[发明专利]一种基于灰色关联度引导滤波的图像去雾方法

权利要求书

1.一种基于灰色关联度引导滤波的图像去雾方法，其特征在于，所述去雾方法包括以下步骤：

步骤1：通过灰色关联度与阈值对雾霾图像进行正常像素和被雾霾颗粒破坏像素的判断；

步骤2：在以f(i,j)为中心像素的3×3滤波窗口内，选择滤波窗口中像素值的均值作为参考序列X₀，判定被污染的像素点，按照从左到右，从上到下的顺序依次遍历图像中的各个像素得到滤波后的图像；

步骤3：雾气面纱计算；

所述步骤3雾气面纱计算通过取对数缩小原始图像和滤波以后图像像素值之间的差异，以减少大气面纱中包含的原始图像的纹理信息和细节信息，在对数域中，用原始图像减去灰色关联引导滤波后的图像，将二者的差值取反对数作为原始有雾图像的雾气面纱估计值；

步骤4：通过大气散射退化模型进行雾霾图像的复原；

所述步骤4的大气散射退化模型为公式(5)：

I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))                        (5)

其中，I(x)为含有雾霾的图像，J(x)为去雾后恢复出的清晰图像，t(x)是透射率,A是全局大气光系数，x是像素点坐标；

透射率t(x)由公式(6)确定：

V(x)＝A(1-t(x))                                (6)

大气面纱V(x)由公式(7)确定：

V(x)＝exp(aln(I(x)+1)-ln(H(x)+1))              (7)

其中，α是取值区间为(0,1)的常数，I(x)为原始有雾图像，H(x)为灰色关联引导滤波以后的图像；

去雾后恢复出的清晰图像J(x)为公式(8)：

其中，A是全局大气光系数，其取值为从图像暗通道的像素值中按亮度值大小取0.1％的像素，然后再取这些像素对应在原图中的最大值作为A值,即公式(9)：

A＝max(max(I^dark(x),0.1))                        (9)

其中，I^dark(x,y)表示图像的暗通道；

设置一个下限值t₀，即用max(t(x),t₀)代替t(x)，去雾的无雾图像表达式为公式(10)：

2.根据权利要求1所述的基于灰色关联度引导滤波的图像去雾方法，其特征在于：所述步骤1设定系统参考序列为X₀＝(x₀(1)),比较序列为X₁＝(x₁(1)),X₂＝(x₂(1)),…,X_i(x(1)),...X₈(x(1))，分别计算参考序列与比较序列的差异信息序列Δ_0i(1)＝|x₀(1)-x_i(1)|，并求出差异序列的最大值和最小值则所述灰色关联度可以表示为：

式中的ξ∈(0,1)为分辨系数,根据公式(1)可知，对于给定的一组参考序列与比较序列，ξ是常数，所述灰色关联度可以表示为C₁/Δ+C₂，其中,C₁,C₂均为常数；Δ＝|x₀(1)-x₁(1)|。