于多聚焦融合的单幅图像的复原方法。

背景技术

目前道路交通监控主要由采集设备、传输设备和处理设备等单元组成。采集设备主要是相机，目的是将道路和行人的信息通过传感器变成图像信息。当前监控设备通常适用于较好的无遮挡的自然环境下，当遇到恶劣的天气，如雾天时，相机采集的图像就会被遮挡，道路监控信息就会有损失。因此，能更好的对各种自然环境的道路信息进行监控存在十分重要的意义。

目前基于暗原色理论的雾天图像复原方法，一般采用直接估计大气背景光的方法获取全局大气背景光的值，对透射率图像进行简单的平滑操作，之后通过暗通道模型，进行雾天图像的复原。该类型的方法虽然能达到复原的目的，但是对大气背景光的粗糙获取，直接影响图像复原的图像亮度；对透射率的平滑操作程度的深浅，直接影响恢复后图像的视觉效果。大多数情况，处理后的图像在天空区域会出现光晕，图像的亮度也有较大的损失。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多聚焦融合的单幅图像的复原方法，针对雾天图像进行复原，避免了光晕现象，稳定图像的复原质量，让监控者获取更多的有用信息，能对道路情况进行更加有效监控。

本发明一种基于多聚焦融合的单幅图像的复原方法，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。

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，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；