[发明专利]有雾图像的质量最佳化方法

权利要求书

1.一种有雾图像的质量最佳化方法，其特征在于包括下列步骤：

步骤1：输入图像：选择有雾环境中由成像设备获得的数字图像为源图像S＝T_Dev(i,x,y)，i＝0,1,2表示红、绿、蓝三分量,S为雾和被成像物体的合成图像，并经传输路径上的雾衰减后到达成像设备的图像，其中,S的大小为M×N，x的范围为：0～(M-1),y的范围为：0～(N-1)；

步骤2：衰减补偿：按下式对源图像S＝T_Dev(i,x,y)进行衰减补偿，得到补偿后图像E＝T_Com(i,x,y)：

$T_{Com}(i,x,y)=\frac{T_{Dev}(i,x,y)}{e^{-\mathrm{\β}d}}$

式中，β为成像光线传输途径上的雾对成像光线的衰减系数，在0～0.01间取值；d的变化范围为0～(N-1)；

步骤3：去雾：去雾后图像C可通过以下方法获得：

(1)获取补偿后图像E＝T_Com(i,x,y)每个像素点的红、绿、蓝三种分量的色度值R(x,y)＝T_Com(0,x,y)、G(x,y)＝T_Com(1,x,y)、B(x,y)＝T_Com(2,x,y),作出红、绿、蓝三种分量的色度谱，分别计算三分量色度谱的左、右边缘值：Left(i)和Right(i),i＝0,1,2表示红、绿、蓝三分量；

(2)求取Left(i)的最大值Left；

(3)求取Right(i)的最小值Right；

(4)对图像E的红、绿、蓝三分量分别进行Zadeh-X变换，生成变换后的数字图像即为去雾后图像C＝T(i,x,y)；

所述Zadeh-X变换方法如下：

$T(i,x,y)=k\frac{O(i,x,y)-Theta}{{\mathrm{Delta}}_{\mathrm{Re}m}},i=0,1,2$

约束条件为：

$T(i,k,x,y)=\left\{\begin{array}{cc}k,& T(i,k,x,y)\>k\\ 0,& T(i,k,x,y)\<0\end{array}\right.,i=0,1,2$

和

Theta＝Left；

Delta_Rem＝Right-Left

上式中，取k＝255；i＝0,1,2表示红、绿、蓝三分量；O(i,x,y)表示衰减补偿后图像E的第i颜色通道的像素点(i,x,y)的色度值，T(i,x,y)表示去雾后图像C＝T(i,x,y)的第i颜色通道的像素点(i,x,y)的色度值；

步骤4：对去雾后图像C＝T(i,x,y)进行快速自适应最佳化，得到最佳化图像Z＝T_Opt(i,x,y)；

快速自适应最佳化通过修改的Zadeh-X变换实现，修改的Zadeh-X变换为：

$T_{Opt}(i,x,y)=k\frac{O(i,x,y)-Theta}{{\mathrm{Delta}}_{Opt}}+Theta,i=0,1,2$

上式中，取k＝255；两个变换参数Delta_Opt和Theta分别取值为：

Delta_Opt＝5×(255-AL)^0.811

$Theta=\left\{\begin{array}{cc}0,& AL\≤127.5\\ 255,& AL\>127.5\end{array}\right.$

上式中，i＝0,1,2表示红、绿、蓝三分量；O(i,x,y)表示去雾后图像C＝T(i,x,y)第i颜色通道的像素点(i,x,y)的色度值；T_Opt(i,x,y)表示变换后最佳化图像Z第i颜色通道的像素点(i,x,y)的色度值；AL为去雾后图像C＝T(i,x,y)的平均亮度。