[发明专利]一种天空区域视觉优化的图像去雾方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理方法。

背景技术

随着安防科技的发展和网络带宽的增加，计算机视觉系统在多个领域得到了广泛的使用，比如高速公路、城市道路、航海、航拍等。近些年来，中国等发展中国家经常遭受雾霾等恶劣天气的侵袭，在这种极端天气情况下，高清摄像头会受到大气中固体小颗粒和小液滴的影响，拍摄的图像往往丢失主要信息，从而导致图像采集设备无法拍摄到清晰的图像。这是由于悬浮粒子会对光线产生散射,使景物反射的光线发生衰减,同时散射环境光混合到观察接收的光线中,使成像后图像的对比度、颜色等特征发生改变。图像质量的降低严重影响了大量室外计算机视觉系统的使用。如道路安全监控、汽车安全驾驶、光学武器作战、敌我战场监视等。特别是近年来国内各大城市出现的严重雾霾天气，导致城市交通瘫痪、航班延误取消，严重影响了人们的日常生活、工业生产以及军事侦察和作战，从而引起了各国研究人员的重点关注。

随着计算机视觉应用的日益广泛和计算机技术的发展与成熟,各国的研究人员针对降质图像的增强技术进行了大量的研究，也取得了一定的研究成果。为了美化图像的视觉效果以及突出图像特征以便计算机视觉系统处理,需要对图像进行去雾处理。图像去雾就是指用特定的方法和手段,使空气中悬浮微粒对图像的不良影响降低甚至消除。然而，在这些经典的去雾算法中，包括何凯明的暗通道去雾、Tarel的基于中值滤波的去雾以及一些基于其他边缘保留的方法中，都有一个普遍存在的问题：即对天空部分处理的不好。究其主要原因，还是因为天空部位基本上是不符合暗通道去雾先验这个前决条件的。导致的问题主要有两种，一是在天空非天空衔接处经常会出现雾气没有完全处理完的情况，这种情况被称为“光晕效应”，它会使图像整体看起来很不自然。另一方面，暗通道去雾算法对于天空区域的处理并不是很好，经常会出现色彩失真现象。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种天空区域视觉优化的图像去雾方法。

本发明的目的在于提出了一种天空区域视觉优化的图像去雾方法，对已经分割出天空区域的图像进行视觉感知优化处理，有效解决了暗通道先验去雾算法存在的“光晕效应”和天空失真问题，取得了更加自然的去雾效果。

本发明的天空区域视觉优化的图像去雾方法，包括以下步骤：

步骤1.包含天空区域有雾图像的透射率评估；

首先读入包含天空区域有雾图像I；采用暗通道先验去雾方法对非天空区域的去雾效果很好，采用暗通道先验方法对包含天空区域的有雾图像透射率进行评估；

具体评估步骤如下：

11.根据暗通道的定义(即公式1)计算输入包含天空区域的有雾图像I的暗

通道，I的暗通道J^dark的可以表示为：

其中，x,y表示图像的任意一个像素点，Ω(x)表示某一图像块；I^c这里指的是输入的有雾图像，c是指R、G、B三通道中任意一个通道；所以暗通道J^dark可以由I每个像素取三通道最小值，再取窗口Ω(x)的最小值作为像素值；

12.大气光是根据图像像素评估的一个参数，是大气散射模型必须用到的参数之一；具体的评估步骤如下所示：

(2-1)求出包含天空区域有雾图像的暗通道J^dark像素值大小前0.1％的像素；

(2-2)找到(2-1)像素位置对应输入包含天空区域有雾图像I的像素点，求出这些像素最大像素值作为大气光A；

13.根据以下公式求包含天空区域有雾图像的透射率

ω(0≤ω≤1)是用来控制去雾强度的控制因子，这个参数是为了去雾效果更加真实，一般取0.95为宜；

步骤2.包含天空区域有雾图像透射率的导向滤波；

由于包含天空区域有雾图像的透射率有明显不连续的区域，直接去雾图像会出现块状的锯齿边缘，效果不是很好，所以需要用滤波进行平滑处理，但是普通的中值滤波，高斯滤波会破坏透射率的规律性，所以需要使用有效保持边缘的导向滤波；

根据以下公式将导向滤波应用于计算包含天空区域有雾图像的透射率：