[发明专利]基于阈值分割优化的暗原色天空区域去雾方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步的涉及图像去雾方法，可用于图像 增强和视频监控。

背景技术

图像去雾的目的在于去除图像中的雾信息，提高图像的对比度，提高图像的 质量。由于天气等因素的干扰，在图像的采集过程中可能会受到雾霾、烟雾等因 素的影响从而使得图像的对比度下降，降低图像的质量，影响图像的后续处理及 其使用价值。因此，图像去雾具有重要的意义。

芮义斌，李鹏，孙锦涛等发表的论文“一种交互式雾天图像去雾方法”中提 出一种基于Retinex(Retinal-cortex-theory)理论的多尺度Retinex(MSR)去雾算 法。Retinex理论是基于色彩恒常的一种代表性计算理论，其全称是视网膜皮层 理论(Retinal-cortex-theory)。Retinex理论认为人类感知到的物体颜色与物体表 面的反射性质有着密切的关系，而与投射到人眼的光的特性关系不大。该去雾方 法的具体步骤是：首先，利用取对数的方式将原图像的照射分量和反射分量进行 分离，并与高斯滤波函数进行卷积，得到低通滤波后的图像；之后用原图像减去 低通滤波后的图像，得到高频增强的图像；最后对该图像进行取反对数并进行对 比度增强，得到最终的结果图像。该方法虽然能够在一定程度上将图像的雾信息 去除，但只是从图像增强上对图像进行去雾，没有考虑到图像中雾的本质，因此 不能将图像中的雾信息去除干净，效果不佳。

何凯明等人在2009年发表的论文“SingleImageHazeRemovalUsingDark ChannelPrior”提出基于暗原色先验(DarkChannelPrior,DCP)的单幅图像去雾方法。 该方法认为，户外清晰的图像总符合暗原色先验理论，该理论认为在一幅户外清 晰图像上，总存在一些像素点的值很小，甚至趋近于0。该方法的具体步骤如下： 首先，求取图像的暗通道图，之后根据暗通道图求取图像的透射率和大气光值， 最后根据求得的透射率和大气光值复原图像。该方法从图像中雾的本质出发，当 图像中没有高亮的天空区域时，能够很好的去除图像中的雾信息，去雾效果良好。 但当图像有大量高亮天空区域时，暗原色先验理论不再适用于这些区域，导致复 原效果不佳。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于阈值分割优化的 暗原色天空区域去雾方法，以在使用暗原色这一理论有效去除非天空区域的雾信 息的同时，优化处理天空区域的效果，获得复原效果好的去雾图像。

为实现本发明目的的技术方案包括如下：

(1)输入任选的一幅含有天空区域的带雾图像I，依次计算该带雾图像的 暗通道值和大气光值A；

(2)计算带雾图像每个像素点的透射率，并将各像素点的透射率组合为雾天 图像的透射图t；

(3)对透射图t进行导向滤波，得到优化后的透射图t'；

(4)求优化后的透射图t'的灰度分布直方图，并根据该直方图分布规律选取 一个阈值T，将优化后的透射图t'中像素值小于T的区域标记为天空区域；

(5)按照下式对天空区域的透射率进行放大：

t'(x)＝μt'(x)，

其中，t'(x)为像素点x的透射率，μ值为大于1的数，取值为μ＝1.5；

(6)根据上述所求得的大气光值A以及像素点x的透射率t'(x)，按照下式得 到最终的去雾图像：