[发明专利]暗通道图像亮度值干扰滤除方法及海雾图像海雾去除方法

说明书

本发明提供一种暗通道图像亮度值干扰滤除方法及海雾图像海雾去除方法，涉及图像处理技术领域，暗通道图像亮度值干扰滤除方法采用随机采样一致性算法与最小二乘拟合算法对行暗通道图像的亮度曲线进行拟合，得到去除干扰后的暗像素亮度值；基于去除干扰后的暗像素亮度值进行海雾图像的海雾去除，提高了去雾效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种暗通道图像亮度值干扰滤除方法及海雾图像海雾去除方法。

背景技术

随着无人机技术的不断发展，其应用越来越广泛，开始从事各种巡逻任务，其中包括海事巡逻。无人机在海面上飞行执行巡逻任务时，容易受到海雾干扰，因此，需要通过图像处理手段减小海雾对无人机拍摄图像的影响。

国家知识产权局2017年10月31日授权公告的发明专利CN104933680B公开了一种去除图像海雾的方法。该方案中大气亮度值是根据图像中亮度值最高的0.01％来估计的，当图像中并不存在天空区域(例如图1)时，估计值很可能是来自于图1中的浪花或者舰体区域，造成处理结果与实际情况的偏差。除此之外，海水并不是纯粹的暗像素，通常偏向蓝色，R通道值是最低的，但也不是接近0，经过大量真实海水图像统计，海水像素的R通道值，在50-150之间变化。若默认海水是暗像素，会导致去雾之后海面场景图中的海水明显偏蓝，给人不真实的感觉，如图2所示。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提出一种暗通道图像亮度值干扰滤除方法及海雾图像海雾去除方法。

本发明公开了一种暗通道图像亮度值干扰滤除方法，包括以下步骤：

1、针对暗通道图像中的每一行亮度数据，按照点集进行记录，每一行行图像中的每一个数据点P_i包括x_i、d_i两个维度，其中x_i表示该数据点在行图像中的水平坐标，d_i表示该数据点的亮度值；

2、针对具体某一行，随机挑选行内部分数据点得到初始一致集S0；

3、对初始一致集S0的亮度值进行直线拟合，得到直线L0；

4、设定距离阈值d_th，对初始一致集S0中的数据点进行筛选，若数据点到直线L0的距离大于d_th，就舍弃该点，去掉所有到直线L0的距离大于d_th的数据点后，得到一致集S1，再对S1进行直线拟合，得到L1；

5、缩小距离阈值d_th，重复步骤4，不断优化一致集，直到一致集不再变化为止，将此时的最佳一致集记录为S_best，其对应的拟合直线记为L_best；

6、计算行内所有数据点到直线L_best的距离，判断其是否归属最佳一致集，舍弃不归属最佳一致集的数据点，得到最终一致集S_final及其拟合直线L_final，计最终一致集S_final中数据点的数量与行内数据点总数量比为Ratio_final；

7、重复步骤⑵到⑹1000次，选择Ratio_final值最高的最终一致集S_final对应的拟合直线L_final，作为该行拟合后的亮度曲线L。这里N行暗通道图像就对应着N个亮度曲线L。

本发明还保护一种海雾图像海雾去除方法，包括以下步骤：

1、对海面图像进行单像素暗通道提取，以每个像素RGB值中的最小值作为其暗通道图像的暗通道值；

2、通过上述的暗通道图像亮度值干扰滤除方法，利用直线拟合每一行暗通道图像的亮度曲线，将拟合得到的直线的中点对应的亮度值作为该行的亮度值；

3、对透射率进行线性建模t_i＝ay_i+b，其中t_i表示第i行的透射系数，y_i表示第i行在暗通道图像中的y坐标，a、b为两个线性参数；