[发明专利]一种图像雾霾浓度的估计方法

权利要求书

1.一种图像雾霾浓度的估计方法，其特征在于，包括以下几个步骤：

步骤1：将输入的雾霾图像从RGB空间变换到HSV空间，将HSV空间中的雾霾图像分割成大小为r×r的局部块Ω，并计算每个局部块Ω的特征向量；

每个局部块的特征向量包括色调方差σ、韦伯对比度均值w以及饱和度均值

步骤2：对每个局部块的特征向量进行归一化处理，得到归一化特征向量

步骤3：利用清晰图像MVG模型(μ₁，∑₁)和雾霾图像MVG模型(μ₂，∑₂)的特征向量分别与输入的雾霾图像的局部块的归一化特征向量之间关系，获得输入的雾霾图像的雾霾浓度；

其中，μ₁和μ₂分别表示清晰图像MVG模型和雾霾图像MVG模型的所有局部块特征向量均值，∑₁和∑₂分别表示清晰图像MVG模型和雾霾图像MVG模型的所有局部块特征向量的方差。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入的雾霾图像的雾霾浓度为S：

其中，D₁和D₂分别表示输入的雾霾图像中所有局部块的清晰程度均值和雾霾浓度均值；

每个局部块的清晰程度d₁和雾霾程度d₂为：

其中，X表示局部块的归一化特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入的雾霾图像的雾霾浓度为S：

其中，表示所有局部块的雾霾浓度d的均值，

每个局部块的雾霾浓度d：d＝(μ₁-X)L₁^-1-(X-μ₂)L₂^-1；

L₁和L₂分别是∑₁和∑₂的分解矩阵，满足

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述每个局部块的雾霾浓度d采用以下公式计算获得：

其中，b表示中间向量B的所有元素之和，且c_i表示特征调节参数，i＝1,2,3，A(i,j)表示中间矩阵A中的元素，

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述清晰图像MVG模型(μ₁，∑₁)和雾霾图像MVG模型(μ₂，∑₂)的构建过程如下：

首先，获取大量无雾霾的自然图像，随机从自然图像中提取大小为r×r的局部块；

其次，对提取出的局部块，利用随机生成的传输值t和大气散射模型合成雾霾图像块，构建模型数据集；

传输值t的取值范围为[0.01，1]；

接着，从模型数据集中选择传输值满足设定条件的雾霾图像块，并计算每个雾霾图像块的归一化特征向量

最后，对满足设定条件的雾霾图像块的归一化特征向量，采用多元变量的最大概率估计的方法，进行图像块的特征模型估计；

构建清晰图像MVG模型(μ₁，∑₁)时，从模型数据集中选取传输值大于0.95的雾霾图像块；

构建雾霾图像MVG模型(μ₂，∑₂)时，从模型数据集中选取传输值小于0.5的雾霾图像块。