本發(fā)明涉及一種提高圖像畫質(zhì)的方法，特別是涉及一種基于多尺度去卷積濾波的單幀去霧方法。

背景技術(shù)：

霧會使大氣的能見度降低，景物圖像發(fā)生退化，內(nèi)容模糊，對比度下降，畫質(zhì)降低。為了保證監(jiān)控，照相和攝像等視覺設(shè)備能夠適應(yīng)全天候正常工作的需要，對圖像傳感器采集的退化圖像做去霧處理，提高對比度，增強邊沿細(xì)節(jié)信息，獲得盡量接近無霧條件下的畫質(zhì)。

常見的圖像去霧處理的方法主要有兩種，圖像增強方法和大氣退化物理模型方法。圖像增強方法又分為圖像顏色增強和圖像對比度增強，主要是通過圖像亮度曲線調(diào)節(jié)，圖像亮度線性拉伸，直方圖均衡化，和頻率域圖像銳化算法等方法處理退化圖像，增強圖像對比度；但這類方法沒有考慮霧天大氣對圖像的影響，去霧效果不是非常理想。

基于大氣退化物理模型的方法利用輸入原始圖像求得大氣透過率圖，再使用大氣物理模型對輸入退化圖像做恢復(fù)；這種方法利用全圖最暗的點來去除全局均勻的霧，利用darkobjectsubtraction（黑區(qū)對象抽?。┨幚砭植繄D像的霧，不需要用到對比度，效果非常好。

基于大氣物理模型做去霧處理，透過率圖像畫質(zhì)對最后恢復(fù)圖像的圖像質(zhì)量很關(guān)鍵，實現(xiàn)的方法也很多：導(dǎo)圖濾波法，最小濾波法，雙邊濾波法，最小二乘濾波法；各種方法目的都是為了得到對比度高和細(xì)節(jié)豐富的透過率圖像。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于多尺度去卷積濾波的單幀去霧方法，其通過最小值濾波得到粗糙圖像，通過去卷積濾波得到精細(xì)圖像，強恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)表現(xiàn)和對比度，提高圖像的畫質(zhì)。

本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案來解決上述技術(shù)問題的：一一種基于多尺度去卷積濾波的單幀去霧方法，其特征在于，其通過最小值濾波的方法和去卷積濾波的方法，分別得到粗糙透過率圖像和精細(xì)透過率圖像，再對粗糙透過率圖像和精細(xì)透過率圖像做多尺度融合得到最終的最小值濾波透過率圖像和去卷積濾波透過率圖像，然后根據(jù)大氣物理模型進行圖像去霧計算恢復(fù)退化的輸入圖像。

優(yōu)選地，所述最小值濾波的方法包括以下計算過程：求出每個像素rgb分量中的最小值，存入一副和原始圖像大小相同的灰度圖中；對這幅灰度圖進行最小值濾波。

優(yōu)選地，所述去卷積濾波的方法在計算機視覺圖像處理中，通過圖像濾波，把原有圖像分解為精細(xì)級別不同的多個圖像，每個級別的圖像會保留不同程度細(xì)節(jié)的信息。

優(yōu)選地，所述圖像去霧計算將粗糙透過率圖和精細(xì)透過率圖兩者累加計算得到最終的透過率圖。

本發(fā)明的積極進步效果在于：通過最小值濾波得到粗糙圖像，通過去卷積濾波得到精細(xì)圖像；提高恢復(fù)的圖像細(xì)節(jié)表現(xiàn)和對比度。

附圖說明

圖1為基于多尺度去卷積濾波的單幀去霧方法的流程示意圖。

圖2為去卷積濾波的方法處理后的圖像的示意圖。

圖3為最小二乘濾波的方法處理后的圖像的示意圖。

圖4是有霧圖像的經(jīng)過多尺度去卷積濾波處理后的結(jié)果示意圖。

圖5為只做最小濾波的結(jié)果示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖給出本發(fā)明較佳實施例，以詳細(xì)說明本發(fā)明的技術(shù)方案。

如圖1所示，本發(fā)明基于多尺度去卷積濾波的單幀去霧方法通過最小值濾波的方法和去卷積濾波的方法，分別得到粗糙透過率圖像和精細(xì)透過率圖像，再對粗糙透過率圖像和精細(xì)透過率圖像做多尺度融合得到最終的最小值濾波透過率圖像和去卷積濾波透過率圖像，然后根據(jù)大氣物理模型進行圖像去霧計算可以恢復(fù)退化的輸入圖像。

一、大氣物理模型

在計算機視覺和計算機圖形中，下述方程所描述的霧圖形成模型被廣泛使用，如下式（1）：

……（1）

其中，i(x)是輸入的退化圖像，j(x)是要恢復(fù)的無霧的圖像，a是全球大氣光成分，t(x)為透射率。進一步推導(dǎo)得出恢復(fù)圖像，如下式（2）：

……（2）

有公式（2），現(xiàn)在已有i(x)，要求目標(biāo)值j(x)，需要得到t(x),a。

在發(fā)明中，大氣透過率圖像通過多尺度融合求得，多尺度透過率圖像分別是最小值濾波得到的粗糙圖像和去卷積濾波得到的精細(xì)圖像。

二、最小值濾波的方法

在絕大多數(shù)非天空的局部區(qū)域里，某一些像素總會有至少一個顏色通道具有很低的值；換言之，該區(qū)域光強度的最小值是個很小的數(shù)；給暗通道一個數(shù)學(xué)定義，對于任意的輸入圖像j，其暗通道可以用下式表達，如下式（3）：

……（3）

式（1）中，jc表示彩色圖像的每個通道，μ(x)表示以像素x為中心的一個窗口；

最小值濾波的方法包括以下計算過程：求出每個像素rgb分量中的最小值，存入一副和原始圖像大小相同的灰度圖中；對這幅灰度圖進行最小值濾波，濾波的半徑由窗口大小決定，一般有windowsize=2*radius+1，radius是濾波窗口的半徑；

實際生活中造成暗原色中低通道值主要有三個因素：汽車、建筑物和城市中玻璃窗戶的陰影，或者是自然景觀的投影；色彩鮮艷的物體或表面在rgb的三個通道中，有些通道的值很低；顏色較暗的物體或者表面。總之，自然景物中到處都是陰影或者彩色，這些景物的圖像的暗原色總是很灰暗的；

采用最小值濾波的方法的透過率圖像粗糙，原有圖像中的很多細(xì)節(jié)信息都丟失了；這也導(dǎo)致最后恢復(fù)出的圖像在一些局部去霧效果不理想。

三、去卷積濾波的方法

在計算機視覺圖像處理中，通過圖像濾波把原有圖像分解為精細(xì)級別不同的多個圖像，每個級別的圖像會保留不同程度細(xì)節(jié)的信息。與圖像分解方法相近，去霧處理也可以采用粗糙圖像和精細(xì)圖像融合的方法。精細(xì)圖像的獲得方法有很多，比較常用的有：低通濾波，雙邊濾波，最小二乘濾波等。濾波的目的是為了獲得保留有豐富細(xì)節(jié)信息和對比度好的透過率圖像。本發(fā)明采用去卷積濾波得到精細(xì)透過率圖像，如圖2所示，對比采用最小二乘，圖3的效果，在細(xì)節(jié)表現(xiàn)和對比度上去卷積濾波的效果都所有增強。

去卷積濾波的方法包括以下過程：對輸入有霧圖像做高斯模糊：jgaussian=i*g。其中，i是輸入暗通道rgb有霧圖像，g是高斯模糊函數(shù)。

對得到的模糊圖像做去卷積處理：jdeconvolve=devolve(jgaussian,g)，

得到精細(xì)透過率圖像：jdeconvolve=i-bdeconvolve。

去卷積處理公式如下式（4）：

……（4）

其中，λ是調(diào)整權(quán)重，p是與b相關(guān)的調(diào)整函數(shù)；b是濾波得到的圖像。

四、圖像去霧計算

圖像去霧計算將粗糙透過率圖和精細(xì)透過率圖兩者累加計算得到最終的透過率圖，公式如下式（5）：

……（5）

其中，weight(i)表示每個尺度對應(yīng)的權(quán)重，各尺度權(quán)重之和必須為1，常用采用等權(quán)重取值；對數(shù)log[r(x,y)]的計算可以通過對每一個值做線性量化求得，公式如下式（6）：

……（6）

其中，max是log[r(x,y)]的最大值，min是log[r(x,y)]的最小值；

用公式（2）運算，當(dāng)投射圖t的值很小時，會導(dǎo)致j的值偏大，從而使淂圖像整體向白場過度；一般可設(shè)置一閾值t0，當(dāng)t(x)的值小于t0時，令t(x)=t0?；謴?fù)公式（2）恢復(fù)改進如下式（7）：

……（7）

公式（1）、（2）和（7）中，都假設(shè)了全球大氣光a值時已知的，實際做有霧圖像恢復(fù)時，可以借助于暗通道圖來從有霧圖像中獲取該值，如以下具體步驟：從暗通道圖中按照亮度的大小取前0.1%的像素；對應(yīng)這些位置，在原始有霧圖像i中尋找對應(yīng)的具有最高亮度的點的值，作為a值。

圖4是有霧圖像的經(jīng)過多尺度去卷積濾波處理后的結(jié)果，對比圖5只做最小濾波的結(jié)果，恢復(fù)圖像在對比度，細(xì)節(jié)表現(xiàn)上都有明顯的增強。

大氣透過率圖像的質(zhì)量對最后恢復(fù)圖像的畫質(zhì)影響非常關(guān)鍵，本發(fā)明通過最小值濾波的方法和去卷積濾波的方法，分別得到粗糙的透過率圖像和細(xì)節(jié)豐富的透過率圖像，再對粗糙圖像和精細(xì)圖像做多尺度融合得到最終的透過率圖像，然后根據(jù)大氣物理模型可以恢復(fù)退化的輸入圖像。本發(fā)明的優(yōu)點：基于多尺度融合獲得大氣透過率圖像，通過最小值濾波得到粗糙圖像，通過去卷積濾波得到精細(xì)圖像；提高恢復(fù)的圖像細(xì)節(jié)表現(xiàn)和對比度。

以上所述的具體實施例，對本發(fā)明的解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和有益效果進行了進一步詳細(xì)說明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。