基于快速小波變換和加權(quán)圖像融合的單幅圖像去霧方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于快速小波變換和加權(quán)圖像融合的單幅圖像去霧方法，其具體實施步驟如下：獲取霧天圖像，并求取霧天圖像的暗原色，根據(jù)暗原色獲取大氣光向量值；對原霧天圖像的RGB三通道求取最小值獲得最小成分圖像，對最小成分圖像進行快速小波變換和中值濾波推導(dǎo)得到透射率，根據(jù)大氣散射模型利用得到的大氣光向量值和透射率得到初步去霧圖像；對原霧天圖像減去對應(yīng)于其灰度均值的比例因子并乘以相應(yīng)的值從而進行簡單的對比度增強；將得到的初步復(fù)原圖像與進行對比度提高的圖像進行加權(quán)圖像融合，得到最終的去霧圖像。本發(fā)明提供的去霧方法，具有提高單幅圖像的去霧速度和增強霧天圖像的清晰度的優(yōu)點。
【專利說明】基于快速小波變換和加權(quán)圖像融合的單幅圖像去霧方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及圖像復(fù)原領(lǐng)域，具體地說是一種基于快速小波變換和加權(quán)圖像融合單幅圖像去霧方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在惡劣天氣條件下捕獲的室外圖像，由于空氣中懸浮的微粒(如霧、靄)會對光線產(chǎn)生吸收、輻射和散射作用，其中吸收和輻射對成像的影響較小，大氣粒子的散射會引起光線在大氣傳播中發(fā)生強度和顏色的改變，從而導(dǎo)致捕獲的霧天圖像呈現(xiàn)對比度低，顏色失真等特點，這對后續(xù)的圖像處理(如目標識別、特征提取等)造成一定的困難。
[0003]目前的戶外計算機視覺系統(tǒng)(如視頻監(jiān)控、智能交通等)均需充分提取圖像的特征，所以在惡劣天氣條件下獲取清晰的無霧圖像在計算機視覺領(lǐng)域具有重要意義，同時由于視頻監(jiān)控等系統(tǒng)的實時需求，去霧算法的高效性也是至關(guān)重要的。近年來，圖像去霧技術(shù)逐漸成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點。
[0004]近期幾乎所有的去霧算法都是建立在大氣散射模型之上的，而在該模型中霧所依賴的景深信息和天空光是未知的。由于從單幅圖像中獲取景深信息缺少約束條件，所以很多研究學(xué)者提出基于多幅圖像或添加額外信息進行去霧。然而在實際的計算機視覺系統(tǒng)中，獲取同一場景不同天氣條件下的多幅圖像或者采用其余設(shè)備獲取額外信息都是難以實現(xiàn)的。所以基于單幅圖像的去霧算法才更具有研究價值。
[0005]近來，基于單幅圖像的去霧技術(shù)已經(jīng)取得了重大突破。Fattal (R.Fattal, “Singleimage dehazing，，，International Conference on Computer Graphics and InteractiveTechniques, pp.1 - 9，2008.)利用獨立成分分析法,通過假定透射率與局部表面投影是不相關(guān)推斷出透射率，從而進行霧天圖像的還原，但復(fù)原的圖像往往出現(xiàn)失真。Tan (R.T.Tan, “Visibility in bad weather from a single image,，，IEEE Conference onComputer Vision and Pattern Recognition, pp.1 - 8，2008.)通過觀察發(fā)現(xiàn)霧天圖像比無霧圖像的對比度低，所以提出通過最大化局部區(qū)域?qū)Ρ榷葋硖岣哽F天圖像的清晰度，但由于該方法是基于顏色統(tǒng)計的，所以在濃霧時會失效。He (K.He, J.Sun, and X.Tang, “Singleimage haze removal using dark channel prior, ” IEEE Conference on ComputerVision and Pattern Recognition, pp.1957 - 1963，2009.)等人通過對大量的室外無霧圖像進行統(tǒng)計實驗發(fā)現(xiàn)了暗通道先驗理論，利用該理論與軟摳圖可以得到較好的去霧效果，但是由于采用復(fù)雜度較高的軟摳圖算法，所以該算法效率較低。Tarel (Jean-PhiIippeTarel, Nicolas Hauti'ere, “Fast Visibility Restoration from a Single Color orGray Level Image,，，International Conference on Computer Vision, 2009.)米用中值濾波器估計大氣幕，得到了一種快速的去霧方法，但是該方法需要設(shè)置較多的參數(shù)?？偠灾?，上述所有的算法在速度或者效果上均有待提高。

【發(fā)明內(nèi)容】
[0006]本發(fā)明提供一種基于快速小波變換和加權(quán)圖像融合的單幅圖像去霧方法，該方法可以有效快速的實現(xiàn)對霧天圖像的清晰化處理。
[0007]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的具體實施步驟為:
[0008](I)獲取霧天圖像，并求取霧天圖像的暗原色圖，根據(jù)暗原色圖獲取大氣光向量值；
[0009](2)對原霧天圖像的RGB三通道求取最小值獲得最小成分圖像，對最小成分圖像進行快速小波變換和中值濾波推導(dǎo)得到透射率，根據(jù)大氣散射模型利用得到的大氣光向量值和透射率得到初步去霧圖像；
[0010](3)對原霧天圖像減去對應(yīng)于其灰度均值的比例因子并乘以相應(yīng)的值從而進行簡單的對比度增強；
[0011](4)將得到的初步去霧圖像與進行簡單對比度提高的圖像進行加權(quán)圖像融合，得到最終的去霧圖像。
[0012]進一步，步驟⑴所述的暗原色圖是指:根據(jù)
【權(quán)利要求】
1.一種基于快速小波變換和加權(quán)圖像融合的單幅圖像去霧方法，其特征在于該方法的具體步驟為: 步驟(1)，獲取霧天圖像，并求取霧天圖像的暗原色圖，根據(jù)暗原色圖獲取大氣光向量值； 步驟(2)，對原霧天圖像的RGB三通道求取最小值獲得最小成分圖像，對最小成分圖像進行快速小波變換和中值濾波推導(dǎo)得到透射率，根據(jù)大氣散射模型利用得到的大氣光向量值和透射率得到初步去霧圖像； 步驟(3)，對原霧天圖像減去對應(yīng)于其灰度均值的比例因子并乘以相應(yīng)的值從而進行簡單的對比度增強； 步驟(4)，將得到的初步去霧圖像與進行對比度提高的圖像進行加權(quán)圖像融合，得到最終的去霧圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于快速小波變換與加權(quán)圖像融合的單幅圖像去霧方法，其特征在于所述步驟(1)中獲取霧天圖像并求取霧天圖像的暗原色圖，根據(jù)暗原色圖獲取大氣光向量值，具體步驟如下: S1.。根據(jù)
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于快速小波變換與加權(quán)圖像融合的單幅圖像去霧方法，其特征在于所述步驟(2)中對原霧天圖像的RGB三通道求取最小值獲得最小成分圖像，對最小成分圖像進行快速小波變換和中值濾波推導(dǎo)得到透射率，根據(jù)大氣散射模型利用得到的大氣光向量值和透射率得到初步去霧圖像，具體步驟如下: S2.1:根據(jù)
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于快速小波變換與加權(quán)圖像融合的單幅圖像去霧方法，其特征在于所述步驟(3)對原霧天圖像減去對應(yīng)于其灰度均值的比例因子并乘以相應(yīng)的值從而進行簡單的對比度增強，具體步驟如下: S3.1:基于最小成分圖像進行霧的濃度判斷，由于天空和近景部分受霧的影響較小，截取最小成分圖像中間部分的四分之一計算其灰度平均值，記為avg，那么當(dāng)avg大于某個臨界值δ時可以判斷為濃霧，即θ=0.9avg,否則θ=0.7avg,并且Y =20.5avg0 s3.2:對原霧天圖像減去對應(yīng)于其灰度均值的比例因子并乘以相應(yīng)的值，J2(X) = Y (Ι(χ)-Θ)，其中I為原霧天圖像，Θ為對應(yīng)于原圖像中某區(qū)域的灰度均值的比例因子，Y用于提高圖像的亮度，J2為處理之后的對比度提高的圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于快速小波變換與加權(quán)圖像融合的單幅圖像去霧方法，其特征在于所述步驟(4)將得到的初步去霧圖像與進行對比度提高的圖像進行加權(quán)圖像融合，得到最終的去霧圖像，具體步驟如下: s4.1:根據(jù)透射率圖求得對應(yīng)于初步去霧圖像J1和對比度提高圖像J2的權(quán)重圖，由于初步的去霧圖像在清晰度上有更好的效果，所以要增加J1的比重，那么Hi1 (x) =min ((k+t (x)), I)和In2(X)=In1(X),其中k為初步去霧圖像在結(jié)果圖像中增加的比重，當(dāng)原霧天圖像為濃霧時k = 0.4,否則k = 0.1, t為透射率。 S4.2:進行加權(quán)圖像融合，根據(jù)F(X)=Hi1 (X)J1 (X)m2 (X)J2(X)，其中J1為獲得的初步去霧圖像，J2為進行了簡單對比度提高之后的圖像，Hi1和m2為對應(yīng)于J1和J2的權(quán)重圖并且m1+m2_1 ο
【文檔編號】G06T5/00GK103955905SQ201410200960
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年5月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月13日
【發(fā)明者】黃治同, 張紅, 紀越峰 申請人:北京郵電大學(xué)