[发明专利]基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法

权利要求书

1.基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、针对道路的视频，确定视频中的图像是否处于有雾状态；

步骤2、针对视频中有雾状态的图像，采用物理去雾模型，确定需要的参数；

I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))

其中，I(x)表示需要进行去雾处理的有雾图像的像素；J(x)表示恢复的无雾图像的像素；t(x)为透射率；A为全球大气光成分；

步骤3、针对视频中有雾状态的图像，结合双色反射模型与双边滤波找到雾的位置，从而估计全球大气光成分A以及透射率t(x)；具体过程包括以下步骤：

双色反射模型的公式如下：

其中，I_c为需要进行去雾处理的有雾彩色图像；为彩色漫反射图像；I^S为镜面反射图像，对应雾气部分的图像；σ_c为色度；I_c^D为r、g和b三通道对应的漫反射图像；

Λc为漫反射色度；Λ_max是漫反射色度在r,g,b三个通道上的最大值，用近似漫反射色度λ_c在r,g,b三个通道上的最大值λ_max来估计漫发射色度在r,g,b三个通道上的最大值Λ_max；

根据如下公式得到镜面反射图像I^S：

其中，σ_min为σ_c在r,g,b三个通道上的最大值；I^S(x)表示I^S的像素；

将镜面反射图像I^S作为雾图，利用双色反射模型找到雾的位置，然后通过双边滤波滤波器去除雾图噪声得到准确的雾图；按照亮度的大小排序，取前20个亮度值作为全球大气光成分A的估计值；

t₁(x)＝(maxI^S(x)-minI^S(x))(A-I^S(x))

t₂(x)＝(maxI^S(x)-minI^S(x))A-(I^S(x)-minI^S(x))I^S(x)

然后通过以上的公式得到透射率t(x)；

步骤4、将透射率的范围限制为min(t(x),0.1)；

根据透射率的范围限制min(t(x),0.1)得到恢复的无雾图像的像素

2.根据权利要求1所述的基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法，其特征在于，步骤1所述的确定视频中的图像是否处于有雾状态的过程包括以下步骤：

步骤1.1、将视频分为一帧帧连续的图像，然后将图象映射到HSV颜色空间上，HSV表示的是色调、饱和度和明度；

步骤1.2、统计每帧图像V和S的差值大于0的像素个数占图像总像素的百分比；当所述的百分比大于阈值，说明图像中存在雾；反之图像中不存在雾；

其中阈值为0.1，V和S的公式如下：

V＝max(r,g,b)

其中，r、g、b分别表示图像处理领域中的红、绿、蓝通道；max(·)表示最大值，min(·)表示最小值。

3.根据权利要求1所述的基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法，其特征在于，步骤3所述的通过双边滤波滤波器去除噪声的过程中双边滤波滤波器g(i,j)如下：

i,j,k,l分别表示图像中两个相邻像素的坐标，其中(i，j)、(k，l)为对应像素的坐标；权重系数w(i,j,k,l)取决于定义域核和值域核的乘积f(k，l)表示要滤波的图像存在噪声的雾图上的每个像素的像素值，f(i，j)表示与f(k，l)每个像素点相邻的像素值；定义域方差记为σ_d，值域方差记为σ_r。