[发明专利]一种实时长波红外透雾性能增强算法

说明书

本发明公开了一种实时长波红外透雾性能增强算法，步骤如下：1）读取长波红外有雾图像和相同场景点长波红外无雾图像并进行初始化；2）利用最小值滤波优化方法得到暗通道图；3）利用求亮度最高值均值方法得到大气光值；4）利用透射率优化求取方法得到透射率；5）利用公式求取无雾图像；6）将去雾恢复图像与期望图像的直方图进行匹配；7）将匹配后的直方图进行灰度密度和间距的均衡化。本发明去浓雾效果良好，同时改善了图像对比度和暗色调，防止灰度丢失和色斑产生，建立了与期望图像的关系，并尽量缩短算法时间。

技术领域

本发明属于红外图像处理技术，具体涉及一种实时长波红外透雾性能增强算法。

背景技术

图像去雾技术是通过一定的手段去除图像中雾的干扰，从而得到高质量的图像，以便得到满意的视觉效果并获得更多有效的图像信息的技术。对红外图像去雾技术的研究可广泛使用与视频监控、卫星遥感、车辆安全辅助、军用侦查、城市交通等多个领域，且对雨雪等极端天气图像的清晰化、水下图像分析等具有一定的参考价值。雾天图像处理可分为雾天图像增强和雾天图像复原两类，其中基于图像处理的增强方法包含全局化增强和局部化增强两类，而基于物理模型的复原方法则包含基于偏微分方程、基于深度关系与基于先验信息三类。对红外去雾算法研究相对较少，董浩伟等设计一种基于大气散射模型和Retinex的红外图像去雾算法，有利于提高对比度和突出细节，但该方法不具备边缘保持能力，反射图像有光晕；李青山等提出了融合中红外波段的大尺度机载可见光影像去雾算法，但该方案配准困难，且容易存在光晕效应；李毅等提出一种基于去雾模型的红外图像对比度算法，利用均值滤波估计透过率大大降低了计算复杂度，但该方案无法去除噪声，对浓雾效果较差；卢忱言等提出一种基于改进暗通道算法的夜间有雾环境下红外图像去雾算法，有一定的去雾效果但实时性较差且对大气光值估计易有误差；宋佳怡等提出了一种融合暗通道滤波和空间金字塔的图像去雾算法用于海上红外图像去雾，可解决亮度较高、大气光估计值较高等问题，但其未对较浓雾情况时去雾情况进行仿真；梁健等提出可见光与近红外融合的偏振去雾算法，但是该方案仅对薄雾的去雾有一定效果。而目前对长波红外有雾图像进行去雾与去雾算法的研究较少。

发明内容

本发明的目的在于提供一种实时长波红外透雾性能增强算法，以解决在各种浓度的雾天气中采集到的长波红外有雾图像有不同程度的图像退化与模糊，且图像呈现色调偏暗，细节不明显，对比度低，易产生光晕与色斑，灰度值动态范围偏小，无法与期望图像实现交互性的问题。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种实时长波红外透雾性能增强算法，包括以下步骤：

步骤1，读取长波红外有雾图像作为原始图像，读取与原始图像相同场景点长波红外无雾图像作为期望图像，对原始图像、去雾恢复图像和暗通道图像进行初始化，设置去雾参数，得到原始图像的初始化图像、去雾恢复图像的初始化图像和暗通道图像的初始化图像；

步骤2，将原始图像的初始化图像的每个像素各分量的最小值存入一幅和原始图像大小相同的灰度图中，获得最小值灰度图，再对最小值灰度图进行最小值滤波与优化，得到暗通道图；

步骤3，针对长波红外有雾图像的特点在暗通道图中找到亮度最高值，并在一定区域内进行亮度最高值平均，得到优化的大气光值；

步骤4，将暗通道图和大气光值带入透射率公式，进行透射率估计，得到透射率图，对透射率图进行图像降采样，利用导向滤波获得更为精细的透射率图后再利用图像升采样恢复图像大小，获得二次透射率图；

步骤5，将暗通道图、大气光值和二次透射率图带入公式进行无雾图像恢复，获得去雾恢复图像；

步骤6，根据去雾恢复图像获得其直方图，并对去雾恢复图像的直方图应用直方图规定化原理进行调整，以匹配期望图像的直方图分布规律，获得调整直方图分布后的图像；

步骤7，将获得的调整直方图分布后的图像通过双向直方图均衡化技术在直方图的灰度密度和灰度间距两个方向同时进行均衡化处理，最终得到高质量长波红外去雾图像。