[发明专利]一种基于MATLAB的多尺度Retinex图像去雾法

说明书

本发明提出了一种基于MATLAB的多尺度Retinex图像去雾法，包括以下步骤：第一步：获取R、G、B三个分量；第二步：对步骤S1中的其中一个所述分量依次进行低通滤波处理和高通滤波处理；第三步：对原始图像进行低通滤波处理；第四步：在对数域中，用原始图像减去步骤S3中低通滤波后的图像，得到高频图像；所述高频图像包括三个高频增强图像；第五步：对所述高频图像取反对数，获步骤S2中的所述分量的通道增强图像；第六步：执行步骤S2，直至获取R通道的增强图像、G通道的增强图像和B通道的增强图像；第七步：应用cat函数，合成R通道的增强图像、G通道的增强图像和B通道的增强图像。可以兼顾色调再现和动态范围压缩两个特性，较大程度上还原了图像本身的色彩，去雾效果显著。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于MATLAB的多尺度Retinex图像去雾法。

背景技术

在雾天环境下，由于大气散射影响使得拍摄出来的景物能见度和对比度降低，直接影响航空、海运和道路交通的安全，同时使各种户外监测系统，如视频监控系统，在恶劣的天气下往往无法可靠工作。因此，简单有效的图像去雾对提高视觉系统的可靠性和鲁棒性具有重要意义。

现有技术中，对雾天图像的处理主要集中在PC平台上的软件开发的算法层面上。虽然这些算法都能实现去雾的目的，但由于都是软件处理，耗时较长，不能满足在ISP((Image Signal Processing,图像信号处理)等实时监控芯片中高速度、高质量的需求。有个别学者的研究虽然也尝试了在FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)等硬件中进行去雾算法的实现，但是却将本身的去雾算法进行了退化处理，因此图像去雾的效果必然会受影响。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于MATLAB的多尺度Retinex图像去雾法，可以兼顾色调再现和动态范围压缩两个特性，去雾效果显著。为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于MATLAB的多尺度Retinex图像去雾法，包括以下步骤：

步骤S1：获取R、G、B三个分量；

步骤S2：对步骤S1中的其中一个所述分量依次进行低通滤波处理和高通滤波处理；

步骤S3：对原始图像进行低通滤波处理；

步骤S4：在对数域中，用原始图像减去步骤S3中低通滤波后的图像，得到高频图像；所述高频图像包括三个高频增强图像；

步骤S5：对所述高频图像取反对数，获步骤S2中的所述分量的通道增强图像；

步骤S6：执行步骤S2，直至获取R通道的增强图像、G通道的增强图像和B通道的增强图像；

步骤S7：应用cat函数，合成R通道的增强图像、G通道的增强图像和B通道的增强图像。

优选地，在步骤S5之后，应用色彩恢复系数对所述高频图像的R、G、B通道进行比例调整。

优选地，在步骤S1之后，通过取对数方法将照射光分量与反射光分量分离。

优选地，在步骤S1中，将所述分量转换为双精度浮点类型。

优选地，在步骤S2中，采用三个不同的标准差分别进行一次高通滤波处理。

本发明还提出了一种基于MATLAB的直方图均衡化图像去雾法，包括以下步骤：

步骤S1：获取R、G、B三个分量；

步骤S2：绘制原始图像RGB真彩分量图与直方图，以获取所述R、G、B三个分量的灰度图；

步骤S3：使用histeq函数对步骤S2中的所述灰度图分别进行均衡化；