[发明专利]一种基于雾气浓度特征的图像去雾方法有效
申请号: | 201710458620.3 | 申请日: | 2017-06-16 |
公开(公告)号: | CN107203981B | 公开(公告)日: | 2019-10-01 |
发明(设计)人: | 顾振飞;张登银;鞠铭烨;袁小燕;单祝鹏;李秋 | 申请(专利权)人: | 南京信息职业技术学院 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/11 |
代理公司: | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人: | 郑妍宇 |
地址: | 210046 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提出一种基于雾气浓度特征的图像去雾方法,包括:求取有雾图像中每个像素的雾气浓度特征值;基于雾气浓度特征值,利用图像分割方法将有雾图像分割获得子场景集;在子场景集中筛选出类天空区域;选择类天空区域中饱和度分量最低的前1%的像素组成候选像素集,选择候选像素集中亮度分量最大的前10%的像素作为大气光区域,求取大气光区域中所有像素的强度均值作为全局大气光值;求取有雾图像中每个像素的透射率;根据全局大气光值和透射率得到去雾图像。本发明方法在去雾处理过程中能准确定位大气光区域,不易受有雾图像中高亮噪声点或干扰物的影响,从而得到准确的全局大气光值,获得更好的去雾效果,用于各种有雾图像的去雾,鲁棒性好。 | ||
搜索关键词: | 雾气 像素 光区域 去雾 图像 候选像素 浓度特征 天空区域 图像分割 图像去雾 透射率 子场景 全局 饱和度分量 亮度分量 去雾图像 像素组成 准确定位 干扰物 鲁棒性 噪声点 高亮 筛选 | ||
【主权项】:
1.一种基于雾气浓度特征的图像去雾方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,在有雾图像中定位大气光区域,计算全局大气光值,具体包括:S101、获取有雾图像,根据下式求取有雾图像中每个像素的雾气浓度特征值:S(x,y)=γ1·I′(x,y)+γ2·▽I(x,y)+γ3·I°(x,y)+γ4其中,S(x,y)表示有雾图像中像素(x,y)的雾气浓度特征值,I′(x,y)表示像素(x,y)的亮度分量,▽I(x,y)表示像素(x,y)的梯度分量,I°(x,y)表示像素(x,y)的饱和度分量,γ1表示亮度权值,γ2表示梯度权值,γ3表示饱和度权值,γ4表示量化误差补偿值;S102、基于雾气浓度特征值,利用图像分割方法对有雾图像进行分割,获得子场景集{Δ(k),k∈[1,K]},其中Δ(k)表示第k个子场景,K表示子场景的总个数;S103、在子场景集{Δ(k),k∈[1,K]}中,利用下式筛选出类天空区域:
其中,
表示类天空区域,(x,y)表示子场景Δ(k)中的像素,S(x,y)表示像素(x,y)的雾气浓度特征值,|Δ(k)|表示子场景Δ(k)中的像素总数;S104、选择类天空区域中饱和度分量最低的前1%的像素组成候选像素集,选择候选像素集中亮度分量最大的前10%的像素作为大气光区域,求取大气光区域中所有像素的强度均值作为全局大气光值L∞;S2,求取有雾图像中每个像素的透射率,具体包括:S201、根据S1得到的全局大气光值,求取有雾图像中每个像素分别在局部像素块大小为15×15和局部像素块大小为1×1下的透射率,从而构成第一透射图tα和第二透射图tβ,计算透射率的公式如下:
其中,t(x,y)表示像素(x,y)的透射率,Ω(x,y)表示以有雾图像中的任意一个像素(x,y)为中心的局部像素块,Ic(x',y')表示局部像素块Ω(x,y)中任意一个像素(x',y')的R、G、B三个通道的任意一个通道的强度值,L∞表示全局大气光值;S202、将第一透射图tα分解为不同的频率分量,得到第一透射频率分量集
将第二透射图tβ分解为不同的频率分量,得到第二透射频率分量集
其中
表示第一透射频率第i个分量,
表示第二透射频率第i个分量;S203、使用下式将第一透射频率分量和第二透射频率分量进行融合,得到M+1个融合频率分量:
其中,
表示融合频率第i个分量,
S204、将M+1个融合频率分量重构,得到融合透射图tfusion;S205、判断S103获得的类天空区域
是否为天空区域,具体包括:S2051、利用下式计算天空场景雾气浓度值:
其中,
表示天空场景雾气浓度值,(x,y)表示类天空区域
中任意一个像素,S(x,y)表示像素(x,y)的雾气浓度特征值,
表示求取类天空区域
中所有像素的雾气浓度特征值的均值;S2052、利用下式计算天空场景面积占比:
其中,P表示天空场景面积占比,
表示类天空区域
中的像素总数,res表示有雾图像的分辨率;S2053、若天空场景雾气浓度值大于等于0.6且天空场景面积占比大于等于0.2,则判定类天空区域为天空区域,
其中Δsky表示天空区域,否则执行S3;S206、利用下式对有雾图像中每个像素的融合透射率进行一次修正,得到一次修正透射率:
其中,t'fusion(x,y)表示有雾图像中的像素(x,y)的一次修正透射率,S(x,y)表示像素(x,y)的雾气浓度特征值,
表示求取天空区域Δsky中所有像素的雾气浓度特征值的均值,tfusion(x,y)表示像素(x,y)的融合透射率;S207、使用下式对有雾图像中每个像素的一次修正透射率进行二次修正,得到二次修正透射率作为该像素的透射率:
其中,tfinal(x,y)表示有雾图像中的像素(x,y)的二次修正透射率,t'fusion(x,y)表示像素(x,y)的一次修正透射率,▽tfusion(x,y)表示像素(x,y)的融合透射率的梯度分量,▽t'fusion(x,y)表示像素(x,y)的二次修正透射率的梯度分量,
表示求二范数的平方,α1表示第一正则化因子,α2表示第二正则化因子,α3表示第三正则化因子;S3,根据全局大气光值和透射率得到去雾图像。
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