基于成像模型提高霧天圖像清晰度的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于成像模型的霧天圖像清晰化方法，該方法按照以下步驟實(shí)施：首先將原始霧天的RGB圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間，對亮度Y分量進(jìn)行三級小波分解；在小波域的低頻子帶上結(jié)合霧天成像模型，利用高斯模糊對介質(zhì)散射光進(jìn)行估計與去除，再采用基于局部復(fù)雜度的方法調(diào)整衰減因子，對衰減低頻子圖進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)；在高頻子帶上采用非線性變換的增強(qiáng)方法，進(jìn)一步增強(qiáng)高頻信息；最后經(jīng)過小波反變換及顏色空間的轉(zhuǎn)換得到清晰化后的彩色圖像。本發(fā)明可以快速有效地去除由大氣散射引起的模糊等問題，有效的提高了霧天圖像的清晰度與對比度，具有較高的實(shí)時性。
【專利說明】基于成像模型提高霧天圖像清晰度的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于計算機(jī)圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于成像模型提高霧天圖像清晰度的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]霧天環(huán)境下攝像機(jī)捕獲的被觀測場景圖像的對比度和分辨率明顯下降，造成霧天環(huán)境下被觀測場景圖像渾濁、細(xì)節(jié)減少的主要原因是光線在從場景到攝像機(jī)的傳播過程中，受大氣中較多懸浮顆粒的影響而發(fā)生了光強(qiáng)衰減(光被吸收)和散射，使到達(dá)攝像機(jī)的光線減少且混亂。這些影響與懸浮顆粒的大小和多少相關(guān)，懸浮顆粒越大、越多則對到達(dá)攝像機(jī)的光線影響越嚴(yán)重。散射是導(dǎo)致圖像降質(zhì)的主要原因，它不僅減少了光的傳播能量而且使光的線路也發(fā)生了改變，而衰減作用對成像的影響相對較小，只是削弱了光的強(qiáng)度。所以，對霧天的圖像進(jìn)行處理，就是從圖像中去除由于光線散射造成的影響，對衰減的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，復(fù)原出清晰的圖像。
[0003]目前，提高霧天圖像清晰度的方法主要分為兩類:非模型法和基于模型的清晰化算法。非模型霧天圖像增強(qiáng)算法不考慮圖像降質(zhì)產(chǎn)生的具體因素，而是僅從圖像增強(qiáng)的角度來處理圖像，以達(dá)到提高圖像質(zhì)量的目的，簡單說就是增強(qiáng)圖像的整體對比度。這種方法適用范圍廣，能夠比較有效地提高霧天圖像的對比度，并突出圖像的紋理細(xì)節(jié)，得到較好的圖像質(zhì)量，但可能會造成突出部分的信息損失，使處理后的圖像存在失真現(xiàn)象?；谀Ｐ偷撵F天圖像清晰化算法是通過分析霧天降質(zhì)圖像產(chǎn)生的物理過程，建立霧天圖像退化模型，反演霧天圖像降質(zhì)過程，并對降質(zhì)過程造成的失真進(jìn)行補(bǔ)償，從而獲得未經(jīng)霧天降質(zhì)影響的無霧圖像的最優(yōu)估計值，從而使霧天圖像的質(zhì)量得到提高。這種方法針對性強(qiáng)，處理后得到的圖像去霧效果自然，一般不會有信息損失。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是提供一種基于成像模型提高霧天圖像清晰度的方法，對霧天環(huán)境下獲得的模糊圖像進(jìn)行清晰化處理，從而提高圖像的對比度。
[0005]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
[0006]基于成像模型提高霧天圖像清晰度的方法，采用場景成像系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，場景成像系統(tǒng)包括各攝像機(jī)、圖像傳輸系統(tǒng)、區(qū)域服務(wù)器、監(jiān)控中心計算機(jī)及圖像清晰化軟件；所述的各攝像機(jī)采集其所在區(qū)域現(xiàn)場圖像，通過圖像傳輸系統(tǒng)傳輸?shù)絽^(qū)域服務(wù)器，區(qū)域服務(wù)器再將圖像傳輸?shù)奖O(jiān)控中心計算機(jī)，經(jīng)安裝在監(jiān)控中心計算機(jī)上的圖像清晰化軟件處理后顯示在監(jiān)控中心計算機(jī)的屏幕上；其特征在于:所述圖像清晰化軟件對圖像的處理是按照以下步驟實(shí)施:
[0007]步驟1:將采集的原始RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間，其中R表示紅色，G表示綠色，B表示藍(lán)色，Y表示明亮度，U和V表示色度。對亮度Y分量進(jìn)行三級小波分解，得到一個低頻子帶和多個不同尺度的高頻子帶；[0008]步驟2:在小波域的低頻子帶上利用高斯模糊算法對介質(zhì)散射光進(jìn)行估計與去除，獲得衰減低頻子圖；
[0009]步驟3:采用基于局部復(fù)雜度的方法調(diào)整衰減因子，對衰減低頻子圖進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)，復(fù)原出低頻子帶復(fù)原子圖；
[0010]步驟4:采用非線性變換增強(qiáng)方法對小波域中高頻子帶進(jìn)行增強(qiáng)處理；
[0011]步驟5:小波反變換及顏色空間的轉(zhuǎn)換:對增強(qiáng)后的小波系數(shù)進(jìn)行小波反變換得到增強(qiáng)后的亮度分量，將增強(qiáng)后的亮度分量Y’與UV分量重新合成清晰的YUV圖像，再將 YUV顏色空間的圖像轉(zhuǎn)換到RGB彩色空間，最后得到清晰的彩色圖像。
[0012]本發(fā)明的有益效果是:可以提高對霧天環(huán)境下所拍攝的模糊圖像的清晰度，恢復(fù)圖像中大部分的關(guān)鍵、細(xì)節(jié)信息，提高圖像的對比度，有效提高了圖像處理的實(shí)時性。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0013]圖1為本發(fā)明方法的流程示意圖；
[0014]圖2為本發(fā)明霧天圖像成像模型示意圖；
[0015]圖3為本發(fā)明霧天原始彩色圖像；
[0016]圖4為本發(fā)明方法對介質(zhì)散射光的估計；
[0017]圖5為本發(fā)明霧天原始圖像處理后得到的清晰圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0018]下面結(jié)合附圖詳.細(xì)說明本發(fā)明的實(shí)施方式。
[0019]本發(fā)明的基于成像模型提高霧天圖像清晰度的方法，采用場景成像系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，場景成像系統(tǒng)包括各攝像機(jī)、圖像傳輸系統(tǒng)、區(qū)域服務(wù)器、監(jiān)控中心計算機(jī)及圖像清晰化軟件。所述的各攝像機(jī)采集其所在區(qū)域現(xiàn)場圖像，通過圖像傳輸系統(tǒng)傳輸?shù)絽^(qū)域服務(wù)器，區(qū)域服務(wù)器再將圖像傳輸?shù)奖O(jiān)控中心計算機(jī)，經(jīng)安裝在監(jiān)控中心計算機(jī)上的圖像清晰化軟件處理后顯示在監(jiān)控中心計算機(jī)的屏幕上。采用圖像清晰化軟件實(shí)現(xiàn)對圖像的處理，最終得到清晰的圖像。
[0020]本發(fā)明中，將霧天環(huán)境下拍攝到的圖像稱為原始圖像，霧天圖像光學(xué)成像模型如圖2所示。由圖可見，霧天所獲得的現(xiàn)場圖像可以認(rèn)為是三部分的線性疊加，也就是從光源經(jīng)過衰減和散射到達(dá)攝像機(jī)的光強(qiáng)由三部分構(gòu)成:(i)沒有發(fā)生散射衰減的直接入射光Ed， 即由目標(biāo)反射的光直接到達(dá)攝像機(jī)的光強(qiáng)；(ii)前向散射光Ef 后向散射光Eb，所以到達(dá)攝像機(jī)的總光強(qiáng)Et可表示為:
[0021 ] ET=Ed+Ef+Eb(I)
[0022]式中:直接入射光Ed是指經(jīng)歷了衰減的過程的光，即從光源照射到觀測物體上的光線被物體表面反射后，經(jīng)大氣介質(zhì)吸收到達(dá)攝像機(jī)的光，它反映了景物光經(jīng)過大氣介質(zhì)傳播至攝像機(jī)的過程中光線的衰減規(guī)律。故Ed可以表示為:
[0023]Ed(X)=E00 P We—0d(x)(2)
[0024]其中=E00為光源的照射強(qiáng)度；0是光子在大氣中的衰減系數(shù)；d(x)是被觀測點(diǎn)到成像設(shè)備的距離，即景深代表被觀測點(diǎn)的空間位置；P (x)是被觀察物體的輻射率，它是觀察物體對光線的反射比和攝像機(jī)光譜反射效應(yīng)的函數(shù)；[0025]后向散射光Eb是指光子從光源出發(fā)經(jīng)大氣中懸浮顆粒的散射和大氣介質(zhì)的吸收后直接到達(dá)攝像機(jī)的光，這部分光沒有任何被觀測物體的信息，但后向散射對成像的影響比較大，會使霧天圖像呈現(xiàn)出具有一層模糊霧簾；
[0026]前向散射光Ef是指光子從被觀測物體出發(fā)經(jīng)大氣中懸浮顆粒的散射和大氣介質(zhì)吸收后到達(dá)攝像機(jī)的光，這部分的光是被觀測物體的信息，但是受到了大氣中懸浮顆粒的散射之后使成像位置有了一定的偏移，相對于后向散射光來說，前向散射光對成像的影響較小，主要引起圖像的特征模糊。這兩部分都對圖像造成降質(zhì)，會使觀測圖像存在低亮度、低對比度、低信噪比、邊緣模糊、與周圍環(huán)境不容易區(qū)分等問題。前向散射光和后向散射光合并在一起統(tǒng)稱介質(zhì)散射光Efb，有:
[0027]Efb(X)=E00 (1-e-ed(x))(3)
[0028]光子在大氣介質(zhì)中的傳播主要遭受復(fù)雜的散射和衰減效應(yīng)，因此觀測設(shè)備獲得的圖像主要由衰減部分與介質(zhì)散射部分組成，所以，霧天成像物理模型可以表示為:
[0029]Et(X)=E00 P (X)e-0dixEoo (l-e-0d(x))(4)
[0030]式中:ET(x)表示圖像上任意像素點(diǎn)的亮度。
[0031]由式(2)可知，直接入射光的強(qiáng)度隨景深距離的增加呈現(xiàn)指數(shù)衰減特性；由式(3)可知，介質(zhì)散射光Efb的強(qiáng)度隨景深距離的增加而呈現(xiàn)指數(shù)增加特性，因此，衰減和散射是造成霧天圖像模糊與對比度低的主要原因。要想得到清晰的霧天圖像，就需要先將原始圖像中的散射光去除，并對直接入射光進(jìn)行增強(qiáng)。霧天圖像的復(fù)原就是根據(jù)霧天成像模型，復(fù)原E00 P (x)的過程，復(fù)原后的圖像為:
[0032]E? P (X) = (ET(X)-Efb(x))e+0d(x)(5)
[0033]由式(3)和式(5)可知，要想得復(fù)原后的圖像E00 P (X)，關(guān)鍵是準(zhǔn)確估計出介質(zhì)散
射光Efb和景深信息e+ed(x)。
[0034]如圖1所示，本發(fā)明基于成像模型的霧天圖像清晰化方法的圖像清晰化軟件流程示意圖，按照以下步驟實(shí)施:
[0035]步驟1:將原始霧天的原始RGB圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間，對亮度Y分量進(jìn)行三級小波分解得到一個LL3低頻子帶和多個LHi, HLi, HHiQ=I, 2，3)不同尺度的高頻子帶。
[0036]步驟2:在小波域的低頻子帶上利用高斯模糊算法對介質(zhì)散射光進(jìn)行估計與去除，獲得衰減低頻子圖。
[0037]I)對三級小波變換后所得到的低頻子帶LL3進(jìn)行高斯模糊處理，得到高斯平滑圖像G3, G3是低頻子圖中介質(zhì)散射光Efb的一個近似估計，再將LL3與G3求差，去除這部分信息，得到Y(jié)l O
[0038]2)由于計算得到的Y1的數(shù)值比較小而且有一部分為負(fù)值，需要加上一個修正值Y5與LL3的總體亮度保持一致，Y5按照式(6)由LL3的均值L Σζ 3和Y1的均值寫I和求
差獲得:
[0039]Y6 JL-Y1 (6)
[0040]修正后得到的低頻子圖信息為直接入射光的衰減部分Y2
[0041]Y2=YJYs(7)
[0042]步驟3:采用基于局部復(fù)雜度的方法調(diào)整衰減因子，對衰減低頻子圖進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)，復(fù)原出低頻子帶復(fù)原子圖。
[0043]根據(jù)介質(zhì)散射光原理,有介質(zhì)散射光Efb:
[0044]Efb(X)=E00 (l-e-0d(x))(8)
[0045]其中=E00為子帶上的系數(shù)最大值。
[0046]由式(8)得到衰減因子e+ed(x)為:
[0047]
【權(quán)利要求】
1.基于成像模型提高霧天圖像清晰度的方法，采用場景成像系統(tǒng)，場景成像系統(tǒng)包括各攝像機(jī)、圖像傳輸系統(tǒng)、區(qū)域服務(wù)器、監(jiān)控中心計算機(jī)及圖像清晰化軟件；所述的攝像機(jī)采集其所在區(qū)域現(xiàn)場圖像，通過圖像傳輸系統(tǒng)傳輸?shù)絽^(qū)域服務(wù)器，區(qū)域服務(wù)器再將圖像傳輸?shù)奖O(jiān)控中心計算機(jī)，經(jīng)安裝在監(jiān)控中心計算機(jī)上的圖像清晰化軟件處理后顯示在監(jiān)控中心計算機(jī)的屏幕上；其特征在于:所述圖像清晰化軟件對圖像的處理是按照以下步驟實(shí)施: 步驟1:將采集的原始RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間，其中R表示紅色，G表示綠色，B表示藍(lán)色，Y表示明亮度，U和V表示色度。對亮度Y分量進(jìn)行三級小波分解，得到一個低頻子帶和多個不同尺度的高頻子帶； 步驟2:在小波域的低頻子帶上利用高斯模糊算法對介質(zhì)散射光進(jìn)行估計與去除，獲得衰減低頻子圖； 步驟3:采用基于局部復(fù)雜度的方法調(diào)整衰減因子，對衰減低頻子圖進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)，復(fù)原出低頻子帶復(fù)原子圖； 步驟4:采用非線性變換增強(qiáng)方法對小波域中高頻子帶進(jìn)行增強(qiáng)處理； 步驟5:小波反變換及顏色空間的轉(zhuǎn)換:對增強(qiáng)后的小波系數(shù)進(jìn)行小波反變換得到增強(qiáng)后的亮度分量，將增強(qiáng)后的亮度分量Y’與UV分量重新合成清晰的YUV圖像，再將YUV顏色空間的圖像轉(zhuǎn)換到RGB彩色空間，最后得到清晰的彩色圖像。
【文檔編號】H04N7/18GK103440623SQ201310334053
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年8月2日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月2日
【發(fā)明者】賈建芳, 李眾, 郭相鳳 申請人:中北大學(xué)