[发明专利]一种改进的Retinex图像去雾方法

摘要

本发明公开一种改进的Retinex图像去雾方法，其包括如下步骤：输入雾霾图像，根据新的表达式，首先应估算出n(x,y)并将其除去，由于n(x,y)属于大气光直接成像造成，变换平缓，属于低频部分，使用高斯滤波来进行估算n(x,y)；将估算出的n(x,y)从原图中减去，并将得到的值归一化，取得中间结果；根据单尺度Retinex算法，对中间结果进行高斯滤波，估算出照度分量，并在Log域中，将估算的照度分量L(x,y)从中间结果中去除；将得到的结果进行自动色阶处理，消除结果中的过曝光现象，并将处理后的结果输出。本发明的去雾效果大大改善，远处景物变得清晰，细节部分变得明显，运行速度快，能够满足实时的要求。

主权项

一种改进的Retinex图像去雾方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：输入雾霾图像，根据公式I(x,y)＝R(x,y)L(x,y)+n(x,y)，首先应估算出n(x,y)并将其除去，由于n(x,y)属于大气光直接成像造成，变换平缓，属于低频部分，使用高斯滤波来进行估算n(x,y)；其中I(x,y)是人最终所感知到的图像，L(x,y)是环境照度，R(x,y)是反射分量，n(x,y)为大气光直接参与成像部分；步骤2：将估算出的n(x,y)从原图中减去，并将得到的值归一化，取得中间结果；步骤3：根据单尺度Retinex算法R(x,y)＝log(I(x,y))‑log(F(x,y)*I(x,y))，对中间结果进行高斯滤波，估算出照度分量，并在Log域中，将估算的照度分量L(x,y)从中间结果中去除；属于高斯滤波，c是高斯函数的尺度，决定着模糊的程度，而k表示归一化因子；步骤4：将得到的结果进行自动色阶处理，消除结果中的过曝光现象，并将处理后的结果输出。