[发明专利]基于分数阶微分及暗原色先验的雾天图像增强方法

权利要求书

1.基于分数阶微分及暗原色先验的雾天图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，输入雾天图像I，对I进行暗原色先验及Retinex算法处理，得到初步去雾图像J(x,y)；

步骤2，选取最佳分割阈值，将所述初步去雾图像J(x,y)分割为前景区域J₁(x,y)和背景区域J₂(x,y)；

步骤3，分别计算出所述前景区域J₁(x,y)对应的最优分数阶微分阶数值v₁和所述背景区域J₂(x,y)对应的最优分数阶微分阶数值v₂；

步骤4，确定掩模系数和掩模大小，构造分数阶微分算子掩模w(s,t)；

步骤5，分别将所述步骤3得到的分数阶微分阶数值v₁和分数阶微分阶数值v₂带入w(s,t)，得到掩模w₁(s,t)和掩模w₂(s,t)，将掩模w₁(s,t)和前景区域J₁(x,y)的像素点进行卷积运算，将掩模w₂(s,t)和背景区域J₂(x,y)的像素点进行卷积运算；

步骤6，输出I经图像增强后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于分数阶微分及暗原色先验的雾天图像增强方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤为：

步骤1.1，输入雾天图像I，将I从RGB颜色空间转换到YCbcr颜色空间，并提取I的亮度分量图像Y(x,y)，(x,y)表示图像中像素点的位置；

步骤1.2，采用单尺度Retinex算法，计算反射图像R(x,y)：

L(x,y)＝F(x,y)*Y(x,y) (1)

其中，F(x,y)为高斯滤波器，δ代表高斯核，“*”表示卷积运算符，L(x,y)代表入射图像；

r(x,y)＝logY(x,y)-logL(x,y) (2)

将r(x,y)从对数域转换到实数域，得到反射图像R(x,y)；

步骤1.3，计算I的场景透射率的近似值

将I的场景透射率近似定义为将t(x,y)从实数域转化到对数域，得到I的场景透射率的近似值

步骤1.4，计算I在c通道的大气光近似值A^c：

其中，r,g,b为图像的三个颜色通道，c为I中r,g,b的某一个颜色通道，Ω(x)表示以(x,y)为中心的局部区域，I^c(x,y)表示I中r,g,b的某一个颜色通道图像；

步骤1.5，分别计算r,g,b三个颜色通道初步去雾后的图像J^c(x,y)：

步骤1.6，将r,g,b三个颜色通道的J^c(x,y)组合为RGB空间上的初步去雾图像J(x,y)。