[发明专利]一种基于清晰度评价的自适应图像去雾方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉、图像去雾技术领域，具体为一种基于清晰度评价的自适应图像去雾方法。

背景技术

随着社会的不断发展与进步，尤其是科学技术的不断进入，人们的物质生活得到了很大的改善与提高，尤其是城市化进步点不断加快和交通运输业的飞速发展，人们得以走出去更多的了解外面的世界。社会快速发展进步的同时，也带来了许多负面的影响，如大量土地植被破坏，工业污染企业排污严重超标，机车保有量数量急剧增加，对人们赖以生存的空气环境造成了严重的破坏。

近年来，随着环境和气候的变化以及空气质量的不断下降，导致了雾霾天气的频繁出现。由于受到雾霾天气的影响，以及空气媒介对大气光的散射、反射和吸收作用，使得获取的图像清晰度降低、图像模糊不清、局部细节丢失严重，直接限制并影响了智能导航、公路视频监控、卫星遥感等视觉系统的有效发挥。

为了能够很好的对图像进行清晰度处理，现有公开文件中公开了诸多图像去雾的方法，如基于透射率归一化的增强弱光图像清晰度的方法、一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法和基于图割的图像去雾方法等；各种去雾方法在一定程度上都对图像去雾提高清晰度起到不同程度的作用。

而基于清晰度评价的图像去雾方法，尚未有公开，因此，提供一种基于清晰度评价的自事情图像去雾方法，是一个值得研究的问题。

发明内容

为了克服上述现有技术中的不足，本发明提供了一种基于非物理模型和物理模型的去雾方法，并针对不同浓度的雾霾图像，从图像清晰度判决分析的角度出发，自适应调用相应地去雾算法进行去雾处理，并对处理结果进行图像质量评价，进而引入编码决策方法，使得输出最佳去雾图像的方法。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于清晰度评价的自适应图像去雾方法，包括：图像预处理、图像清晰度判决、图像去雾处理和编码决策优化；

所述的图像清晰度判决是根据气象学中能见度的定义，对输入的雾霾图像进行分类；

所述的图像去雾处理是对分类后的雾霾图像依次调用去雾算法进行处理；

所述的编码决策优化是对处理结果进行图像质量评价，并对评价结果引入编码决策方法，进而再次自适应调用去雾算法进行处理，实现输出效果最优化。

所述的一种基于清晰度评价的自适应图像去雾方法，具体包括以下步骤：

第一步：输入原始雾霾图像I(x,y)，并计算图像I(x,y)的局部均值，局部方差，平均梯度，信息熵等清晰度指标；

第二步：根据清晰度指标判断图像是否含雾；如果含雾，则进一步判别所含雾霾的浓度情况；反之，则直接输出；

第三步：初始化备选去雾算法；

第四步：根据不同雾霾浓度的图像依次调用去雾算法进行处理；

第五步：对各去雾图像进行图像质量评价，并统计各评价指标；

第六步：根据评价指标相对最优准则，进行编码决策，并对结果重新进行自适应清晰度判决，最终输出较优的去雾图像；

所述第一步对输入的原始雾霾图像I(x,y)，计算其局部均值，局部方差，平均梯度及信息熵等清晰度指标：

设I是一幅具有L灰度级的图像，图像总的像素点个数为M*N；假定I(i,j)是图像中某像素点的灰度值，局部区域的定义为：以(i,j)为中心，窗口大小为m*m(m＝2n+1)的区域，其中n为一个整数。那么局部均值可以用下式计算：

(1)局部均值：

(2)局部方差：

(3)平均梯度：

(4)信息熵：

假设图像灰度级为l的像素出现的概率为p_l＝n_k/n，其中，n表示像素的总个数，n_k表示灰度级为l的像素个数，k＝0,1,…,L-1，则信息熵为：

所述第二步进行图像清晰度判决，首先通过第一步对输入原始雾霾图像计算其清晰度判决指标；如果各项指标均处于某一阈值范围内，则依据气象学中图像能见度的判别标准表示输入图像含雾，并进一步判别图像所含雾霾浓度的情况，是否属于薄雾，轻雾，中雾，还是浓雾；反之，则直接输出；

所述第三步备选去雾算法初始化，备选去雾算法如下：

(1)Retinex去雾算法：