[发明专利]一种基于暗通道先验的自适应图像去雾方法

摘要

本发明公开了一种基于暗通道先验的自适应图像去雾方法，步骤包括：1)计算整体去雾因子：求取RGB格式的雾气图像的最小值通道，对最小值通道进行基于暗通道先验的去雾处理，计算出最小值通道的去雾结果。根据最小值通道和其去雾结果的全局标准差之比确定图像的整体雾气情况，计算整体去雾因子ω₀。2)计算局部去雾因子：计算最小值通道的局部标准差，结合大气光值和整体去雾因子ω₀，计算局部去雾因子ω(x)。本发明采用整体与局部相结合的方法求解去雾因子，能够根据图像的雾气情况自动调整去雾因子参数，确定最佳的雾气去除程度，能满足各种场景下的自适应去雾需求，复原的图像细节得到很大增强，视觉效果好，方法简单有效。

主权项

1.一种基于暗通道先验的自适应图像去雾方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1)：获取RGB格式的雾气图像：基于有雾图像的大气散射模型对RGB格式的图像进行去雾操作，有雾图像的大气散射模型可以表示成：I(x)＝J(x)t(x)+A(1‑t(x))其中，I(x)为待去雾的图像，J(x)为要恢复的无雾的图像，A是大气光值，t(x)为透射率；由有雾图像的大气散射模型的变形，并且结合暗通道先验的理论，可以推导出透射率t(x)的表达式，如下所示：其中，min为做最小值运算，Ω(x)为以x为中心的窗口，r，g，b分别为图像的三个颜色通道；通过在上式中引入一个在[0,1]之间的因子，则修正为：其中，ω是去雾因子，用以调节雾气去除程度，避免去雾不足或过度去雾而引起的图像失真现象；步骤2)：将上一步中的RGB图像三通道中值最小的通道保存下来，得到最小值通道图；步骤3)：对最小值通道图进行最小值滤波，得到暗通道图；具体求取过程为：1)首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，即最小值通道；2)对最小值通道进行最小值滤波，滤波的半径由窗口大小决定；暗通道的求取公式如下：式中Jc表示彩色图像的每个通道，Ω(x)表示以像素X为中心的一个窗口，暗原色先验的理论指出：Jdark(x)→0；步骤4)：根据暗通道图求出大气光值，这里选取的规则是：选取暗通道中值最大的0.1％对应的RGB雾气图像中的最亮点作为该图像的大气光值；步骤5)：对最小值通道进行去雾操作，这里的具体方法为：利用暗通道计算最小值通道的透射率，去雾因子选取0.95，根据大气散射模型重构出最小值通道去雾后的结果；步骤6)：计算雾气图像的整体去雾因子ω0，这里的求取规则为：计算最小值通道和其对应的去雾结果的标准差之比，根据比值的大小选取整体去雾因子；步骤7)：计算雾气图像的局部去雾因子ω(x)，对最小值通道求取局部标准差，根据标准差和整体去雾因子、大气光值和最小值通道来求取局部去雾因子ω(x)；步骤8)：计算透射率；步骤9)：使用导向滤波对上一步得到的透射率进行优化；步骤10)：重构无雾图像：根据大气散射模型来重构无雾的图像。