[发明专利]一种雾霾图像的去雾方法

说明书

本发明公开了一种雾霾图像的去雾方法，涉及雾霾图像技术领域；它的方法如下：步骤一：使用Retinex系列算法对图像进行去雾；步骤二：使用暗通道先验算法对图像进行去雾；步骤三：改进措施；步骤四：将改进后的算法进行测试，并且测试改进算法的性能指标，将改进后的算法与原算法的性能指标进行对比，并且再合理进行改进；本发明主要以雾天图像作为研究对象，针对有雾天气图像背景复杂，会受亮度、照度等的影响，对雾天图像进行图像的增强展开研究，并且针对雾天的特性，对Retinex系列算法提出改进措施，使得图像增强的效果更好。

技术领域

本发明属于雾霾图像技术领域，具体涉及一种雾霾图像的去雾方法。

背景技术

随着计算机互联网技术的快速发展以及计算机视觉技术的广泛应用，图像去雾清晰化愈加受到各大研究室的关注，最终目的是使其在室外监控、军事航天领域、目标识别等户外成像系统中得到应用。针对目前基于清晰化技术中是否利用大气物理模型，雾图清晰化的处理方法基本可以总结成2大类：一类是基于非物理模型的图像增强方法，这种方法不考虑降质原因，采取对原始带雾图像进行增强处理来改善图像质量，选取适当的增强技术加以优化来达到提升对比度、凸显有用信息的目的，然而这类方法或多或少会引起颜色失真，部分信息丢失等缺陷；另一类是基于物理模型的图像复原方法，其主要前提是分析空气微粒对太阳光的散射作用，然后建立数学模型，剖析图像退化的根本，经过反演估计参数等过程恢复图像的原始清晰面貌，复原出来的结果图像效果真实，满足人类主观对清晰图像的要求，图像信息也得到较完整的保存，但该方法计算参数较多较复杂。

雾霾天图像清晰化技术的研究起步比较晚，国外对此项技术开展研究的人员以及研究工作室较多，从研究开展到现在为止几十年的发展过程中，在国内外研究人员的不断努力下，该项技术取得了较大的进展。雾天图像清晰化研究开展初期，几乎一半以上的清晰化方法是针对空气中存在微粒的 MTF（Modulation Transfer Function，前向散射作用调制传递函数）的探究分析。面对各种天气状况，McCartney 把大气环境里的微粒的不同种类与其不同浓度做了细致地区分，在 1975 年阐述出一个观点，大气散射模型的组成是大气衰减模型和大气光成像模型。模型的建立对去雾清晰化技术的进一步研究起到一个递进的作用，是后续研究路上的指明灯。

在基于对比度提高的图像增强方面，研究较广泛的有直方图均衡化算法、小波变换算法、同态滤波算法以及 Retinex 算法。在 20 世纪 70 年代，著名的 USA 物理研究家Edwin.H.Land 经过许多年对人类视觉系统在色彩与亮度的感知能力方面进行研究而提出基于色彩恒常性的“Retinex”理论，此理论名称是视网膜（Retina）以及大脑皮层（Cortex）的英文组合的缩写，因此其又被称为视网膜大脑皮层理论（Retina-CortexTheory）。它主要包括Jobson等人提出的 SSR 算法和 MSR 算法，即就是单尺度和多尺度Retinex算法两种，近年来通过此算法提出的改进方法有很多，也有一些取得了不错的成效，但此类算法大多存在着产生光晕，产生噪声以及复杂度高等缺陷。