[发明专利]基于大气物理散射模型的快速图像去雾方法

权利要求书

1.基于大气物理散射模型的图像去雾方法，包括如下步骤：

(1)图像获取

通过数字成像设备，获得并输入原始数字雾霾单幅图像；

(2)RGB最小分量灰度图像I_dc获取

将获取的彩色数字图像转换到RGB颜色空间，并求取每个像素点的最小RGB分量，获得RGB最小分量灰度图像I_dc；

(3)对I_dc进行灰度开运算，得到I′_dc

对获取的RGB最小分量图像I_dc进行灰度开运算，首先进行灰度腐蚀运算，当结构元素为正值，输出图像比输入图像暗，输入图像中亮的细节的面积如果比结构元素的面积小，则亮的效果将被削弱；为了减轻腐蚀运算后灰度图像的边缘模糊问题，继续进行灰度膨胀运算，最终得到灰度图I′_dc，去除了场景中较小的白色目标的影响；

(4)环境光A的估计

将雾霾图像分为两类，一种为无天空图像，另一种为天空面积较大图像，前者求取灰度图I′_dc中像素的灰度最大值A＝max I′_dc(x，y)作为环境光的估计值，后者需对环境光估计值进行修正，即A＝max I′_dc(x，y)-δ，δ为修正量；

(5)大气幕V(x，y)和透射率t(x，y)估计

对步骤(2)、(3)得到的灰度图I_dc和I′_dc做快速联合双边带滤波，首先对I_dc进行空间和幅度的降采样，然后计算联合直方图，再进行三维空间卷积，获得大气幕V(x，y)，用常数ω将大气幕亮度取值修正为ω·V(x，y)，0＜ω≤1，这样可以有针对性地保留一部分覆盖遥远景物的雾，使复原图像更真实；

利用环境光A和大气幕V(x，y)，根据关系式V(x，y)＝A(1-t(x，y))，用如下估计式求解透射率t(x，y)：

t(x，y)＝max((1-0.95×V(x，y)/A)，0.01)

为了防止t(x，y)过小导致复原图像中产生噪声，所以将t(x，y)下限值设定为0.01；

(6)图像复原

将已估计的大气幕V(x，y)和透射率t(x，y)代入图像复原模型L₀(x，y)＝(L(x，y)-V(x，y))/t(x，y)对L₀(x，y)的RGB三个分量进行初步复原，再求解场景目标的RGB分量反射率ρ(x，y)＝L₀(x，y)/A，并将ρ(x，y)截断为[0 1]，以完成对亮度的调和，去除环境光对目标的影响，使复原的图像更真实。

2.根据权利要求1所述的基于大气物理散射模型的图像去雾算法，其特征在于：所述步骤(4)中对于存在大片天空区域的环境光估计值进行修正，当修正量取δ＝30时，效果最佳。

3.根据权利要求1所述的基于大气物理散射模型的图像去雾算法，其特征在于：所述步骤(5)中对灰度图像I′_dc和I_dc作快速联合双边带滤波获得V(x，y)，方法按如下步骤进行：

(3a)将I_dc(x，y)和I′_dc(x，y)作为输入图像，并对I_dc(x，y)的空间分辨率以及幅度分辨率分别进行α，β倍降采样，得到网格化的三维空间(x_d，y_d，I_d)，所述(x_d，y_d，I_d)分别为采样后的空间坐标及灰度值；

(3b)构造三维数组I_data(x_d，y_d，I_d)和I_w(x_d，y_d，I_d)，遍历I_dc(x，y)图像的每个像素，此时I_dc(x，y)的各像素灰度值已降采样，将I′_dc(x，y)的对应像素点的灰度值累加至I_data(x_d，y_d，I_d)，即I_data(x_d，y_d，I_d)＝I_data(x_d，y_d，I_d)+I′_dc(x，y)，同时I_w(x_d，y_d，I_d)＝I_w(x_d，y_d，I_d)+1，得到两个三维直方图I_data(x_d，y_d，I_d)和I_w(x_d，y_d，I_d)；

(3c)对I_data(x_d，y_d，I_d)和I_w(x_d，y_d，I_d)进行三维高斯滤波，得到I_G(x_d，y_d，I_d)；

(3d)对I_G(x_d，y_d，I_d)进行三维线性插值运算，得到V(x，y)。