[发明专利]一种基于自适应双阈值与暗通道先验的图像去雾方法

权利要求书

1.一种基于自适应双阈值与暗通道先验的图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步：获取有雾彩色图像I；

第二步：按He方法计算出透射图T；

按He方法计算出透射图T，计算步骤如下：

a)首先计算出I的最小通道图像I^min，计算公式为I^min＝min(R,G,B),其中R、G、B为图像I的颜色分量，对I^min进行最小值滤波，滤波尺寸设为15×15，滤波后的图像为暗原色图像I^dark；

b)在暗原色图像I^dark中计算出前0.001×SUM个强度值所在的索引位置，SUM为图像中像素值的个数,计算出这些索引位置对应的亮度值并选出最大亮度值记为天空光A；

c)根据天空光A与暗原色图像I^dark计算出粗透射图T^initial，其计算公式如式(1)所示

Tinitial(x,y)=1-0.95·Idark(x,y)A---(1)]]>

d)对透射图T^initial进行优化，求解式(2)的最小代价函数，其中M为抠图拉普拉斯矩阵，λ为修正参数，取0.0001；

E(T)＝T^T-MT+λ(T-T^initial)^T-(T-T^initial)(2)

第三步：计算出图像I的亮度图L；

计算出图像I的亮度图L，其计算公式如式(3)所示，式中R,G,B为图像I的三通道颜色分量；

L＝0.30·R+0.59·G+0.11·B(3)

第四步：计算透射图T与亮度图L的直方图，并记为Histo^T与Histo^L；

第五步：根据Histo^T利用“自适应双阈值法”计算出透射率上限阈值TH^High，TH^High的具体计算过程如下：

a)对Histo^T均匀划分20等份，将[0，0.05]的透射率的总频次合并至透射率0.025的频次上，划分后得到新的透射率直方图Histo^T-new；

b)然后在直方图Histo^T-new中计算出0.025，0.075，0.125，0.175，0.225，0.275，0.325七个透射率对应频次，再计算出该七个透射率对应频次的最大值V^max，并将该最大值V^max对应的透射率记为T₁；

c)计算出透射率T₁，T₁+0.05，…，0.4中所有透射率的对应频次，再计算所有频次中的最小值V^min，并将该最小值V^min对应的透射率记为T₂；

d)由直方图Histo^T-new读出透射率T₂-0.05与T₂+0.05对应的频次，分别记为V¹与V²；

e)计算V¹、V²、V^min三者数值大小之间的相关差异，公式如式(4)所示：

αnT=[Vmin-Vn]Vmin,n=1,2---(4)]]>

f)透射率上限阈值TH^High计算公式如式(5)所示：

第六步：根据亮度直方图Histo^L利用“自适应双阈值法”计算出亮度下限阈值TH^low，TH^low具体计算过程如下：

a)对亮度直方图Histo^L均匀划分20等份，划分后得到新的亮度直方图Histo^L-new；

b)然后在直方图Histo^L-new中计算出0.675×255，0.725×255，0.775×255，0.825×255，0.875×255，0.925×255，0.975×255七个亮度对应频次，再计算出该七个亮度频次的最大值F^max，并将该最大值F^max对应的亮度记为L₁；

c)计算出亮度0.6×255，…,L₁-0.05×255，L₁中所有亮度的对应频次，再计算所有频次中的最小值F^min，并将该最小值F^min对应的亮度记为L₂；

d)由直方图Histo^L-new读出亮度L₂-0.05×255与L₂+0.05×255对应的频次，分别记为F¹与F²；

e)计算F¹、F²、F^min三者数值大小之间的相关差异，公式如式(6)所示：

αnL=[Fmin-Fn]Fmin,n=1,2---(6)]]>

f)亮度下限阈值TH^low计算公式如式(7)所示：

第七步：设置天空区域判定条件为T(x,y)＜TH^High∩L(x,y)＞TH^Low，(x,y)为图像像素位置索引，对于满足上述条件的区域设定为天空区域R^Sky；

第八步：对天空区域R^Sky中的透射率按公式(8)修正，其中K为调节因子，取1-2；

TSky-refine(x,y)=min(max(K·THlow·L(x,y)THHigh·T(x,y),1)·max(T(x,y),0.1),1)---(8)]]>

第九步：利用修正后的透射率T^Sky-refine按He方法进行图像去雾；

利用修正后的透射率T^Sky-refine按He方法进行图像去雾，其去雾公式如式(9)(10)(11)所示，其中I(x,y,R)为图像I的R分量，I(x,y,G)为图像I的G分量，I(x,y,B)为图像I的B分量,J(x,y,R)为去雾后图像J的R分量，J(x,y,G)为去雾后图像J的G分量，J(x,y,B)为去雾后图像J的B分量,A为天空光，T^Sky-refine为修正后的透射图；

J(x,y,R)=I(x,y,R)-Amax(TSky-refine(x,y),0.1)+A---(9)]]>

J(x,y,G)=I(x,y,G)-Amax(TSky-refine(x,y),0.1)+A---(10)]]>

J(x,y,B)=I(x,y,B)-Amax(TSky-refine(x,y),0.1)+A---(11).]]> 2