[发明专利]基于人眼视觉相似性约束的图像去雾方法、系统及设备

权利要求书

1.基于人眼视觉相似性约束的图像去雾方法，其特征在于，包括：

S1、计算待处理的有雾图像的颜色最小通道数据；

S2、对有雾图像分别进行2次两通道的联合非局部相似性约束联合滤波，进而获得大气散射数据；

S3、利用获得的大气散射数据重建去雾图像并获得初始化去雾图像；

S4、对初始化去雾图像进行三通道的联合相似性约束联合滤波，获得去雾后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于人眼视觉相似性约束的图像去雾方法，其特征在于，所述步骤S1，其具体为：

根据下式计算待处理的有雾图像的颜色最小通道数据：

M_min(l)＝min(P_R(l),P_Y(l),P_B(l))

上式中，l为自然数，表示像素点的位置，M_min(l)表示像素点l的颜色最小通道数据，P_R(l)、P_Y(l)、P_B(l)分别表示待处理的有雾图像M在像素点l的红、黄、蓝三个颜色分量。

3.根据权利要求1所述的基于人眼视觉相似性约束的图像去雾方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：

S21、根据下式对有雾图像分别进行2次两通道的联合非局部相似性约束联合滤波并获得两个滤波图像：

上式中，C1、C2分别表示获得的两个滤波图像，M表示待处理的有雾图像，P_y表示有雾图像M的亮度成分，N为自然数，表示对每个像素点进行联合滤波所需要参与的像素点的个数，β₁、β₂均表示滤波强度；

S22、根据获得的两个滤波图像计算得到符合人眼视觉特征的差值图像D：

D(l)＝|C1(l)-C2(l)|

上式中，l为自然数，表示像素点的位置，D(l)表示差值图像D在像素点l 的值，C1(l)、C2(l)分别表示获得的两个滤波图像在像素点l的值；

S23、根据下式计算获得大气散射光的初始估计值：

上式中，φ(l)表示大气散射光在像素点l的初始估计值，θ表示C1(l)的平均亮度值；

S24、根据下式对大气散射光的初始估计值进行修正后获得大气散射数据：

ψ(l)＝max(min(0.91·φ(l),C1(l)),0)

上式中，ψ(l)表示在像素点l的大气散射数据。

4.根据权利要求3所述的基于人眼视觉相似性约束的图像去雾方法，其特征在于，所述步骤S21中，N＝40，β₁＝0.01，β₂＝0.07。

5.根据权利要求3所述的基于人眼视觉相似性约束的图像去雾方法，其特征在于，所述步骤S21中，进行两通道的联合非局部相似性约束联合滤波所采用的公式为SDL(im1,im2,num,β)，其中im1、im2为两幅尺寸相同的单通道图像，num为自然数且表示对每个像素点进行联合滤波所需要参与的像素点的个数，β表示滤波强度，最后获得的滤波图像为：

i(k)＝γ₁(k)·im1(k)+γ₂(k)

上式中，k为自然数，表示像素点的位置，i(k)表示滤波图像在像素点k的值，im1(k)表示单通道图像im1的像素点k的值，γ₁(k)表示单通道图像im1的像素点k的滤波的线性系数，γ₂(k)表示单通道图像im1的像素点k的滤波的偏置系数，γ₁(k)和γ₂(k)通过以下公式计算获得：

上式中，im1_min(l)表示单通道图像im1的像素点l的颜色最小通道数据，SK_k表示像素点k的最近似的num个相似的像素点的集合，σ(k)表示单通道图像im1 的像素点k的相似像素的标准方差，μ(k)表示单通道图像im1的像素点k的相似像素均值，σ(k)和μ(k)通过以下公式计算获得：

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