[发明专利]一种实时视频去雾方法

权利要求书

1.一种实时视频去雾算法，包括以下步骤：

步骤1，图像获取：通过成像设备获得一帧雾天图像I；

步骤2，求最小通道图I_min：将步骤1获取的图像在RGB颜色空间，对每个像素点求取RGB分量的最小值，获得最小通道图I_min；

步骤3，估计当前帧大气光值A₀：对步骤2获得的I_min的前height/3行(其中height为图像高度)做半径为height/30的最小值滤波。目的在于去除明亮细节，减少非大气光的白色明亮物体干扰。在滤波后前height/3行找出最亮像素点，将原图对应位置取RGB三通道中的最大值作为当前帧估计的大气光值A₀；

步骤4，滑动平均求得大气光值A：在雾天视频处理过程中，A值的波动可能会造成复原结果出现明暗跳变现象，影响视觉效果。为使A值变化平稳，采用滑动平均的方法，将当前帧估计的大气光值A₀与前7帧图像估计的大气光值求平均得到当前帧的最终大气光值A。

步骤5，初步估计透射率图由最小通道图I_min可得到初步估计的透射率图

步骤6，下采样透射率为减少处理时间，先将下采样得到使得的宽高分别为原图宽高的1/4；

步骤7，导向滤波优化下采样透射率用3×3的方形结构元素b对做形态学开运算，得到作为导向滤波的输入图，作为导向图，进行导向滤波以平滑区域内部，同时达到保持边缘的目的，经导向滤波后，得到优化后的下采样透射率t_d(x)；

步骤8，上采样t_d(x)得到最终透射率图t(x)：采用线性插值的方式，得到原来尺寸的优化后透射率图t(x)；

步骤9，白色区域的修正：由于天空等白色区域不满足暗原色先验规律，这些区域的透射率被低估，需要进行修正，得到修正后的透射率图t′(x)；

步骤10，初步复原无雾图像J：将估计出的最终大气光值A和透射率图t′(x)带入大气散射模型，获得初步去雾图像；

步骤11，自适应亮度调整：对初步去雾后的图像J各像素点RGB三通道做同比例增强，以保持物体颜色，得到最终的复原图像。

2.根据权利要求1所述的实时视频去雾算法，其特征在于，步骤3和步骤4中大气光值的估计简单有效，且视频处理考虑帧间连续性。通过与前若干帧估计的大气光值求取平均得到当前参与运算的大气光值A，较好解决了因A值波动造成的视频明暗跳变现象。

3.根据权利要求1所述的实时视频去雾算法，其特征在于，步骤6为实时处理更高分辨率的图像，改善透射率的部分采用了下采样的方法以提高速度，且去雾质量无明显下降。