[发明专利]图像去雾方法及其系统

权利要求书

1.一种图像去雾方法，其包括以下步骤：

步骤一，采集包含有雾的图像；

步骤二，根据图像的边界条件获得初始的大气散射函数；

步骤三，利用递归双边滤波来精化初始的大气散射函数；

步骤四，再次使用递归双边滤波器得到局部对比度；

步骤五，基于局部对比度，对不同浓度的雾区域自适应地进行处理；

步骤六，根据图像退化模型快速获得去雾结果，并进行色调调整后将最终结果进行输出展示；

步骤二中根据图像退化模型得到全局大气光A，采用像素点i为中心的窗口ω(i)对输入图像的r,g,b三通道分别进行最小值滤波，然后，选取滤波后的三通道最大值作为全局大气光A，

其中，j是像素点索引，I是输入图像。

2.如权利要求1所述的图像去雾方法，其特征在于：所述初始的大气散射函数由以下方法获得，假设在窗口ω(i)内的大气散射函数为常数，定义其为V(i)，根据场景辐射通常是有界的这一物理特性，即J≥B,可以得到，

其中，V(i)为大气散射函数，ζ为属于窗口ω(i)内的像素点，a∈{r,g,b}，J是场景辐射，B为场景辐射的下边界，W_b(i)为将场景辐射的下边界代入所得大气散射函数的上边界。

3.如权利要求2所述的图像去雾方法，其特征在于：允许窗口内场景传输值有细微的变化，从而将场景传输的初始估计值进一步调整为，其中，W_a(i)为大气散射函数初始估计值。

4.如权利要求3所述的图像去雾方法，其特征在于：所述步骤三中采用递归双边滤波算子，基于一系列一维的离散信号操作，通过多次迭代，对初始的大气散射函数的精化如下，

其中,M_rbf(i)为精化后的大气散射函数，其中，σ_s1，σ_r1分别为空间域和范围域的参数，此过程记为M(i)＝RBF(W_a(i),σ_s1,σ_r1)。

5.如权利要求4所述的图像去雾方法，其特征在于：所述步骤四中对大气散射函数初始估计值W_a(i)进行更大尺度的双边滤波得M′(i)，M′(i)和局部对比度N(i)的计算公式分别为，

M′(i)＝RBF(W_a(i),σ_s2,σ_r2),σ_s2>σ_s1,σ_r2>σ_r1

N(i)＝|M(i)-M′(i)|

其中，σ_s2，σ_r2分别为空间域和范围域的参数，M(i)为对初始的大气散射函数双边滤波的结果，

大气散射函数的估计值为，

式中，V_b(i)为基于局部对比度的大气散射函数的估计值，m为M(i)的平均灰度值，k为一个可调的系数，

由于0≤V_b(i)≤W_a(i)，采用V_f(i)＝max(min(pV_b(i),W_a(i)),0)对V_b(i)加以约束，其中，V_f(i)为最终大气散射函数估计值，p为平衡因子。