[发明专利]一种改进暗通道先验和策略性融合的图像去雾方法

权利要求书

1.一种改进暗通道先验和策略性融合的图像去雾方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1，输入雾图；

步骤2，获取多尺寸窗口下暗通道先验算法的透射率和相应大气光值；

步骤3，计算基于SSIM指标的调节因子和侧重因子，拟合透射率；

步骤3.1，计算调节因子α_i：

其中，t_i(x)为步骤2中获取的透射率，结构相似性SSIM指标的值域为[0，1]，N表示多尺寸下的透射率最大下标,即透射率个数；

步骤3.2，计算侧重因子β_i：

计算全局侧重数β：

计算侧重因子β_i：

步骤3.3，拟合得到新的透射率t'(x)：

步骤4.利用非线性规划模型和偏度理论计算全局的大气光值；

假设：

其中，x₁∈[A_min,A_avg]，x₂∈[A_avg,A_max]，Z是待求取符合约束条件的最大值；A_min、A_avg、A_max分别是步骤2获得的大气光值构成的大气光值组的最小值、平均值和最大值；

条件约束为计算偏度S_Z，用Z对大气光值组进行偏度校正，偏度S_Z为：

|S_z|→0

其中，为新大气光值组，σ_Z是该组标准差，是该组均值，解NLP模型得符合条件的最优Z解，取该组的为全局大气光值A'；

步骤5，获取置信度图，优化步骤3的透射率，以及设计融合策略；

利用HSV模型的S和V空间信息，计算置信度图C(x)，利用置信度图特点进行透射率的快速补偿，并采用快速引导滤波器进一步细化，得到优化后的透射率；

置信度图的天空部分和非天空部分天然粗分割，则用最大类间方差法快速地进行二值分割；对于置信度图C(x)，把非天空区域和天空背景的阈值记作k，属于非天空区域的像素点数占C(x)总像素数的比值为其平均像素值为m₀；同理天空背景有和m₁；计算类间方差g：

遍历C(x)的像素值，得到使g最大情况下的最优阈值k，分割置信度图得到其二值图K(x)，采用各向同性的高斯平滑核增加标准差σ模糊该二值图得到融合策略权重K_gaus(x)：

步骤6，反解大气散射模型计算出第一去雾图，图像增强得第二去雾图；

策略性融合第一去雾图和第二去雾图，输出完整去雾效果图。

2.根据权利要求1所述的一种改进暗通道先验和策略性融合的图像去雾方法，其特征在于：在步骤4中，设步骤2获得的大气光值构成的大气光值组为A₁,A₂,...,A_i，则步骤4中所述新大气光值组为A₁,A₂,...,A_i,Z。

3.根据权利要求1所述的一种改进暗通道先验和策略性融合的图像去雾方法，其特征在于：步骤5中优化步骤3的透射率具体过程如下：

利用HSV模型的S和V空间信息，计算置信度图C(x)：

其中，V_min(x)、S_max(x)是通过对V和S分量分别作最小和最大值滤波的结果；V、S分量滤波窗口的大小选取步骤2的中间窗口大小，c是自适应调节参数，计算公式如下：

自适应调节c以取得更好的去雾效果；

利用置信度图特点进行透射率的快速补偿：

t^*(x)＝min[1,t'(x)+1-C(x)]

采用快速引导滤波器进一步细化，得到优化后的透射率。