[发明专利]一种信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法

摘要

本发明公开了一种信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法，步骤包括：建立大气光的成像模型，步骤1、计算大气光分量；步骤2、计算透射率的粗略估计值，得到整个原始图像的粗略透射率；步骤3、对粗略透射率进行细化，得到细化后的整幅图像的透射率；步骤4、得到最终恢复的目标图像，获得基于沙尘原始图像的清晰化后的目标图像，即成。本发明的方法实现了对沙尘条件下所拍摄的图像进行清晰化处理，对不同退化程度及色偏程度的沙尘图像均有较好的清晰化效果，能恢复有原图中有效的信息，丰富细节，抑制光晕，在提升对比度的同时，保持良好的场景色彩，适用于不同程度的雾霾、沙尘天气下的图像清晰化。

主权项

1.一种信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法，其特征在于，该方法按照以下步骤具体实施：建立大气光的成像模型如下式：IC(x)＝JC(x)·t(x)+AC·(1‑t(x))，C＝R,G,B，x∈image  (1)其中，x为原始图像的像素坐标，x∈image是指相应图像中所有的像素；IC(x)是采集到的退化的原始图像；JC(x)是待求的目标图像；t(x)是透射率，其取值范围是[0,1]；AC是大气光分量，R,G,B分别表示对应图像的红色、绿色、蓝色三个颜色通道的值，步骤1、计算大气光分量AC假设在最小的透射率tmin作用下，待恢复的目标图像满足灰色世界假设，对于式(1)，对等式两边求均值后得：其中，为所采集的原始图像的三个颜色通道的均值，t_min为透过沙尘层的最小透过率，即：N_image为原始图像的像素总个数，x∈image是指原始图像中所有的像素，为目标图像的均值，因为满足灰色世界假设，因此则有：将t_min、式(3)以及式(4)计算得到的和C＝R,G,B带入式(2)中，计算得到大气光分量A^C如下：步骤2、计算透射率的粗略估计值2.1)选取局部观测窗ΩC假设局部区域内场景的深度连续平滑，因此在透射率估计过程中选取的局部观测窗，局部观测窗的大小为w×w，采集到的原始图像大小为m×n；2.2)初始化，设置局部观测窗ΩC内的透射率初值tinitial＝tmin；2.3)计算局部观测窗内的透射率和信息损耗令x_w∈Ω^C，带入式(6)中，计算对应区域的初始恢复的目标图像x_w∈Ω^C，C＝R,G,B：2.4)统计中的信息损耗，x_w∈Ω^C，C＝R,G,B，即R,G,B三个颜色通道的像素溢出总数N_loss：其中，函数Num()表示统计满足条件要求的像素个数的操作；2.5)更新局部观测窗内的透射率预先设定阈值Th，若Nloss大于预先设定阈值Th，则表明信息损耗过大，估计出的透射率不准确，这时，对tinitial以步长Δt加大透射率，即：2.6)令x_w∈Ω^C，返回步骤2.3)，进行重复操作，直到N_loss＜Th，转步骤2.7)；2.7)计算整个原始图像的粗略透射率将局部观测窗无重叠平移，重复步骤2.2)至步骤2.6)，遍历整个原始图像，即得到整个原始图像的粗略透射率x∈image；步骤3、对粗略透射率进行细化3.1)描述场景深度的导向图Iguide(x)的计算式如下：3.2)建立能量方程如下：t(xk)＝ak·Iguide(xk)+bk，xk∈ωk，    (10)其中，ωk是细化过程中局部观测窗，其大小与步骤2.1)中的局部观察窗ΩC的大小相同，两个系数αk和bk的计算公式如下：其中的μ_k和分别是I_guide(x_k)在ω_k内的均值和方差，x_k∈ω_k；是ω_k内像素的总数；是在ω_k内的均值；ε是为了防止分母为零而设置的一个极小的值；3.3)将得到的ak,bk，带入式(10)得到细化后的透射率t(xk)，xk∈ωk；3.4)将局部观测窗ωk逐像素平移遍历整个原始图像，重复步骤3.2)和3.3)，就可最终得到细化后的整幅图像的透射率t(x)，x∈image；步骤4、得到最终恢复的目标图像根据步骤2和步骤3估计出来的大气光AC和透射率t(x)，由下式计算得到最终的目标图像JC(x)：JC(x)＝(IC(x)‑AC)/t(x)+AC，C∈{R,G,B}，x∈image， (14)获得基于沙尘原始图像的清晰化后的目标图像，即成。