[发明专利]一种基于双树复小波变换的单幅图像去云雾方法

摘要

本发明公开了一种基于双树复小波变换的单幅图像去云雾方法，采用双树复小波变换分解原图，并将云雾和景物分别分配到高层和低层高频子带以及低频子带，分别处理所述子带，去除云雾。本发明的步骤包括：先将原图像做多层双树复小波变换，将分解系数分割为低层高频子带、高层高频子带和低频子带；使用拉普拉斯滤波器逐层处理低层高频子带，并作双树复小波逆变换，再规一化处理重构图像，增强地面景物信息；按照反转云厚加权方法分别处理高层高频子带和低频子带。本发明处理含有均匀云覆盖、浓云或薄云的单幅遥感图，在削弱云层覆盖的同时，提高云下景物的清晰度，能有效保留和突出云区以外的景物信息，具有自适应性强、人工干预少的优点。

主权项

1.一种基于双树复小波变换的单幅图像去云雾方法，其特征在于：采用双树复小波变换分解原图，并将云雾和景物分别分配到高层和低层高频子带以及低频子带，分别处理所述子带，去除云雾；该方法包括如下步骤：步骤1：将原图像做n层双树复小波变换，选择一个合适的整数l，将高频子带分割为低层高频子带、高层高频子带；n为最大的可分解数，l是1到n之间的一个整数；设原图像具有M行N列像素，那么n值按下式计算：n＝floor[log₂min(M,N)]‑2其中函数floor(x)表示取不大于x的最大整数；步骤2：使用拉普拉斯滤波器分别处理1至l层低层高频子带，增强地面景物信息；所述步骤2的处理方法为：其中I表示子带系数，g是处理结果，x和y表示子带的坐标， 表示拉普拉斯滤波， s取+1或‑1，符号和拉普拉斯滤波器中心元素的符号一致；将所有处理后的低层高频子带合在一起，经过双树复小波逆变换，得到的重构图像设为p(x,y)，进一步按照式(6)作归 一化处理，使灰度范围在0‑255之间，得到q(x,y)：其中max和min表示取最大和最小值；步骤3：按照反转云厚加权ICTW方法处理高层高频子带；所述步骤3的处理方法为：将高层高频子带合在一起做双树复小波逆变换，重构为f(x,y)，按照式(7)处理为ρ(x,y)，再按照式(8)做归 一化处理，得到τ(x,y)；其中c表示RGB三个通道中的任一通道，Ω为以(x₀,y₀)为中心的邻域；最后，应用式(9)，得到高层高频子带的处理结果：f'(x,y)＝[1‑τ(x,y)]*f(x,y)                  (9)；步骤4：类似步骤3，按照反转云厚加权ICTW方法处理低频子带；步骤5：将步骤2、步骤3、步骤4的处理结果叠加在一起，得到最终处理结果。