[发明专利]一种基于自适应双阈值与暗通道先验的图像去雾方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像去雾方法，用于对彩色图像的无色偏去雾，属于数字图像处理领域。

背景技术

雾天环境下，由于受到大气中悬浮颗粒的影响，使得成像设备所采集的图像能见度较低，清晰度不够。因此，雾天降质图像的清晰化处理具有重要的现实意义。目前图像去雾方法可分为两类：图像增强方法和基于大气散射物理模型的方法。前者只是单一的提高对比度，未考虑降质退化机理，去雾效果一般。后者基于物理模型，针对雾气的形成原因，利用先验条件进行逆向还原。最经典的为何凯明博士的暗通道先验去雾方法(以下简称He方法，该文献下载地址：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/publications/cvpr09.pdf)。基于暗通道先验理论的去雾方法，虽然该方法去雾效果最好，但暗通道先验理论并不适用于天空区域，因此去雾后的图像在天空区域会出现色偏现象，极大的影响了图像的视觉主观质量。

发明内容

针对暗通道先验理论在天空区域失效的情况，本发明提供了一种具有暗通道容差机制的去雾方法，即一种基于自适应双阈值与暗通道先验的图像去雾方法，其核心思想是：首先利用自适应双阈值方法识别出图像中的天空部分，然后根据透射率修正公式修正天空区域的透射率。具体方法流程如图1所示，其包括如下步骤：

第一步：获取有雾彩色图像I；

第二步：按He方法计算出透射图T；

第三步：计算出图像I的亮度图L；

第四步：分别计算透射图T与亮度图L的直方图，并记为Histo^T与Histo^L；

第五步：根据Histo^T利用“自适应双阈值法”计算出透射率上限阈值TH^High，TH^High的具体计算过程如下：

a)对Histo^T均匀划分20等份(例如将[0，0.05]的透射率的总频次合并至透射率0.025的频次上)，划分后得到新的透射率直方图Histo^T-new；

b)然后在直方图Histo^T-new中计算出(0.025，0.075，0.125，0.175，0.225，0.275，0.325)这七个透射率对应频次的最大值V^max，并将其对应的透射率记为T₁；

c)在透射率(T₁，T₁+0.05，…，0.4)计算出对应频次的最小值V^min，并将其对应的透射率记为T₂；

d)由直方图Histo^T-new读出透射率T₂-0.05与T₂+0.05对应的频次，分别记为V¹与V²；

e)计算V¹、V²、V^min三者数值大小之间的相关差异，公式如式(1)所示

f)透射率上限阈值TH^High计算公式如式(2)所示：

第六步：根据亮度直方图Histo^L利用“自适应双阈值法”计算出亮度下限阈值TH^low，TH^low具体计算过程如下：

a)对亮度直方图Histo^L均匀划分20等份，划分后得到新的亮度直方图Histo^L-new；

b)然后在直方图Histo^L-new中计算出(0.675×255，0.725×255，0.775×255，0.825×255，0.875×255，0.925×255，0.975×255)这七个亮度对应频次的最大值F^max，并将其对应的亮度记为L₁；

c)在亮度(0.6×255，…,L₁-0.05×255，L₁)计算出对应频次的最小值F^min，并将其对应的亮度记为L₂；