一種霧天圖像增強(qiáng)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的圖像增強(qiáng)技術(shù)，涉及一種霧天圖像增強(qiáng)方法，步驟為：計(jì)算輸入圖像的強(qiáng)度圖像；對強(qiáng)度圖像進(jìn)行反轉(zhuǎn)處理，并對輸入圖像的RGB三個(gè)三個(gè)通道分別進(jìn)行反轉(zhuǎn)處理；將反轉(zhuǎn)后的圖像劃分為不重疊的子塊，對每個(gè)子塊，計(jì)算各點(diǎn)強(qiáng)度值的最大值，用最大值代替子塊內(nèi)各點(diǎn)的強(qiáng)度值，得到最大值分塊圖像Im；對Im進(jìn)行雙邊濾波；對雙邊濾波結(jié)果進(jìn)行對數(shù)運(yùn)算，得到基層圖像和細(xì)節(jié)圖像；對基層圖像進(jìn)行指數(shù)運(yùn)算，得到強(qiáng)度映射圖像；對強(qiáng)度映射圖像進(jìn)行對數(shù)處理，并與之前的細(xì)節(jié)圖像，組合成新的圖像，再做指數(shù)處理，得到輸出圖像；使用輸出圖像和輸入圖像，計(jì)算增益系數(shù)矩陣；計(jì)算得到增強(qiáng)圖像。本發(fā)明可以快速有效地增強(qiáng)霧天圖像，突出圖像的細(xì)節(jié)。
【專利說明】一種霧天圖像增強(qiáng)方法
所屬【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的圖像增強(qiáng)技術(shù)，尤其是涉及針對霧天彩色圖像的增強(qiáng)方面。
【背景技術(shù)】
[0002]在霧、霾、雨和雪等惡劣天氣條件下，戶外景物的可見度降低，拍攝得到的圖像嚴(yán)重退化，這對圖像信息的提取造成嚴(yán)重的影響。在所有的惡劣天氣中，霧天出現(xiàn)的頻率最高，對視覺的影響也最嚴(yán)重。霧天圖像體現(xiàn)為模糊不清、顏色失真、對比度低，圖像中的細(xì)節(jié)信息被掩蓋，無法清晰體現(xiàn)出來，因此霧天圖像的退化大大降低了圖像的利用價(jià)值，這干擾了很多領(lǐng)域的正常工作。在道路監(jiān)控系統(tǒng)中，由于霧氣影響，道路上的交通情況無法得知，道路上的車輛信息無法識(shí)別；車輛駕駛員在霧天駕駛時(shí)，無法看清前方的道路情況，這提高了發(fā)生交通事故的可能性；在霧天，軍事偵察系統(tǒng)的偵察判斷能力受到限制，這有可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果；另外，霧天圖像的退化也會(huì)給模式識(shí)別、遙感圖像等領(lǐng)域帶來極大的困擾。
[0003]根據(jù)是否利用物理模型，已有的圖像去霧算法可分為兩類:一類是非物理模型的方法，另一類是基于物理模型方法。非物理模型的方法與一般圖像增強(qiáng)方法一致，通過直接變換強(qiáng)度、顏色或頻率來提高圖像的對比度，突出圖像的細(xì)節(jié)信息，從而得到無霧圖像。常用的技術(shù)包括:直方圖均衡[1]、小波變換['Retinex理論等。這類方法不考慮霧天圖像退化的具體原因，處理后的圖像通常會(huì)有顏色上的失真，不能達(dá)到令人滿意的視覺效果。
[0004]基于物理模型的方法分析霧天圖像退化的物理過程，根據(jù)約束條件或先驗(yàn)知識(shí)對霧天圖像的成像過程進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，通過反演數(shù)學(xué)模型獲得無霧圖像的最優(yōu)估計(jì)值。Narasimhan等人提出了二色大氣散射模型[5]用于去霧。Oakley等人[6]提出了一個(gè)基于多參數(shù)的圖像退化模型。He等人m通過對大量戶外無霧圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)觀察，提出了暗原色先驗(yàn)理論，并利用該理論進(jìn)行去霧。Tarel等人M提出了一種快速的去霧算法，采用特殊的中值濾波對大氣耗散模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)合色調(diào)映射得到去霧結(jié)果。該算法的缺點(diǎn)是參數(shù)較多，不易調(diào)整。Nishino等人[9]通過把圖像分解為場景反照率和場景深度來去除霧的影響，其主要思想在于場景反照率和場景深度是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的，所以可以用馬爾科夫隨機(jī)場進(jìn)行交替迭代估計(jì)。該類方法用嚴(yán)格的物理分析模型來描述霧天圖像的形成，去霧效果通常比非物理模型的方法更好，得到的無霧圖像更加逼真，而模型中的參數(shù)估計(jì)是關(guān)鍵點(diǎn)，參數(shù)的準(zhǔn)確程度直接影響算法的去霧效果。
[0005]國內(nèi)外學(xué)者在圖像去霧算法的研究上已經(jīng)取得了很大進(jìn)展，但是仍存在幾個(gè)難點(diǎn)有待突破。首先，霧天圖像退化程度與場景深度之間是一種非線性關(guān)系，這種非線性關(guān)系很難確定，因此很難建立準(zhǔn)確和廣泛使用的霧天成像模型。其次，有效的去霧算法對于道路監(jiān)控、車載監(jiān)控有著重要意義，這也對去霧算法的實(shí)時(shí)性、效率提出了更高的要求。最后，由于圖像的天空部分與濃霧相似，正確區(qū)分天空部分與濃霧部分也是一個(gè)難點(diǎn)。本發(fā)明受到國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于霧、霾、弱光三因子的圖像霧霾去除”(編號(hào)61372145)的資助。
[0006]參考文獻(xiàn):[0007][I]王萍，張春，羅穎昕，一種霧天圖像低對比度增強(qiáng)的快速算法，計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2006,26 (I):152 ~156.[0008][2]馬云飛，何文章，基于小波變換的霧天圖像增強(qiáng)方法，計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2011,28 (002):71 ~72.[0009][3]芮義斌，李鵬，孫錦濤，一種圖像去薄霧方法，計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2006，26 (1):154~156.[0010][4]黃黎紅，一種基于單尺度Retinex的霧天降質(zhì)圖像增強(qiáng)新算法，應(yīng)用光學(xué)，2010,31 (5):728 ~733.[0011][5] S.K.Nayar and S.G.Narasimhan.Vision in bad weather.1EEEInternational Conference on Computer Vision, 1999, 2:820 ~827.[0012][6] J.P.0akley and B.L.Satherley.1mproving image quality in poorvisibility conditions using a physical model for contrast degradation.1EEETransactions on Image Processing, 1998, 7(2):167 ~179.[0013][7] K.He, J.Sun and X.Tang.Single image haze removal usingdark channel prior.1EEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, 2011，33(12):2341 ~2353.[0014][8] J.P.Tarel and N.Hautiere.Fast visibility restoration from asingle color or gray level image.1EEE International Conference on ComputerVision,2009:2201 ~2208.[0015][9]K.Nishino, L.Kratz, and S.Lombard1.Bayesian defogging.1nternationalJournal of Computer Vision, 2012，98(3):263 ~278.[0016][10]E.P.Bennett and L.McMillan.Video enhancement using per-pixelvirtual exposures.ACM Transactions on Graphics, 2005，24 (3):845 ~852.
【發(fā)明內(nèi)容】

[0017]本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的上述不足，提供一種針對霧天降質(zhì)彩色圖像的增強(qiáng)方法，可以快速有效地增強(qiáng)霧天圖像，突出圖像的細(xì)節(jié)。本發(fā)明的技術(shù)方案如下:
[0018]一種霧天圖像增強(qiáng)方法，設(shè)Fin為輸入圖像，其紅(R)、綠(G)和藍(lán)⑶三個(gè)通道在位置(X，y)處的值分別表示為Rin(X，y)、Gin(x, y)和Bin(x，y)，則強(qiáng)度計(jì)算公式為:
[0019]Iin (x, y) = wr (x, y).Rin (x, y) +wg (x, y).Gin (x, y) +wb (χ, y).Bin (χ, y)
[0020]式中，wr (χ, y), Wg (χ, y), wb (χ, y)分別為紅,綠蘭顏色通道自身所占的權(quán)重,它們定義為:
【權(quán)利要求】
1.一種霧天圖像增強(qiáng)方法，設(shè)Fin為輸入圖像，其紅(R)、綠(G)和藍(lán)(B)三個(gè)通道在位置U，y)處的值分別表示為RinU，y)>Gin(x, y)和Bin(x，y)，則強(qiáng)度計(jì)算公式為:
Iin(x，y) = wr (x, y).Rin (x, y)+wg(x, y).Gin (x, y) +wb (x, y).Bin (x, y) 式中，Wr (χ, y)，wg(χ, y)，wb (χ, y)分別為紅,綠蘭顏色通道自身所占的權(quán)重,它們定義為:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的霧天圖像增`強(qiáng)方法，其特征在于，通常可取α=700。
【文檔編號(hào)】G06T5/50GK103778605SQ201410021160
【公開日】2014年5月7日 申請日期:2014年1月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月16日
【發(fā)明者】龐彥偉, 劉洋, 王建 申請人:天津大學(xué)