[发明专利]基于亮度对比度增强和饱和度补偿的快速图像去雾方法

说明书

本发明涉及计算机视觉领域中图像去雾方法，特别是涉及一种基于亮度对比度增强和饱和度补偿的快速图像去雾方法，包括如下步骤，1)基于偏色检测的白平衡预处理，2)基于亮度通道的对比度增强，3)基于大气散射模型的饱和度补偿，本发明采用基于偏色检测的白平衡校正方法，解决了去雾过程中产生颜色畸变的问题。在L单通道内进行透射率计算，能够有效缩短去雾处理时间，大大减少算法运行耗时。本发明提出了基于大气散射模型的饱和度补偿公式，有效的补偿了复原结果的饱和度，使无雾图像色彩鲜艳，画面栩栩如生。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域中图像去雾方法，特别是涉及一种基于亮度对比度增强和饱和度补偿的快速图像去雾方法。

背景技术

在雾天环境下，大气中有许多灰尘颗粒和水滴，所以光线在传播的过程中会发生散射、折射、吸收等反应。图像去雾方法中，通常假定雾为白色透明的物质，但是由于相机、空气介质等因素的影响，会导致摄取的有雾图像出现偏色的现象。雾天的空气中含有的大量液滴会吸收光线，使光线散射，降低了摄取图像的可见度和对比度。雾不但会降低图像的对比度，由于雾对物体光线的遮挡，还会使图像画面苍白、饱和度降低，使图像内的物体缺乏生机。这些问题给视频监控等领域带来了技术困扰，亟待得到解决。因此，图像去雾技术具有重要的应用价值，而且也已经成为图像视频处理、计算机视觉和计算机图形学等领域的热点研究问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于亮度对比度增强和饱和度补偿的快速图像去雾方法。

本发明解决其技术问题采用的技术方案如下：

1.一种基于亮度对比度增强和饱和度补偿的快速图像去雾方法，其特征在于：

1)基于偏色检测的白平衡预处理

步骤一：将有雾彩色图像I从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间^[1]，获得亮度通道L、色彩通道a和b。

步骤二：基于颜色畸变因子对图像I进行偏色检测。

图像I的平均色度通过下式计算：

其中：M_a和M_b分别表示色彩通道a和b的均值，M表示图像I的平均色度。M_a和M_b分别通过下式计算：

其中：x代表图像I中的一个像素，N表示图像I的像素总数，a(x)和b(x)分别表示像素x在色彩通道a和b中的值，M_a和M_b分别表示色彩通道a和b的均值。

图像I的中心偏离程度通过下式计算：

其中：V_a和V_b分别表示色彩通道a和b的中心偏离程度，V表示图像I的中心偏离程度。V_a和V_b分别通过下式计算：

其中：x代表图像I中的一个像素，N表示图像I的像素总数，a(x)和b(x)分别表示像素x在色彩通道a和b中的值，M_a和M_b分别表示色彩通道a和b的均值，V_a和V_b分别表示色彩通道a和b的中心偏离程度。

衡量图像偏色程度的颜色畸变因子K如下：

其中：M为图像I的平均色度，V表示图像I的中心偏离程度，K为颜色畸变因子。对于K1的图像，认为该图像偏色。