[发明专利]基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强方法

说明书

本发明涉及一种基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强方法，包括1)改进基于高斯模型的偏色校正方法，2)改进的基于信息损失约束的对比度增强方法，本发明先使用改进的基于高斯模型的偏色校正方法对沙尘降质图像进行偏色校正，再通过改进的基于信息损失约束的对比度增强方法对偏色校正图像进行对比度增强。本发明改进的基于高斯模型的偏色校正方法有效解决了原方法处理后存在细节损失、图像整体偏暗、噪声放大、拉伸过度等问题，有效地校正图像偏色的同时保持图像的亮度、避免了噪声放大和景物的细节信息损失。

技术领域

本发明涉及在恶劣天气下存在对比度低、偏色图像的增强技术领域，特别是涉及在沙尘暴天气条件下存在对比度低、色彩偏黄的沙尘降质图像的增强技术领域,具体是指一种基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强方法。

背景技术

大多数室外视觉拍摄系统，如智能监控、自主导航以及车辆跟踪监测系统等，都需要输入图像具有清晰的可视性。然而，在恶劣的沙尘暴天气条件下，图像的对比度降低、色彩偏移，严重影响了图像的质量，导致各类视觉系统的作用无法正常发挥。因此，研究沙尘降质图像的能见度增强方法，从图像中去除沙尘天气影响，拓展这些视觉系统的适用范围，更好地发挥其作用，具有重要的现实意义。沙尘降质图像的能见度增强技术也是图像视频处理和计算机视觉领域中一个重要研究课题，其应用前景十分广泛。

所谓的沙尘降质图像增强技术，目的是解决沙尘降质图像中的偏色和低对比度的问题，提高沙尘降质图像的清晰度。然而，目前已有的沙尘降质图像增强方法的增强结果图像中依然存在偏色、整体偏暗、对比度增强不足或者过度等问题。因此，能够有效解决沙尘降质图像偏色和对比度低等问题的沙尘降质图像增强方法是图像增强和模式识别学术界研究的热门课题，也是很多计算机视觉领域公司的重点研发项目。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强方法。

本发明解决其技术问题采用的技术方案如下：

1)改进基于高斯模型的偏色校正方法

第一步：根据输入的沙尘降质图像I的颜色分布计算颜色延展系数α

其中：C表示图像中的一个颜色通道C∈{R,G,B}，R,G,B分别代表红、绿、蓝三个颜色通道，表示输入图像I中C通道的最大颜色值，表示输入图像I中C通道的最小颜色值，max()表示取最大值函数。

第二步：根据输入的沙尘降质图像I计算偏色校正图像I′

其中：C表示图像中的一个颜色通道C∈{R,G,B}，R,G,B分别代表红、绿、蓝三个颜色通道，I_C表示输入图像I的C通道颜色值，I′_C表示偏色校正图像I′的C通道颜色值，μ_C表示输入图像I中C通道颜色值的均值，σ_C表示输入图像I中C通道颜色值的标准差，σ表示输入图像I颜色值的平均标准差α表示颜色延展系数。

2)改进的基于信息损失约束的对比度增强方法

第一步：根据基于暗通道先验的图像去雾方法处理偏色校正图像I′得到初始透射率图t′

其中：Ω(x)表示偏色校正图像I′中以像素点x为中心、大小为15×15个像素的图像块，min()表示取最小值函数，I′_C(y)表示图像块Ω(x)内像素点y的C通道颜色值，C表示图像中的一个颜色通道C∈{R,G,B}、R,G,B分别代表红、绿、蓝三个颜色通道，t′(x)表示像素点x的初始透射率值。

第二步：初始化图像块内的透射率值