[发明专利]一种基于直方图与神经网络的图像去雾方法

权利要求书

1.一种基于直方图与神经网络的图像去雾方法，其特征在于，包括如下步骤：

a)将输入计算机的彩色图片进行颜色通道转换，将图像分解为R通道图像、G通道图像以及B通道图像，将为R通道图像、G通道图像以及B通道图像的灰度图分别分解为若干方块，统计计算各个方块灰度直方图；

b)将方块灰度直方图表示为矩阵，将矩阵进行归一化处理，得到归一化后的灰度直方图；

c)将矩阵输入EnhanceNet网络，提取相关特征数据，每次卷积操作得到一层，得到L个层，使用ReLU及3*3的卷积得到深度为64的特征映射图像；

d)将DenseNet残差网络引入步骤b)中的EnhanceNet网络，将步骤c)中的L层使用DenseNet残差网络连接在一起，每个层的输入由所有之前层的特征映射组成；

e)将经步骤d)处理后的特征映射图像的直方图输出压缩，得到压缩后的特征映射图像的直方图；

f)将步骤e)中压缩后的特征映射图像的直方图作为输出直方图，将步骤b)中的归一化后的灰度直方图作为输入直方图，将输出直方图与输入直方图进行一次数据加和计算，加和计算后进行归一化处理；

g)将步骤f)归一化处理后的各个方块图像拼接为整张图像，将拼接后的整张图像进行均值滤波处理，得到去雾图像。

2.根据权利要求1所述的基于直方图与神经网络的图像去雾方法，其特征在于：步骤a)中通过公式计算方块灰度直方图p(r_k)，式中r_k为该方块的灰度级，n_k为具有灰度r_k的像素的个数，MN为该方块中像素个数。

3.根据权利要求1所述的基于直方图与神经网络的图像去雾方法，其特征在于：步骤b)中将方块灰度直方图的横坐标以1个像素为单位表示成256*1*3的三通道矩阵。

4.根据权利要求1所述的基于直方图与神经网络的图像去雾方法，其特征在于：步骤c)中EnhanceNet网络采用步长为2的3*3的卷积核对矩阵进行卷积处理。

5.根据权利要求1所述的基于直方图与神经网络的图像去雾方法，其特征在于：步骤e)中特征映射图像的直方图输出压缩为64×1×3。