[发明专利]一种基于暗原色先验的图像去雾优化算法

摘要

本发明一种基于暗原色先验的图像去雾优化算法，属于图像处理技术领域。该方法对暗通道先验公式进行一定的修改，添加下采样系数x，大幅度减少原始暗通道先验算法所需要的时间，可把一幅1080p图片暗通道信息量下取样减少到360p级别，从而减少透射率t(x)的计算时间，以及整幅图的计算时间，为了达到实时效果，本发明中选取适当的下采样系数x，使soc每秒可处理图像大于24幅(人眼分辨视频极限24fps)，且图像牺牲的信息在可控范围内。本发明新型不仅解决了高清画质下视频去雾处理慢的问题，也为低成本去雾系统提供了优化方案，使在低性能soc的情况下也可以实现高清视频去雾的操作。

主权项

一种基于暗原色先验的图像去雾优化算法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：从视频提取有雾图像I(x)；步骤二：对有雾图像I(x)进行最小值滤波处理，得到处理后的图像G(x)；步骤三：求取图像G(x)的暗通道图Jdark；求出图像G(x)中每个通道的最小值，存入和图像G(x)大小相同的灰度图中，得到暗通道图Jdark；对于输入图像G(x)，其暗通道求取公式如下：jdark(x)=miny∈Ω(x)(minc∈(r,g,b)jc(y))---(1)]]>式中jc表示图像G(x)三个颜色通道R、G、B中的一种，Ω(x)表示以坐标x为中心的一个窗口，y为x的通道函数，而暗通道先验定义jdark(x)→0；步骤四：估算出大气光值A，选取方法如下：1)从暗通道图中按照亮度的大小取前0.1％的像素；2)在步骤1)选取的这些位置中，在原始有雾图像I(x)中寻找对应的具有最高亮度的点的值，作为A值；步骤五：计算透射率t(x)大气散射模型如下：I(x)＝J(x)t(x)+A(1‑t(x))          (2)其中I(x)为待除雾图像，J(x)为待求的无雾的图像，t(x)为图像大气透射率，A为大气光值，大气散射模型(2)可变形为Ic(X)Ac=t(x)Jc(X)Ac+1-t(x)---(3)]]>上式中，上标C表示R/G/B三个通道的意思，对式(3)两边求两次最小值运算得到下式：miny∈Ω(x)(mincIc(x)Ac)=t(x)miny∈Ω(x)(mincJc(x)Ac)+1-t(x)---(4)]]>上式中，J(x)是待求的无雾的图像，根据步骤三中的暗原色先验理论有：Jdark(x)=min(mincJc(x)y∈Ω(x))=0---(5)]]>因此，结合公式(4)、(5)可推导出：t(x)=1-miny∈Ω(x)(mincJC(x)Ac)---(6)]]>然而在现实生活中，即使是晴天白云，空气中也存在着一些颗粒，因此，看远处的物体还是能感觉到雾的影响，另外，雾的存在让人类感到景深的存在，因此，在去雾的时候保留一定程度的雾，因此需要在公式(6)中引入去雾因子ω，这里ω的求取规则为：计算暗通道图和其对应的去雾结果的标准差之比来求取局部去雾因子ω，ω在0‑1之间；则式(6)修正为公式(7)：t(x)=1-ωminy∈Ω(x)(mincJC(x)Ac)---(7)]]>增加下取样系数n(n＝0.25～0.5)，对公式(7)进行修正，得到公式(8)：t(x)=1-ωminy∈Ω(x)(mincJC(x)nAc)---(8)]]>调整下采样系数n，使去雾处理速度和去雾后图像画质均达到最好的效果；步骤六：图像还原由公式(2)可知，J(x)=I(X)-At(x)+A---(9)]]>将步骤四、五求得的A、t(x)代入公式(9)，可以得出待求的无雾的图像J(x)。