[发明专利]一种无人机拍摄图像的优化去雾处理方法

权利要求书

1.一种无人机拍摄图像的优化去雾处理方法，其特征在于，以暗通道先验去雾处理方法为基础，结合无人机图像特点优化计算速度和去雾后数据质量，得到适合无人机拍摄图像的去雾方法；

所述暗通道先验去雾处理方法根据暗通道原理获取先验知识，利用有雾图像退化物理模型实现图像去雾处理，根据有雾图像退化物理模型将图像去雾处理过程分为以下几步：估算大气光照强度A、估算大气透射率、去雾处理；

结合无人机图像特点的优化去雾算法从处理速度优化和处理效果优化两方面入手，处理速度优化包括以下三个方面：一是算法时间复杂度为O(1)的暗通道滤波，二是使用图像下采样减少数据量，三是使用中值滤波精化大气透射率图层；处理效果优化包括以下两个方面：一是增强大气透射率图层对比度，二是图像增强处理。

2.根据权利要求1所述的一种无人机拍摄图像的优化去雾处理方法，其特征在于，暗通道原理是在大量观测清晰图片的基础上得出的统计理论：在大多数不包含天空的清晰图片中，每个像素在r，g，b三个颜色通道上至少有一个通道的灰度值很低甚至趋近于0，在某个很小的局部区域内辐射强度的最小值很低，有雾图像和清晰的无雾图像相比亮度较高并且透射率t较低，所以有雾图像的暗通道值较高，暗通道图像灰度值也偏高，暗通道图像描绘了云雾的厚薄程度，借助暗通道图层可求解得到大气透射率。

3.根据权利要求1所述的一种无人机拍摄图像的优化去雾处理方法，其特征在于，估算大气光照强度A首先找到暗通道图像中灰度值最高并占图像总像素数量0.1％的像素点，记录其所在位置，并记录其在图像中所对应的坐标索引，根据记录的坐标索引在输入的有雾图像中找到与其对应的像素点，并计算在有雾图像中找到的这些像素点灰度平均值作为大气光照强度。

4.根据权利要求1所述的一种无人机拍摄图像的优化去雾处理方法，其特征在于，估算大气透射率时在以像素x为中心的滤波窗口中将大气透射率视为不变量，使用t(x)表示以像素x为中心的滤波窗口内的大气透射率，分别计算每个颜色通道中的最小值，计算出以像素x为中心的滤波窗口内灰度的最小值，则可以直接计算得出大气投射率。

5.根据权利要求1所述的一种无人机拍摄图像的优化去雾处理方法，其特征在于，根据有雾图像退化模型，图像去雾处理通过输入有雾图像I恢复输出清晰的无雾图像J，通过下式

J(x)=A(1-t(x))-I(x)t(x)]]>

由以像素x为中心的滤波窗口内的大气透射率t(x)、有雾图像I(x)、大气光照强度A，即可得出无雾图像J(x)。