[发明专利]一种基于天空区域分割的单幅图像去雾方法

权利要求书

1.一种基于天空区域分割的单幅图像去雾方法，其特征是，包括如下步骤：

步骤1)获取雾天图像I(x,y)；

步骤2)根据图像的多视觉特征，对图像进行分割预处理；所述多视觉特征包括位置信息、亮度信息、饱和度信息和视觉显著度信息；

步骤3)根据步骤2)引入的视觉特征，每个特征都从不同的角度反映了天空区域的特点，将所有特征进行特征融合，融合为一个特征向量，作为超像素的最终特征C_i＝[L_i,F_i,S_i,X_i]^T，这里的L_i是空间位置，F_i是亮度特征，S_i是饱和度特征，X_i是视觉显著度特征；

步骤4)用SLIC超像素处理的思想对采集到的原始图像进行分割预处理，得到若干超像素；

步骤5)对于步骤4)得到的初步分割结果，用边缘检测的方法把图像分割为天空区域和非天空区域；

步骤6)在步骤5)中提取出的天空区域内，进行全局大气光估计；在天空区域的暗通道图中找到亮度最强的前0.1％的像素，并在其中选择具有最高像素强度的像素，将其定义为全局大气光；

步骤7)对于步骤5)提取出的非天空区域，采用一种平均饱和度先验的透射率估计方式；对于天空区域的透射率则认定为1；

结合天空区域和非天空区域的透射率，得到雾天图像的透射图；

利用导向滤波器对透射图进行平滑处理来消除透射率突变而产生的光晕效应；

将估计所得的各点透射率和全局大气光代入大气散射模型，恢复出相应的清晰图像；

所述步骤7)提出的采用平均饱和度先验的透射率估计方法，具体步骤如下：

依据大气散射模型：I(x,y)＝J(x,y)·t(x,y)+A·(1-t(x,y))，其中I(x,y)表示所采集到的雾天降质图像，J(x,y)为清晰图像，t(x,y)表示透射率，描述了光线在大气介质中的衰减程度，A是全局大气光，清晰图像J(x,y)表示为一个只与透射率t(x,y)有关的函数ψ(t(x,y))：

清晰图像J(x,y)的邻域平均饱和度表示为一个仅与透射率t(x,y)有关的函数ζ(ψ(t(x,y)))，J^R、J^G、J^B分别对应图像J的R通道、G通道、B通道：

依据平均饱和度先验知识，即清晰图像J(x,y)的平均饱和度为“0.106”，计算出符合平均饱和度先验的各像素透射率t(x,y)，具体过程如下：

假设图像在一定的局部邻域范围内的透射率是恒定的，构建透射率的优化模型如下：利用黄金分割法进行求解，便可得到各像素的透射率；

步骤8)针对去雾以后图像偏暗的特点，采用一种采用导向滤波器的Retinex方法对图像进行增强：先将去雾以后的图像从RGB空间转换到HSV空间，使颜色分量和亮度分量分离，在处理过程中只对亮度分量进行增强；

步骤9)在亮度通道对输入图像进行入射分量的提取：采用导向滤波器对输入图像进行处理，估计出入射分量和光照分量，根据Retinex理论，可计算出反射分量，即增强后的清晰图像；

步骤10)将图像从HSV空间转换回RGB空间，输出最后的彩色图像。