[发明专利]一种基于视觉加权相似的图像质量清晰化方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉加权相似的图像质量清晰化方法，在充分分析自然场景特性的基础上，借鉴相似块的思想，利用相似像素块推演退化和模糊过程，从而构建出基于图像本征特质的相似块去雾方法，解决现有先验不能作为普适性的约束条件，使得复原结果容易产生块效应的问题。

主权项

1.一种基于视觉加权相似的图像质量清晰化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1输入原始雾天图像；S2原始雾天图像经过采样变换后，呈现出多尺度金字塔结构，通过对图像在原始尺度和变换尺度上的两个像素块分别进行PCA变换分析，选取距离最远、景深差异最大的相似像素块，所述距离最远、景深差异最大的相似像素块满足下式：其中，P₁[x]和P₂[x]分别表示图像在原始尺度和变换尺度上的相距最远、景深差异最大的两个相似像素块，t₁[x]和t₂[x]分别表示P₁[x]和P₂[x]所对应的介质传输率，L(x)表示P₁[x]和P₂[x]共同对应的无雾图像的像素块，A₁[x]和A₂[x]分别表示P₁[x]和P₂[x]的大气光；S3将两边同时减去均值，假设环境大气光在每个像素块内保持局部一致，去除大气光项，可得：其中，P_i[x]＝P_i[x]‑mean(P_i)，i＝1,2，L[x]＝L[x]‑mean(L)，mean()表示独立计算像素块内每个颜色通道的均值；S4对两边取l₂范数可得：可得：P₁[x]和P₂[x]的介质传输率的比值为P₁[x]和P₂[x]各自标准差之间的比值：已确定的相似像素块P₁[x]和P₂[x]所对应的的大气光相等，A₁[x]＝A₂[x]＝A[x]，因此，改写成：(P₁[x]‑A[x])t₂[x]＝(P₂[x]‑A[x])t₁[x]；因此最优传递图表示为：和分别表示距离最远、景深差异最大的相似像素块和中心像素处的介质传输率，由像素块和的标准差比值获得，k表示图像中具有的距离最远、景深差异最大的相似像素块对的数量总和；S5利用边缘特性来约束图像，以期最大化表征边缘信息；表达式如下：其中表示差分，为了进一步从视觉效果约束无雾图像中成对像素块的相关性，利用λ来进行约束，λ取值越大，相关性越高，权值越大，all pixels表示对图像所有像素点求解边缘信息；可得：其中t(x)为整幅图像的介质传输率，由每个像素块的中心像素的介质传输率集合获得；t_LB(x)为最小的传递图；S6求解大气光值：由(P₁[x]‑A[x])t₂[x]＝(P₂[x]‑A[x])t₁[x]可得：结合及上式可以得到：(P₂[x]‑A[x])P₁[x]‑(P₁[x]‑A[x])P₂[x]＝0；约束关系(P₂[x]‑A[x])P₁[x]‑(P₁[x]‑A[x])P₂[x]＝0对成对像素块中的所有像素点均适用，此时，假设最相似的两个相似块P₁[x]和P₂[x]其内在蕴含的大气光值相同，因此，通过最小二乘法估计出局部大气光：其中，k₁、k₂为第k对相似块中的两个图像块；最后通过将所有局部大气光取平均，即可得到全局大气光值A；S7通过下式计算得到输出图像：其中I(x)为输入雾天图像，L(x)为输出无雾图像，t(x)为整幅图像的介质传输率，A为全局大气光值。