[发明专利]一种基于改进Retinex算法的雾天图像增强方法

说明书

本发明提供了一种基于改进Retinex算法的雾天图像增强方法，通过在HSI图像域下采用独特的双边滤波算法提取照射图像，并结合拉普拉斯算法对图像进行增强来实现。本发明的优点是：相比传统的双边滤波算法本发明对像素操作不再局限于局域内，由于一幅图像中相似的两个像素点不一定在同一个邻域内，所以通过非局部算法使其在一个相对更大的区域内寻找相似的像素；针对传统方法在细节对比度、色彩的保真性等方面的不足做出了改善，在提高清晰度的同时最大化保证了图像色彩的真实，对雾天干扰下的模糊图像增强达到了良好的效果，本发明在智能交通、环境监控等方面都有较好的应用前景。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域和图像去雾领域，具体涉及一种基于非局部双边滤波和Retinex算法的雾天图像增强方法。

背景技术

随着智能化的普及，许多领域对视频或图像质量的要求日益提高，在智能交通、智能家居、环境保护等方面都离不开一幅高质量的清晰图像。但是由于天气干扰使得许多时候监控摄像头拍摄到的图像都模糊不清，尤其是在雾气较重的天气下拍摄到的图像对比度低，很难辨认图像中的细节，为进一步的处理和研究造成了困难。近年来利用图像增强技术对图像进行处理成为主流方法，主要包括灰度变换、直方图修正、Retinex算法、频域滤波。这些方法通过在空间域或频域中突出图像边界及增加对比度达到图像增强的目的。

目前，在许多学者的努力下图像去雾算法的研究已经有了诸多成果。如方法一根据雾天成像机理对图像建立模型，再根据多尺度Retinex算法(MSR算法)对建模后的图像进行处理，去除雾化效果，实现彩色退化图像的复原；方法二通过特定滤光器找到图像中的雾度，估计雾度投射图的低值点用以获得高质量的去雾图像，利用编码器和解码器训练模型实现图像的去雾。这些算法对图像去雾增强都有一定的效果，但是也存在着色彩失真、噪声过多、细节损失严重等缺点和不足。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于非局部双边滤波和Retinex算法的雾天图像增强方法。

本发明采用的技术方案是：

一种基于改进Retinex算法的雾天图像增强方法，通过在HSI图像域下采用独特的双边滤波算法提取照射图像，并结合拉普拉斯算法对图像进行增强来实现。

进一步的，具体步骤如下：

a、将原始图像由RGB色彩空间转换到HSI色彩空间；

b、对I分量采用基于非局部双边滤波的Retinex算法提取照射分量；

c、将I通道图像在对数域减去照射分量得到反射分量；

d、对反射分量进行对比度拉伸，优化图像对比度；

e、将处理后的图像由HSI色彩空间转换到RGB色彩空间得到增强图像；

f、对原始图像进行拉普拉斯滤波变换；

g、将增强后的图像减去拉普拉斯变换后的图像即得到目的图像。

进一步的，所述步骤a中对原始图像进行HSI色彩变换，通过依据RGB图像和HSI图像转换公式，可以得到图像在HSI色彩空间H、S、I的值，HSI是一种反应视觉系统感知色彩方式的彩色模型，H定义颜色的波长，称为色调；S表示颜色的深浅程度，称为饱和度；I表示强度或亮度，对应图像的明亮程度：

其中

其中R、G、B分别代表红、绿、蓝三种颜色通道的值，RGB颜色空间中每一个像素点由这三种值叠加，θ代表角度，用于计算H的值。