[发明专利]一种基于暗原色通道先验的雾效数字滤镜方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，具体的涉及一种基于暗原色通道先验的雾效数字滤镜方法。

背景技术

户外图像往往会因为空气中颗粒(雾，霾，杂质等)的存在而清晰度降低，图像质量下降。在过去的几十年间，为了提高这些系统的完善性与可靠性，人们一直致力于除雾研究。

利用多幅图像(不同拍摄角度或不同拍摄时间)处理去雾化，取得了一定的效果。但是这些方法对于输入数据的要求，使得普通拍摄者难以获取合适的图像。对于单幅图像，一种是基于图像增强的方法，由于图像的质量降低与场景点到成像传感器的距离成指数关系，因此这种假设场景景深不变的图像增强技术不能很好地对雾化图像去雾恢复。而另一种基于大气散射规律建立图像退化模型的方法能够利用先验知识，具有内在的优越性。不足的是这类方法一般需要求得场景深度或大气条件信息。而现实条件下，获取的降质图像并没有附加任何景深与大气条件的信息。由于已知信息量不足，因此图像去雾恢复是个不适定的反问题。

近些年来，对于单幅图像的处理又取得了很大进步，这些方法更多地依赖于先验假设和物理模型。例如增大局部差异和利用简单大气散射模型的方法，然而，它们对于浓雾无法进行很好的处理。就目前来说，基于暗原色通道先验的除雾方法是取得最好效果的方法。然而，这种方法仍然存在模型考虑不足的问题，其本身存在着一定的局限性。对于天空等区域的考虑不足以及没有考虑到散射效应使其处理结果容易出现色差问题。

另外，雾的存在是人感受深度的一个基础，这被称为透视感。在远处保留少部分的雾，能够使图像更加接近真实场景。然而，很少有人对这方面加以关注，现有的基于暗通道先验的方法也仅是少量涉及。

发明内容

本发明提供了一种基于暗原色通道先验的雾效数字滤镜方法，针对现有模型的局限性提出了解决方案，并以透视感这一概念为基础，将传统的除雾方法改为雾效滤镜，解决了现有技术的不足。通过简单人机交互不仅能去除图像中的雾霾，而且也能根据用户需要生成自然雾效。该方法仅仅需要简单的物理模型和数据计算，就能够对物理模型进行修正操作，时间上和空间上都大大减少，增加了其通用性。

本发明采用的技术方案：

一种基于暗原色通道先验的雾效数字滤镜方法，采用大气散射模型应用于雾霾天气除雾的模型，并采用暗原色通道先验原理，对图像进行操作。

一种基于暗原色通道先验的雾效数字滤镜方法，包括暗原色图像提取、估计大气光、透射率转换、优化补偿、雾效模拟等模块，其步骤如下：

第一步，暗原色图像提取

在图像上设置一个滑动窗口，得到该窗口内内像素的RGB最小值并将这个窗口内像素值设置为该最小值；然后将窗口以1像素为单位移动，直至处理完整个图像，得到单通道的暗原色图像。

第二步，估计大气光并修正色差

使用大气光估计的方法来得到大气光并修正雾对不同颜色光散射效应的不同而造成的色差。将暗原色图像中0.1％最亮的点(即灰度值最大的点)取出，并将其对应位置的源图像中的像素点作为一个集合o(x)，取o(x)中RGB三通道的像素最大值，根据散射定律对其进行系数修正，公式如下：

Imax_r=(1-ηr)maxy∈o(x)(Hr(y))---(1)]]>