[发明专利]一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法

摘要

本发明公开了一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法，该方法首先对不良天气(如雾霾等)中公路交通视频图像进行暗通道处理，获取暗通道图像；之后根据暗通道图像获取天空亮度值；接着设定雾化浓度值，并建立雾化图像的物理模型；然后改进透射率分布率函数，处理得到去雾图像并计算峰值性噪比；最后比较峰值性噪比，输出最佳效果的去雾交通视频图像。本发明本发明改进了暗通道图像的透射率分布率，对不符合暗通道先验条件的区域设定阈值，使去雾效果更好；此外，本发明引进峰值性噪比评价方法来评价图像的处理质量，能够更加智能的处理图像。

主权项

一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取原始输入图像的暗通道图像Jd(x)，其中，Jd(x)是以x像素点为中心的一块15*15像素的方形区域中RGB三个颜色通道中单分量值最低的像素点的最低单分量值；2)建立原始输入图像的去雾后的图像模型，获取去雾后的图像J(x)；3)计算雾化图像的透射率分布率其计算公式如下：t~(x)=max(M|I(x)-A|,1)*max(t(x),t0)---(1)]]>式中：I(x)为原始输入图像；t(x)为原始输入图像的透射率分布率，M为设定的阈值，且M＝50；IC(x)为原始输入图像通道c的单通道图像；t0为透射率分布率的设定的下限值，且t0＞0；A为天空亮度值，其为取原始输入图像的暗通道图像Jd(x)中亮度的最大值；τ为原始输入图像的雾的浓度，随着τ的增大，表示雾的浓度逐渐增大，其中，τ∈(0，1)；4)计算原始输入图像与去雾后图像的峰值性噪比，其计算公式如下；PSNR=20log10(255RMSE)---(2)]]>式中：J(x)为去雾后图像，m、n分别为原始输入图像I(x)的尺寸；5)设定原始输入图像中雾的浓度τ的初始值为τ0，原始输入图像中雾的浓度τ每次增大的步长为Δt，逐步增大τ，重复步骤3)和4)，得到新的去雾后图像J'(x)和新的峰值性噪比PSNR'；6)若峰值性噪比停止增长，则输出对应雾的浓度τ和透射率分布率的去雾后图像J(x)，否则重复执行步骤5)。