[发明专利]基于中通道补偿和自适应大气光估计的单幅图像去雾方法

说明书

本发明公开了一种基于中通道补偿和自适应大气光估计的单幅图像去雾方法，首先，提出RGB空间的判决图，并设计一种阈值约束方法，可有效区分天空和非天空区域，提出了基于判决图的自适应阈值约束大气光估计方法，可得到优化后的大气光值，避免恢复的图像出现色偏以及过饱和等现象。另外，提出基于中通道补偿的透射率估计方法，并将其和基于暗通道先验求得的透射率相融合，从而获得较为准确的透射率估计，可有效避免天空区域颜色失真和过饱和现象。为了防止去雾过程中图像细节丢失，本发明将输入图像分解为结构层和纹理层，仅对结构层图像进行去雾。利用本发明去雾方法得到的恢复图片对比度高、色彩明亮并且在视觉效果上更加清晰自然。

技术领域

本发明属于计算机图像处理的领域，尤其涉及一种用于图像或者视频去雾方法。

背景技术

在雾、霾等恶劣天气条件下拍摄的户外图像，由于大气悬浮粒子等影响，使得景物的能见度大幅降低，质量受到严重的退化，对比度大大降低。图像质量的退化会严重影响其后续处理，比如视频监控、特征提取、目标识别等。因此，图像去雾一直是计算机视觉、图像处理领域的研究热点。

现有的图像去雾方法中，主要包括基于图像增强的方法和基于物理模型的复原方法。图像增强方法不考虑图像退化的原因，无法真正实现去雾；基于物理模型的方法中，应用暗通道先验的去雾方法^[1]取得了广泛的应用。但当图像中含有大面积天空区域或白色物体时，暗通道先验算法失效，导致透射率估计不准确，去雾效果欠佳。

[参考文献]

[1]He K,Jian S,Tang X.Single image haze removal using dark channelprior[C]//IEEE Conference on Computer VisionPattern Recognition.2009.

[2]Narasimhan S G,Nayar S K.Vision and the Atmosphere[J].International Journal of Computer Vision,2002,48(3):233-254.

[3]Tarel J P,Hautière N.Fast visibility restoration froma singlecolor or gray level image[C].IEEE International Conference on ComputerVision,2010:2201-2208.

[4]He K,Sun J,Tang X.Guided image filtering[J].IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence,2013,35(6):1397-1409.

[5]陈本豪，高涛，卢玮，王翠翠，李琨.基于雾天图像退化模型的自适应参数优化的去雾算法[J].科学技术与工程，2019，19(21):219-227。

[6]Li Y,Guo F,Tan R T,et al.A Contrast Enhancement Framework withJPEG Artifacts Suppression[J].2014.

发明内容

针对暗通道先验对天空区域失效等问题，本发明提出一种基于中通道补偿和自适应大气光估计的去雾方法。首先，提出RGB空间的判决图，并设计一种阈值约束方法，可有效区分天空和非天空区域，由此提出了基于判决图的自适应阈值约束大气光估计方法；另外，提出基于中通道补偿的透射率估计方法，并将其和基于暗通道先验求得的透射率相融合，从而获得较为准确的透射率估计，可有效避免天空区域颜色失真和过饱和现象。为了防止去雾过程中图像细节丢失，本发明将输入图像分解为结构层和纹理层^[6]，仅对结构层图像进行去雾。