[发明专利]有雾图像的质量最佳化方法

摘要

一种有雾图像的质量最佳化方法，包括下列步骤（一）输入有雾天气获得的数字图像为源图像；（二）对有雾图像进行衰减补偿，生成补偿后图像；（三）对补偿后图像进行去雾变换获得去雾后图像；（四）对去雾后图像进行快速自适应最佳化变换，得到最后的质量最佳化图像。本发明的特点是算法简单，因而处理速度快，可有效应用于有雾视频处理领域，获得最佳化的结果图像。

主权项

一种有雾图像的质量最佳化方法，其特征在于包括下列步骤：步骤1：输入图像：选择有雾环境中由成像设备获得的数字图像为源图像S＝TDev(i,x,y)，i＝0,1,2表示红、绿、蓝三分量,S为雾和被成像物体的合成图像，并经传输路径上的雾衰减后到达成像设备的图像，其中,S的大小为M×N，x的范围为：0～(M‑1),y的范围为：0～(N‑1)；步骤2：衰减补偿：按下式对源图像S＝TDev(i,x,y)进行衰减补偿，得到补偿后图像E＝TCom(i,x,y)：TCom(i,x,y)=TDev(i,x,y)e-βd]]>式中，β为成像光线传输途径上的雾对成像光线的衰减系数，在0～0.01间取值；d的变化范围为0～(N‑1)；步骤3：去雾：去雾后图像C可通过以下方法获得：(1)获取补偿后图像E＝TCom(i,x,y)每个像素点的红、绿、蓝三种分量的色度值R(x,y)＝TCom(0,x,y)、G(x,y)＝TCom(1,x,y)、B(x,y)＝TCom(2,x,y),作出红、绿、蓝三种分量的色度谱，分别计算三分量色度谱的左、右边缘值：Left(i)和Right(i),i＝0,1,2表示红、绿、蓝三分量；(2)求取Left(i)的最大值Left；(3)求取Right(i)的最小值Right；(4)对图像E的红、绿、蓝三分量分别进行Zadeh‑X变换，生成变换后的数字图像即为去雾后图像C＝T(i,x,y)；所述Zadeh‑X变换方法如下：T(i,x,y)=kO(i,x,y)-ThetaDeltaRem,i=0,1,2]]>约束条件为：T(i,k,x,y)=k,T(i,k,x,y)>k0,T(i,k,x,y)<0,i=0,1,2]]>和Theta＝Left；DeltaRem＝Right‑Left上式中，取k＝255；i＝0,1,2表示红、绿、蓝三分量；O(i,x,y)表示衰减补偿后图像E的第i颜色通道的像素点(i,x,y)的色度值，T(i,x,y)表示去雾后图像C＝T(i,x,y)的第i颜色通道的像素点(i,x,y)的色度值；步骤4：对去雾后图像C＝T(i,x,y)进行快速自适应最佳化，得到最佳化图像Z＝TOpt(i,x,y)；快速自适应最佳化通过修改的Zadeh‑X变换实现，修改的Zadeh‑X变换为：TOpt(i,x,y)=kO(i,x,y)-ThetaDeltaOpt+Theta,i=0,1,2]]>上式中，取k＝255；两个变换参数DeltaOpt和Theta分别取值为：DeltaOpt＝5×(255‑AL)0.811Theta=0,AL≤127.5255,AL>127.5]]>上式中，i＝0,1,2表示红、绿、蓝三分量；O(i,x,y)表示去雾后图像C＝T(i,x,y)第i颜色通道的像素点(i,x,y)的色度值；TOpt(i,x,y)表示变换后最佳化图像Z第i颜色通道的像素点(i,x,y)的色度值；AL为去雾后图像C＝T(i,x,y)的平均亮度。