[发明专利]一种雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算方法及系统

说明书

本发明涉及图像去雾处理技术领域，提供一种雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算方法及系统，方法包括：对输入的彩色图像中任意像素三通道进行最小值滤波；对执行最小值滤波后的图像进行两次形态学滤波，获得形态学滤波后的图像；对形态学滤波后的图像进行天空区域的粗定位，获取子天空图像；根据获得的所述子天空图像，利用聚类分析的方法获得天空区域；根据已经获取到的天空区域，计算大气光值，实现对大气光值的计算，同时可一定程度抵消天空区域白色云朵等带来的影响，又能排除彩色图像中可能存在的尖锐噪声引发的偏差，并为后续的图像去雾奠定基础。

技术领域

本发明属于图像去雾处理技术领域，尤其涉及一种雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算方法及系统。

背景技术

对图像特征进行准确提取是计算机视觉正常工作的关键因素，然而在雾、霾、烟、水汽等场合下，由于辐射光受到大气粒子的散射作用，导致场景的能见度降低，图像质量严重退化，不仅模糊不清，而且还会出现严重的颜色失真，极大地限制了系统效用的发挥，甚至导致计算机视觉系统无法正常工作。因此，为了改善图像质量并且丰富图像所包含的信息，使系统具备恶劣天气下工作的鲁棒性和可靠性，需要对雾天降质图像进行去雾处理。

其中，在图像处理过程中，大气光值的计算成为图像去雾算法的关键因素，但是通过现有技术提供的大气光值的计算方法计算得到的大气光值，与实际情况有一定偏差，导致图像去雾效果较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算方法，旨在解决现有技术中大气光值的计算方法计算得到的大气光值，与实际情况有一定偏差，导致图像去雾效果较差的问题。

本发明是这样实现的，一种雾霾图像基于自动聚类的大气光值计算方法，所述方法包括下述步骤：

对输入的彩色图像中任意像素三通道进行最小值滤波；

对执行最小值滤波后的图像进行两次形态学滤波，获得形态学滤波后的图像；

对形态学滤波后的图像进行天空区域的粗定位，获取子天空图像；

根据获得的所述子天空图像，利用聚类分析的方法获得天空区域；

根据已经获取到的天空区域，计算大气光值；

其中，所述根据已经获取到的天空区域，计算大气光值的步骤具体包括下述步骤：

将形态学滤波操作后的天空区域转换为灰度图像；

将属于所述天空区域的像素值提取出来，并保存；

对提取到的所述天空区域内的所有像素值进行降序排列；

选取所述天空区域中亮度值排在前百分之五数量的像素点的平均灰度值作为所述彩色图像的大气光值。

作为一种改进的方案，所述对执行最小值滤波后的图像进行形态学滤波的步骤具体包括下述步骤：

对执行最小值滤波后的图像进行先执行形态开运算再进行形态闭运算处理；

对进行先执行形态开运算再进行形态闭运算处理后的图像进行先执行形态闭运算再进行形态开运算处理。

作为一种改进的方案，所述对形态学滤波后的图像进行天空区域的粗定位，获取子天空图像的步骤具体包括下述步骤：

对形态学滤波后的图像进行九宫格分解，获取9个图像子块；

求取各个图像子块的平均灰度值；

对每个图像子块对应的平均灰度值进行不同权重赋值，并求取加权后的灰度平均值的最大值；

对求取到的最大值所对应的图像进行四叉树分割，获得四个子区域图像；