[发明专利]一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法

权利要求书

1.本发明公布了一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤(A)根据暗通道先验理论，获取待改进的暗通道图像；

步骤(B)针对光晕效应产生的原因，对暗通道图像进行边缘修正；

步骤(C)对边缘修正后的暗通道图像进行区域平滑处理，得到改进后的暗通道图像；

步骤(D)根据二分搜索方法估计可靠的大气光值；

步骤(E)依据雾天图像退化模型实现图像去雾。

2.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：步骤(A)，根据暗通道先验理论，获取待改进的暗通道图像，包括以下步骤，根据雾天图像退化模型：

I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))

x为单个像素坐标，I(x)为有雾图像，J(x)为去雾后的图像，t(x)为透射率，A为大气光值，根据雾天退化模型，假设大气光值A给定，而且在以x为中心的一个局部区域Ω(x)中透射率是定值，记为颜色通道c∈{r,g,b}，对上式在三个颜色通道中取最小值然后再局部区域进行最小值滤波，得到暗通道图像：

3.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：步骤(B)，针对光晕效应，对暗通道图像进行边缘修正；包括以下步骤，将步骤(A)中设为最小值图，记为dark1(x)，设为暗通道图，记为dark2(x)，根据最小值图和暗通道图的灰度差h(x)，获取自适应阈值T，

h(x)＝abs(dark1(x)-dark2(x))

T＝max(h(x))/4

在h中遍历x，当h(x)小于T，认为该像素点位于景深变化缓慢区域，即非边缘位置，暗通道值求取正确，仍取dark2(x)的值作为暗通道值；当h(x)大于等于T，认为该像素点位于景深变化剧烈位置，即边缘位置，此时取dark1(x)的值作为暗通道值：

得到的dark3(x)即为边缘修正后的暗通道图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：步骤(C)，对边缘修正后的暗通道图像进行区域平滑处理,对步骤(B)的边缘修正后的暗通道图像dark3(x)进行均值滤波，实现对图像的区域平滑，得到改进的暗通道图像

5.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：步骤(D)，根据二分搜索方法估计可靠的大气光值；有雾图像中天空区域灰度值的特征：图像中两个不重叠的面积相同的较大子图中(面积大于T1为较大子图)，灰度均值较大的更有可能含有天空区域；图像中两个不重叠的面积相同的较小子图中(面积小于等于T2为较小子图)，方差小的更有可能是天空区域；包括以下步骤，

对于一幅尺寸为r*c的图像，设阈值T1＝(r*c)/2ⁿ，T2＝(r*c)/2ⁿ⁺¹，一般取n≥5；

若r>c，将待处理图像分为两个面积为(r/2)*c的子块，若r<c，将待处理图像分为两个面积为r*(c/2)的子块；

若子块面积大于T1，分别计算两个子块灰度值的总和，对比大小，灰度值总和较大的子块更有可能含有天空区域，将该子块作为待处理子块，返回上一步骤继续进行分块处理，否则进行下一步处；

若子块面积大于T2，分别计算两个子块的方差，对比大小，将方差较小的子块作为待处理子块，继续进行分块处理，否则选取最后所得子块的均值作为最终的大气光值A。

6.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：步骤(E)，依据雾天图像退化模型实现图像去雾。对雾天图像退化模型在三个颜色通道中取最小值，然后再局部区域进行最小值滤波，得到

根据暗通道先验理论：无雾图像的暗通道灰度值很低，接近于0，由此得出透射率：

根据步骤(D)中得到的大气光值A，并将步骤(C)中得到的改进的暗通道图像dark(x)代替上式中的带入雾天图像退化模型，得到去雾后的图像。