[发明专利]一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法

权利要求书

1.一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：输入雾天图像，得到雾天图像的暗通道图像和亮通道图像；

S2：利用四叉树搜索方法得到大气光估计值，结合亮通道图像和大气光估计值得到大气光图像；

S21：将暗通道图像裁剪成相同尺寸的子图像，分别计算各子图像的均值和标准差，并分别比较各子图像的均值和标准差的差值，将差值较大的子图像重复步骤S21，直至子图像的像素点个数少于阈值；

S22：在暗通道图像上对应出子图像的区域，分别求出各个区域的三通道像素平均值，将最小值即为大气光估计值；

S23：将亮通道图像与大气光估计值进行计算得到大气光图像A，具体计算公式为：

A＝a*Lc+b*A0,(a+b1)；

其中，Lc表示步骤S13求得的亮通道图像；A0为步骤S22求得的大气光估计值；

S3：计算得到透射率图像，结合大气光图像对透射率图像进行阈值处理；

所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31：按照暗通道先验理论的透射率估计公式得到透射率图像；

S32：对大气光图像与暗通道图像做差值，得到差值图像；将差值图像每一个像素值与雾天图像标准差做比较，若比标准差小则将透射率图像对应点的像素值乘以标准差与差值的比值；

S33：将透射率图像进行阈值处理，对透射率图像像素值小于0.1的像素点置0.1，大于0.9的像素点置0.9；

S4：对透射率图像进行精细化处理，输出去雾的复原图像；

所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41：利用步骤S12得到的暗通道图像作为引导滤波图像，对步骤S33得到的透射率图像进行快速引导滤波，得到细化透射率图像t；

S42：将大气光图像A和细化透射率图像代入大气散射模型中，得到去雾的复原图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11：根据输入的雾天图像计算各像素点的三个颜色通道，将最小值存入最小值通道图像，最大值存入最大值通道图像；

S12：计算最小值通道图像各相邻域像素点与中心点的差值，并与雾天图像标准差比较，若比标准差大则将该点像素值置255并求取该局部区域最小值，并置为中心点像素值，处理后的图像为暗通道图像；

S13：将最大值通道图像进行最大值滤波，得到的图像为亮通道图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于，所述大气散射模型具体计算公式为：

其中，J为去雾后的复原图像，I为输入的雾天图像，A是步骤S23中计算得到的大气光图像，t是步骤S41得到的细化透射率图像。