[发明专利]一种基于低复杂度MF的暗通道先验去雾方法

说明书

本发明公开了一种基于低复杂度MF的暗通道先验去雾方法，基于低复杂度MF的暗通道先验去雾方法包括计算雾化图像的暗通道值，得到暗通道图；估算所述雾化图像的全局大气光值；估算所述雾化图像的透射率；基于阈值修正透射率；将所述雾化图像恢复为去雾图像。使用低复杂度的MF来实现计算雾化图像各个像素点的的暗通道值，不仅能有效地去除图像中的雾霾噪声，还能在一定程度上降低去雾算法的复杂度；取原始雾化图像中亮度前0.1％的像素点位置的光强值均值作为全局大气光值，可以使恢复后的去雾图像还原得更接近真实图像。从而提高对雾化图像的处理精度，进而提高对所捕获图像的可视性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于低复杂度MF的暗通道 先验去雾方法。

背景技术

高清摄像头受制于恶劣天气下混浊的媒介(如水溶胶、雾气、霾等)对反射 光的吸收、散射以及折射等影响，使得光学传感器的成像精确性降低，进而直 接导致所捕获图像可视性减弱。尽管红外摄像头能一定程度上缓解此类模糊问 题，但红外图像不具备丰富的颜色信息，再者其造价过高、维护安装繁琐也制 约了红外摄像头的应用范围，因此对可见光图像的去雾处理亟待研究。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于低复杂度MF的暗通道先验去雾方法，旨 在解决现有的图像处理精度低，导致所捕获图像的可视性减弱的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于低复杂度MF的暗通道先验去雾 方法，包括：

计算雾化图像的暗通道值，得到暗通道图；

估算所述雾化图像的全局大气光值；

估算所述雾化图像的透射率；

基于阈值修正透射率；

将所述雾化图像恢复为去雾图像。

在一实施方式中，计算雾化图像的暗通道值，得到暗通道图，具体包括：

遍历整个所述雾化图像的像素点，计算每个像素点在RGB三个颜色通道的 目标值，并记录每个像素点的坐标值和目标值，所述目标值为对应像素点的RGB 值升序排列在前的第一值；

基于滤波器计算各个像素点的暗通道值，将原矩阵按半径扩大，将扩大矩 阵外区域的像素点填充为255，得到暗通道图，记录所述暗通道图的每个像素点 的位置和大小。

在一实施方式中，估算所述雾化图像的全局大气光值，具体包括：

按暗通道亮度对所述暗通道图像的像素点进行降序排列，选取前0.1％的像 素点，记录对应像素点的坐标；

取像素点在所述雾化图像的光强值的均值作为全局大气光值。

在一实施方式中，估算所述雾化图像的透射率，具体包括：

根据透射公式计算透射率：

其中，t为透射率，Ω为以像素为中心的一个窗口，c为RGB三个通道，I为 雾化图像，A为全局大气光值。

在一实施方式中，基于阈值修正透射率，具体包括：

判断透射率是否小于阈值；

若是，则透射率为阈值。

在一实施方式中，将所述雾化图像恢复为去雾图像，具体包括：

根据去雾公式计算得到去雾图像：

其中，J(x)为去雾图像，I(x)为雾化图像，A为全局大气光值，t(x)为修正 后的透射率。