一種非均勻云霧條件下的遙感圖像去霧方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機圖像處理技術(shù)，特別涉及一種面向非均勻云霧條件下的遙感圖 像去霧的計算機圖像處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在遙感成像的過程中，光輻射不僅僅依賴于觀測目標，同時它還受到大氣中的各 種氣體和氣溶膠粒子的吸收和散射影響。成像過程中不可避免的大氣干擾，通常會導(dǎo)致成 像質(zhì)量的退化，尤其是基于衛(wèi)星、平流層、航空平臺的光學(xué)遙感對地觀測（特別是側(cè)擺、傾 斜拍攝）情況下，成像距離非常遠從而使得大氣光學(xué)厚度增加，導(dǎo)致捕獲圖像的對比度、色 彩飽和度下降，目標細節(jié)信息丟失，從而大大降低景物的可識別度。因此，為了從圖像中獲 得更多有用的信息，必須進行圖像的復(fù)原操作，補償大氣造成的退化影響。
[0003] 針對大氣云霧造成的圖像退化的問題，目前一般采用基于霧圖形成模型的圖像去 霧算法。而目前主流的霧圖退化模型沒有考慮景物目標到達成像相機前的長距離傳輸過程 中，由于大氣粒子、氣溶膠、空氣湍流等大氣散射造成的鄰近效應(yīng)對圖像帶來的卷積退化影 響，同時目前主流模型是基于成像過程中大氣是均勻分布的假設(shè)。而側(cè)擺、傾斜拍攝使得遙 感圖像的成像視場大，從而導(dǎo)致了非均勻大氣云霧對圖像退化造成影響，使得目前主流的 圖像去霧方法無法獲取理想的圖像恢復(fù)效果。因此如何有效應(yīng)對光學(xué)遙感對地觀測（特別 是側(cè)擺、傾斜拍攝）情況下而造成的圖像退化問題，是當(dāng)前的重要需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種能夠降低非均勻云霧對成像圖像的大氣退 化影響，提高圖像的對比度和清晰度，增加圖像細節(jié)，圖像去霧效果好的非均勻云霧大氣退 化圖像去霧方法。
[0005] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明包括如下步驟：
[0006] (1)輸入一副有霧遙感圖像，進行非均勻云霧預(yù)處理，獲取霧氣影響均勻的退化圖 像。
[0007] (2)通過基本去霧算法獲取均勻退化圖像的透過率和天光值。
[0008] (3)根據(jù)所述的透過率利用廣義高斯分布求解出圖像的大氣點擴散函數(shù)。
[0009] (4)利用上述求得的天光值，退化圖像透過率和圖像的大氣點擴散函數(shù)，結(jié)合大氣 多次散射圖像退化模型，獲取最終的去霧圖像。
[0010] 所述步驟1)中的詳細步驟包括：
【主權(quán)項】
1. 一種非均勻云霧條件下的遙感圖像去霧方法，其特征在于該方法包括以下步驟： (1) 輸入一副有霧遙感圖像，進行非均勻云霧預(yù)處理，獲取霧氣影響均勻的退化圖像； (2) 通過基本去霧算法獲取均勻退化圖像的透過率和天光值； (3) 根據(jù)所述的透過率利用廣義高斯分布求解出圖像的大氣點擴散函數(shù)； (4) 利用上述求得的天光值，退化圖像透過率和圖像的大氣點擴散函數(shù)，結(jié)合大氣多次 散射圖像退化模型，獲取最終的去霧圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非均勻云霧條件下的遙感圖像去霧方法，其特征在于： 所述步驟1)中的詳細步驟包括： a) 輸入圖像進行傅里葉變換，獲取其頻譜，并構(gòu)建如下低通濾波器對圖像進行濾波處 理：
式中H(u，v)是濾波器函數(shù)，u，v是頻率坐標，〇 ^是截止頻率；濾波輸出的非均勻云霧 背景如下：
其中8。1(^是初步估計的非均勻云層背景圖像，I是輸入圖像，y和分別是傅里葉 變換和傅里葉反變換兩個運算符； b) 對初步估計的非均勻云層背景圖像進行對比度擴展，調(diào)整公式如下：
其中
是調(diào)整公式的閾值，maxU和minU分別 是初步估計的非均勻云層背景圖像的最大值和最小值，而匕，匕和A是調(diào)整公式的參量； c) 利用調(diào)整后的非均勻云霧背景，實現(xiàn)非均勻云霧預(yù)處理，獲取霧氣影響均勻的退化 圖像： I' (x,y) =I(x,y)-Bcl0Ud(x,y)+offset (4) 其中I'（x，y)完成預(yù)處理后的結(jié)果圖，offset是防止負值出現(xiàn)的補償常量。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非均勻云霧條件下的遙感圖像去霧方法，其特征在于： 所述步驟2)中的詳細步驟包括： a)在步驟1中的預(yù)處理結(jié)果基礎(chǔ)上，依據(jù)暗原色先驗知識提取圖像的暗通道：
其中IdaA為獲取的圖像暗通道，廠表示圖像的紅綠藍通道分量，Q(x)表示以x像素位 置為中心的局部鄰域； b) 將輸入圖從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSI色彩空間，并從上述的圖像暗通道中提取部分 最亮點的位置，其所對應(yīng)的I通道最大值的位置為天光值的取值位置，選取原圖相應(yīng)位置 的RGB色彩值作為本圖的天光值A(chǔ); c) 根據(jù)暗原色通道的性質(zhì)對于無霧區(qū)域其值接近于0 ;因此圖像初始透過率計算如 下：
其中t'為計算得到的初始透過率，《是常數(shù)系數(shù)，f為天光值的通道分量； d) 根據(jù)（L+AU)t' =At，對初始透過率進行優(yōu)化，其中入是修正參數(shù)，U是與L大小 相同的單位矩陣，L是軟摳圖拉普拉斯矩陣，如下：
其中h是克羅內(nèi)克函數(shù)，《k是圖像I在（i，j)的鄰域，而yk和〇 k分別是該鄰域 像素的均值和方差，而I?I是鄰域內(nèi)的像素數(shù)，Wu是導(dǎo)向濾波器的濾波核函數(shù)；因此利用 導(dǎo)向濾波器和輸入圖像以及初始透過率可以快速估計優(yōu)化后的透過率t。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非均勻云霧條件下的遙感圖像去霧方法，其特征在于： 所述步驟3)中利用廣義的高斯分布結(jié)合獲取的透過率圖像來計算圖像對應(yīng)區(qū)域的大氣點 擴散函數(shù)，其式如下：
其中x，y為圖像坐標位置，r(.)是伽馬函數(shù)，. p和 ， 〇為和大氣參量，分別計算如下： p=kT (9)
式中T為大氣光學(xué)厚度，依據(jù)透過率和大氣光學(xué)厚度關(guān)系t= 解算而出，k是參數(shù) 常量，q為前向散射因子。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非均勻云霧條件下的遙感圖像去霧方法，其特征在于： 所述步驟4)中的大氣多次散射圖像退化模型如下：
其中I為非均勻云霧處理后的有霧圖像，A和t為步驟2中獲得的天光值和透過率圖 像；而大氣天光光學(xué)厚度值為-log(1-t)，利用該值獲取大氣天光點擴散函數(shù)APSFa，計算出 圖像退化模型中的天光部分；因此：
利用維納濾波結(jié)合步驟3中獲取的大氣點擴散函數(shù)進行最終的去霧
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種非均勻云霧條件下的遙感圖像去霧方法，其實施步驟如下：（1）輸入一副有霧遙感圖像，進行非均勻云霧預(yù)處理，獲取霧氣影響均勻的退化圖像；（2）通過基本去霧算法獲取均勻退化圖像的透過率和天光值；（3）根據(jù)所述的透過率利用廣義高斯分布求解出圖像的大氣點擴散函數(shù)；（4）利用上述求得的天光值，退化圖像透過率和圖像的大氣點擴散函數(shù)，結(jié)合大氣多次散射圖像退化模型，獲取最終的去霧圖像。本發(fā)明針對非均勻云霧造成的遙感圖像退化問題，利用圖像信息來實現(xiàn)非均勻云霧去除，并從圖像上獲取圖像透過率，求解大氣點擴散函數(shù)，最終利用大氣多次散射圖像模型實現(xiàn)了圖像最終去霧，提高了圖像的對比度和清晰度，增加圖像細節(jié)。
【IPC分類】G06T7-00
【公開號】CN104574412
【申請?zhí)枴緾N201510031574
【發(fā)明人】林光, 馮華君, 徐之海, 李奇, 陳躍庭
【申請人】浙江大學(xué)
【公開日】2015年4月29日
【申請日】2015年1月22日