[发明专利]一种基于雾天成像模型的单幅图像去雾方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于雾天成像模型的单幅图像去雾方法。

背景技术

雾天环境下摄像机拍摄的图像对比度和分辨率明显下降，使雾天环境下观测的场景图像浑浊，不利于人眼的观察。同时随着经济的发展，视频监控、目标识别等领域对图像的依赖性越来越大，因此图像去雾十分必要。

雾是当空气分子的相对湿度达到饱和时，一些空气分子被浓缩成小水滴是产生的，这些大气中的气体溶胶粒子会对成像光线有散射作用。散射造成的光线损失会使“透射光”强度衰减，从而造成图像的对比度下降。而气溶胶粒子的不均匀性会使图像变得模糊不清。同时，气溶胶粒子对光线的散射部分也会因为多次散射的作用，和原有的前向散射部分叠加在一起成像，从而产生一定的模糊。上述各种作用的总和，造成最后雾天图像会产生严重的退化，模糊不清，对比度偏低，景物的细节特征被掩盖，色彩不饱和和失真。

目前，提高雾天图像清晰度的方法主要有两类：非模型法和基于模型的算法。非模型雾天图像去雾算法不考虑图像降质产生的具体因素，而是仅从图像增强的角度来处理图像，以达到提高图像质量的目的，简单说就是增强图像的整体对比度。常用方法有直方图均衡、同态滤波和Retinex算法等，这种方法适用范围广泛，能有比较有效地提高图像的对比度，并突出图像的纹理细节，但可能会造成突出部分的信息损失，使处理后的图像存在失真。基于雾模型的去雾方法是对雾图像进行一次雨成像相反的逆过程来恢复无雾图像。香港中文大学的何凯明等基于暗原色先验提出了一种去雾算法(参考论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》),该算法效果突出，但算法复杂度很大，限制了其在工程上的广泛应用。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种不仅能够有很好的图像去雾效果，而且能够解决现有技术的算法存在的计算过程复杂耗时难以应用到实际场合的问题的基于雾天成像模型的单幅图像去雾方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种基于雾天成像模型的单幅图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：读入原始有雾图像I(x)；

步骤2：图像去雾所基于的雾天成像模型I(x)，x表示图像上点的坐标，I(x)表示观察到的图像，t(x)是一个标量表示光线的透射率，A表示大气光的颜色，J(x)表示要恢复的真实图像；

I(x)＝J(x)t(x)R+(1-t(x))A    式一

将R沿两个方向分解，分别是A方向和垂直于A方向；将沿A方向分解后的剩余向量用R'表示：

I(x)=t(x)l′(x)(R′||R′||+ηA||A||)+(1-t(x))A]]>    式二

其中，R是一个三维的RGB向量，表示表面反射系数，R'表示R沿A方向分解的分量；l(x)是一个标量，表示从物体表面反射光的多少，l'(x)表示l(x)沿A方向分解的分量；

其中，透射率t(x)基于以下公式：