[发明专利]一种基于双边滤波的单幅图像去雾方法

摘要

本发明公开了一种基于双边滤波的单幅图像去雾方法，对受雾霾天气影响的降质图像进行合理恢复。本发明的方法包括如下步骤：求取原始雾化图像的暗通道图，由此求得大气光强；利用两次双边滤波估算大气耗散函数；利用大气耗散函数数学表达式得到介质传播函数；弱化局部明亮区域，利用大气散射模型恢复出清晰图像。本发明既能够清晰自然地还原雾化图像的景物信息，改善图像的视觉效果，又具有简单的复杂度与较快的运行速度，从而为实时性监控系统提供很好的应用价值。

主权项

1.一种基于双边滤波的单幅图像去雾方法，其特征在于以下步骤：A、求取原雾化图像的暗通道图，选取其前0.1%最大的像素点；在雾化图像中找到这些点的对应位置，取其中的最大像素值作为整幅图像的大气光强A；B、利用双边滤波的保持边缘特性，估算大气耗散函数(1)求取雾化图像的最小颜色分量图，即取雾化图像每个像素点的R,G,B通道的最小值作为最小颜色分量图的像素值，其表达式为：式中，I表示原雾化图像；I^c表示I的某一个颜色通道；W(x)为I的最小颜色分量图；(2)对最小颜色分量进行双边滤波处理，并将滤波后的结果作为大气耗散函数的初始估计：A(x)＝Bil(W(x))；式中，A(x)为初始大气耗散函数估计；Bil()表示双边滤波，其表达式为：IB(x)=Σy∈SΣα∈R(fs(x,y)fr(I(x),α)δ(α-I(y))I(y))Σy∈SΣα∈R(fs(x,y)fr(I(x),α)δ(α-I(y)));]]>式中，f_s为空间高斯函数，用于表征空间邻近度；f_r为值域高斯函数，用于表征灰度相似度；δ为方差；S为空域模板大小；R为值域模板大小；对双边滤波进行加速，即在信号处理理论的基础上将双边滤波表示为高维空间线性不变的卷积，再利用线性插值得最终结果；(3)求取图像的局部对比度，判断图中场景与成像设备的相对距离；局部对比度δ(x)计算公式如下：A(x)=Bil(W(x))δ(x)=Bil(|W(x)-A(x)|);]]>当δ(x)越小，场景对比度小，表示离成像设备越远，大气耗散函数的值越大；当δ(x)越大，场景对比度大，表示离成像设备越近，大气耗散函数的值越小；若场景到成像设备的距离固定时，即δ(x)固定时，像素点x自身灰度值越大，表示被错误判断为距离远的场景的可能性越大，大气耗散函数的初始估计A(x)应降值幅度越大，灰度值越小，A(x)应降值幅度越小；(4)大气耗散函数的再次估计，其表达式为：式中，A为大气光强,来衡量像素点的相对亮度值；k为可调系数，用来辅助控制A(x)的降值程度；(5)修正大气耗散函数，其表达式为：V(x)＝max(min(p·B(x),W(x)),0)；式中，参数p(0＜p＜1)为调整因子；C、利用大气耗散函数数学表达式得到介质传播函数，其表达式为：式中，t(x)为介质传播函数；ω(0＜ω＜1)为一个调整因子；D、弱化局部区域的去雾，恢复出清晰图像。