[发明专利]超像素框架下基于均值-均方差暗通道的单幅图像去雾方法

摘要

提供一种超像素框架下基于均值‑均方差暗通道的单幅图像去雾方法，步骤如下：按公式(6)计算图像I各颜色通道最小值矩阵Idark，以下简称为灰度矩阵Idark；根据步骤1得到合适的参数T跟k，按公式(5)计算雾去除率ω；对大气光值A进行估计；计算矩阵img＝I/A；对矩阵img进行超像素分割，得到成像的场景景深d(x)和大气中介质的散射系数β恒定的若干Ωi；对每个Ωi按照公式(4)计算暗通道，得到将每个Ωi得到的拼接到一起得到整幅图像的暗通道Jdark；通过t＝1‑ω*Jdark计算粗透射率t；对粗透射率t进行精细化处理，得到细化后的透射率t*；由公式J＝(I‑A)/t*+A得到最终恢复的图像J。本发明方法能够使雾浓度和景深在超像素表述的局部区域内保持不变，克服了景深突变处光环效应的发生，有效缓解景深无穷远处产生的偏色问题。

主权项

超像素框架下基于均值‑均方差暗通道的单幅图像去雾方法，步骤如下：Step1.按公式(6)计算图像I各颜色通道最小值矩阵Idark，以下简称为灰度矩阵IdarkIdark=minc∈{r,g,b}(Ic(x))---(6)]]>式中c表示任一颜色通道，{r，g，b}表示红、绿、蓝三个颜色通道，Ic(x)表示图像I在不同像素点x处的颜色通道值具体做法是计算图像I在不同像素点x处r，g，b三个颜色通道c的最小值，因为彩色图像是三个矩阵叠加，这样就得到灰度矩阵Idark，将Idark按升序排列，得到数组Isdark，求取Isdark排序前0.001的像素的均值记为Ismin，Ismin反映的是雾浓度，当0≤Ismin≤1时雾浓度较低，且Ismin＝0极大可能有前景遮挡现象发生，而Ismin＞1时雾浓度较高；求取Isdark后0.001的像素的均值记为Ismax，Ismax反映的是Isdark中暗通道衰减程度，Ismax＜0.7表明暗通道衰减程度适中，0.7≤Ismax≤0.92表明暗通道衰减程度较大，Ismax＞0.92表明有大面积明亮的天空区域存在；(1)若Ismin＝0或Ismax＞0.92，参见公式4和5：公式(4)中，为超像素分割后得到的第i个区域Ωi的均值‑均方差暗通道值，xj代表超像素算法对图像I各颜色通道最小值构成的灰度图像Idark分割后得到的第i个区域Ωi中第j个像素点的灰度值，k是一个与暗通道衰减度有关的参数，n代表Ωi中包含的像素点数；ω＝1‑0.382T T＝1，2，3，4，5   (5)式中ω为雾去除率，T为大于0的正整数；若将公式(5)的参数T取2，公式(4)的参数k取1，对图像I各颜色通道最小值构成的灰度图像Idark进行超像素分割，得到成像的场景景深d(x)和大气中介质的散射系数β恒定的若干Ωi，再对每个Ωi按照公式(4)计算暗通道得到因为各在空间位置上紧密相连，因此将每个Ωi得到的拼接到一起得到整幅图像的暗通道Jdark；(2)若Ismin＞0且0.7≤Ismax≤0.92，则公式(4)的参数k取0，公式(5)的参数T取3，对Jdark进行估计；(3)若Ismin＞0且Ismax＜0.7，则公式(4)的参数k取0，公式(5)的参数T取2，对Jdark进行估计；Step2.根据步骤1得到合适的参数T跟k，按公式(5)计算雾去除率ω；Step3.对大气光值A进行估计；Step4.计算矩阵img＝I/A；Step5.对矩阵img进行超像素分割，得到成像的场景景深d(x)和大气中介质的散射系数β恒定的若干Ωi；Step6.对每个Ωi按照公式(4)计算暗通道，得到将每个Ωi得到的拼接到一起得到整幅图像的暗通道Jdark；Step7.通过t＝1‑ω*Jdark计算粗透射率t；Step8.对粗透射率t进行精细化处理，得到细化后的透射率t*；Step9.由公式J＝(I‑A)/t*+A得到最终恢复的图像J。