[发明专利]一种天空区域视觉优化的图像去雾方法

摘要

天空区域视觉优化的图像去雾方法，包括以下步骤步骤1.包含天空区域有雾图像的透射率评估；步骤2.包含天空区域有雾图像透射率的导向滤波；步骤3.包含天空区域有雾图像的散射场景恢复；步骤4.有雾图像天空区域的视觉优化。本发明有效抑制了“光晕效应”，使图像处理效果更加自然。本发明在暗通道先验去雾算法的基础上对天空失真区域进行视觉感知优化，对天空区域的透射率重新进行评估。天空失真现象有明显改善，呈现出更加自然的去雾效果。

主权项

天空区域视觉优化的图像去雾方法，包括以下步骤：步骤1.包含天空区域有雾图像的透射率评估；首先读入包含天空区域有雾图像I；采用暗通道先验去雾方法对非天空区域的去雾效果很好，采用暗通道先验方法对包含天空区域的有雾图像透射率进行评估；具体评估步骤如下：11.根据暗通道的定义(即公式1)计算输入包含天空区域的有雾图像I的暗通道，I的暗通道Jdark的可以表示为：Jdark(x)=miny∈Ω(x)(minc∈{r,g,b}Ic(y))---(1)]]>其中，x,y表示图像的任意一个像素点，Ω(x)表示某一图像块；Ic这里指的是输入的有雾图像，c是指R、G、B三通道中任意一个通道；所以暗通道Jdark可以由I每个像素取三通道最小值，再取窗口Ω(x)的最小值作为像素值；12.大气光是根据图像像素评估的一个参数，是大气散射模型必须用到的参数之一；具体的评估步骤如下所示：(2‑1)求出包含天空区域有雾图像的暗通道Jdark像素值大小前0.1％的像素；(2‑2)找到(2‑1)像素位置对应输入包含天空区域有雾图像I的像素点，求出这些像素最大像素值作为大气光A；13.根据以下公式求包含天空区域有雾图像的透射率t~(x)=1-ωJdark(x)A---(2)]]>ω(0≤ω≤1)是用来控制去雾强度的控制因子，这个参数是为了去雾效果更加真实，一般取0.95为宜；步骤2.包含天空区域有雾图像透射率的导向滤波；由于包含天空区域有雾图像的透射率有明显不连续的区域，直接去雾图像会出现块状的锯齿边缘，效果不是很好，所以需要用滤波进行平滑处理，但是普通的中值滤波，高斯滤波会破坏透射率的规律性，所以需要使用有效保持边缘的导向滤波；根据以下公式将导向滤波应用于计算包含天空区域有雾图像的透射率：t^(q)=sTI(q)+ψ---(3)]]>其中，ψ是偏移量，是滤波后的透射率，I(q)是导向图，s＝(sr,sg,sb)T是缩放向量，我们将公式(2)求得的透射率作为导向图输入，设定滤波窗口W是公式(1)暗通道窗口Ω(x)大小的4倍，通过最小二乘法(如公式4所示)使块状透射率值t*和的差别最小：(s*,ψ*)=argmint(s,ψ)Σq∈W(t(q)-t^(q))2---(4)]]>s*和ψ*为最终所求得的最优解，导向滤波后求得优化的透射率t(x)；步骤3.包含天空区域有雾图像的散射场景恢复；通过大气散射模型建立起了雾图和清晰图像的关系，可根据大气散射模型对包含天空区域的有雾图像进行修复还原，清晰图可根据下式求得：J(x)=I(x)-Amax(t(x),t0)+A---(5)]]>其中，I(x)表示包含天空区域的有雾图像，J(x)表示待求清晰图；由该公式可知当透射率t(x)很小时，图像的整体会白过度；通过设置一个阈值t0来限定t的最小值可以有效避免这种现象，当t值小于t0时，t＝t0；这里的参数一般设为t0＝0.1；通过该公式计算就可以得到清晰图，非天空区域处理的很好，非天空区域还需要优化；步骤4.有雾图像天空区域的视觉优化；暗通道先验去雾算法不区分天空与非天空区域，简单地设定了一个低的阈值去评估透射率，它对对有雾图像天空区域的处理并不是很理想，针对这一问题，本方法针对天空区域进行视觉感知优化；有雾图像天空区域视觉感知优化的具体步骤如下所示：41.在天空区域场景深度趋向于无穷时，I(x)的值接近去大气光强A；通过对天空的观察可以发现如果没有云层干扰的话，天空区域整体比较平滑，以A点作为景深最深处，向周围像素值衰减，d(x)值也变小；所以大胆假设天空区域d(x)与|I(x)‑A|正相关；于是重新定义了天空透射率的计算方式：tsky=exp(-w1Σc∈{r,g,b}|Ic(x)-Ac|)---(6)]]>其中，是指天空区域的透射率，是一个常数系数，c是指R、G、B三通道中任意一个通道；42.根据公式(7)对天空区域进行优化，得到最终的清晰图像，w2是一个调整常数参数：I^c(x)=Ac(1-w2tc(x))---(7)]]>其中，如果某一像素与A不相似，参数w1可以调整tsky接近于0的速度；如果某一像素与A非常相近，参数w2可以控制I和A数量关系的比例；一般情况下，w1取10，w2取0.2。