[发明专利]一种单幅雾天图像能见度估计方法

说明书

技术领域：

本发明涉及图像/视频处理技术中对图片质量的客观评价标准，具体来讲，涉及一种基于场景深度的单幅雾天图像能见度估计方法。

技术背景：

雾天降质图像的清晰化处理是计算视觉和图像领域的研究热点之一，具有广阔的应用前景，相关研究成果可以广泛应用于在航拍、视频监控、相片处理、多种交通工具的安全辅助驾驶系统等诸多领域。然而，目前针对去雾算法的性能评价尚未有统一的综合评价体系，各研究者大多采用自己的评价指标衡量所提算法的性能，造成了算法与算法之间不具备良好的可比性。对去雾效果的客观、定量评价问题一直没有解决的主要原因有三点：(1)缺乏理想的晴天图像作为参考标准。对去雾效果的评价不同于图像质量评价，对于一幅有雾图像很难获得与当前图像中场景完全相同的晴天参考图像。(2)去雾效果的优劣主要由人眼视觉感受决定，而人眼视觉感受因人而异，主观性强，设计能够完全模拟仿真人眼视觉感受的测试值几乎不可能。(3)目前常用的评价手段主要借鉴图像质量评价中的相关指标，如均方差、信息熵、峰值信噪比等指标，而直接用这些评价指标来评价去雾图像的效果，往往无法得到一致性的评价结论。

能见度是反映大气透明度的一个指标，航空界将其定义为视力正常的人在当时的天气条件下，能够从天空背景中看到或辨认出目标物的最大水平距离。能见度和当时的天气情况密切相关，当出现降雨、雾、霾、沙层暴等天气过程时，大气透明度较低，因此能见度较差。能见度与地面交通运输、飞行活动有密切关系，能见度不好是地面交通运输和飞行活动中严重的视程障碍，直接给目视飞行和车辆驾驶造成困难，甚至会危机运输安全，交管部门和民航组织会根据能见度来决定高速公路或机场是否关闭。因此，能见度值成为雾天图像的主要特征，是衡量各种去雾算法性能的重要评价指标。气象学中测量能见度的传统方法采用目测，并使用大气透射仪、散射仪、激光能见度测量仪等仪器进行测量。但这种测量方式对目标物的分布、周围观测环境要求较高，需要视野开阔，无遮蔽物遮挡，同时各类能见度仪器大多存在取样空间小，硬件成本高，需要多点观测，与人眼感知结果仍然存在一定的偏差。随着计算机视觉技术的发展，基于图像处理技术测量能见度的方法成为了主流研究方向。基于图像的能见度检测方法主要分为两类：第一类方法采用图像上依次判断不同距离的目标物来估计能见度，其主要思想是在不同距离位设定参照物，通过测量参照物的衰减程度来估算能见度。但这类方法中探测范围和精度受视野范围内可选用目标物的距离和数量的限制，同时需要额外设置参考物。第二类方法采用双亮度差的方法，这类方法中仍然需要增加人工标志物，通过测量点间亮度差来估算能见度。这类方法测量点的多少直接影响了检测误差率。

发明内容：

本发明的目的在于解决现有的能见度测试方法依赖大气透射仪等硬件设施、需要人工多点观测等局限性，基于透射率估计和场景深度，提供一种简单精确的基于单幅图像的能见度估计方法，通过所述方法可较容易的计算出雾天图像的能见度，为评价去雾算法的性能提供一种标准。

为了实现上述目的，本发明提供一种基于场景深度的单幅雾天图像能见度估计方法，该方法主要包括以下步骤：

步骤一，图像获取：通过成像设备获得一帧雾天图像I；

步骤二，透射率t′的估计，包括如下8个步骤：

步骤1，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2，估计当前帧大气光值A₀：对步骤1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3，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4，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5，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；