[发明专利]一种图像去雾方法、系统和计算机可读存储介质

说明书

本发明提供一种图像去雾方法、系统和计算机可读存储介质，所述方法包括：获取有雾图像I(x)；采用四叉树搜索法初步估计大气光值A₀；根据自适应大气光校正方法对所述大气光值A₀进行校正，并得到校正后的大气光值A；对所述有雾图像I(x)计算暗通道均值；根据所述暗通道均值估算投射率t_M(x)；对所述投射率t_M(x)进行自适应补偿，得到补偿后的透射率t(x)；将所述校正后的大气光值A和补偿后的透射率t(x)分别输入图像去雾模型I(x)＝J(x)t(x)+(I‑t(x))A中，得到所述去雾图像J(x)；采用调整函数对所述去雾图像J(x)调整图像亮度，得到复原图像。本发明可以有效避免光晕和颜色失真等问题，而且复原出的图像细节突出，具有较好的视觉效果。

技术领域

本发明图像处理技术领域，尤其涉及一种图像去雾方法、系统和计算机可读存储介质。

背景技术

在基于视觉图像信息的监控系统中，有雾图像严重影响到对目标的特征提取，从而无法进行目标检测、目标跟踪等工作。对有雾图像进行去雾处理能有效提高目标检测、跟踪精度，具有十分重要的意义。

当前，图像去雾的方法主要分为两类：一类是基于图像增强的方法，另一类是基于物理模型的方法。前者包括直方图均衡化和Retinex算法，这类方法通过提高有雾图像的对比度或突出图像特征来实现图像清晰化，但是容易造成图像细节丢失；后者通过研究大气悬浮颗粒对光的散射作用，建立雾天图像的物理模型，进一步反演恢复出清晰图像。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种图像去雾方法、系统和计算机可读存储介质。

为了实现上述目的，本发明第一方面提出了一种图像去雾方法，所述方法包括：

获取有雾图像I(x)；

采用四叉树搜索法初步估计大气光值A₀；

根据自适应大气光校正方法对所述大气光值A₀进行校正，并得到校正后的大气光值A；

对所述有雾图像I(x)计算暗通道均值；

根据所述暗通道均值估算投射率t_M(x)；

对所述投射率t_M(x)进行自适应补偿，得到补偿后的透射率t(x)；

将所述校正后的大气光值A和补偿后的透射率t(x)分别输入图像去雾模型I(x)＝J(x)t(x)+(I-t(x))A中，得到所述去雾图像J(x)；

采用调整函数对所述去雾图像J(x)调整图像亮度，得到复原图像。

进一步的，采用四叉树搜索法初步估计大气光值A₀，具体包括：

将所述有雾图像I(x)划分为4个大小相同的矩形区域，记每一区域像素的均值与标准差之差为Score[i](i＝1，2，3，4)；

选取Score[i]值最高的区域继续划分为4个更小的区域，再次计算Score[i]；

迭代上述两步骤，直到选取区域满足预定的阈值，以最后选取区域的最亮点作为大气光的初步估计值A₀。

进一步的，根据自适应大气光校正方法对所述大气光值A₀进行校正，具体包括：

根据式A＝(1+max(0，log(vw)))＞A₀对所述大气光值A₀进行校正；