[发明专利]基于空间域同态滤波和暗通道先验的单幅图像去雾方法

权利要求书

1.一种基于空间域同态滤波和暗通道先验的单幅图像去雾方法，其特征在于按如下步骤进行：

步骤1.输入一幅含雾图像I，令其高度和宽度分别为H和W；

步骤2.根据公式⑴的定义，利用两次最小值滤波处理I的每个像素x，计算得到I的暗通道图J^dark：

所述J^dark(x)表示暗通道图J^dark在像素x处的值，I^c表示I的颜色通道c且c∈{R,G,B}，Ω₁(x)表示以像素x为中心、大小为w₁×w₁像素的窗口内的像素集合且min和max分别表示取最小值、取最大值的函数；

步骤3.求I的大气光值A；

步骤3.1提取出J^dark中所有像素的红色分量，将其进行非升序排列，并计算位于前0.1％的平均值，令其为μ_R；

步骤3.2提取出J^dark中所有像素的绿色分量，将其进行非升序排列，并计算位于前0.1％的平均值，令其为μ_G；

步骤3.3提取出J^dark中所有像素的蓝色分量，将其进行非升序排列，并计算位于前0.1％的平均值，令其为μ_B；

步骤3.4令大气光值A←(μ_R,μ_G,μ_B)；

步骤4.计算场景透射率图像的粗估计值t₀，其定义由公式⑵给出：

所述t₀(x)表示场景透射率图像在像素x处的粗估计值，A^c表示大气光值A的颜色通道c且c∈{R,G,B}，Ω₂(x)表示以像素x为中心、大小为w₂×w₂像素的窗口内的像素集合且ω为一个预设常数；

步骤5.根据公式⑶的定义，计算场景透射率的粗估计值t₀的自然对数z；

z(x)＝ln(t₀(x)) ⑶

所述z(x)表示像素x处的粗估计值t₀(x)的自然对数值；

步骤6.根据公式⑷的定义，对t₀的自然对数值z进行双边滤波，得到透射率的入射分量估计值i；

所述i(x)表示像素x处的入射分量估计值，Ω₃(x)表示以像素x为中心、大小为w₃×w₃像素的窗口内的像素集合，“||x-y||”表示像素x和像素y之间的欧式距离，I(x)和I(y)分别表示像素x和像素y的像素值，和分别表示均值为0、标准差为σ_d和σ_r的高斯函数，其定义由公式⑸和公式⑹给出：

W_x表示归一化系数，其定义由公式⑺给出：

步骤7.根据公式⑻的定义，计算透射率的反射分量估计值r；

r(x)＝z(x)-i(x) ⑻

所述r(x)表示像素x处的反射分量估计值；

步骤8.计算透射率图像的精细估计值t_refine；

步骤8.1采用最大类间方差法计算暗通道图J^dark的全局分割阈值T_dark；

步骤8.2根据公式⑼的定义，计算暗通道图J^dark的二值掩码M_dark；

所述M_dark(x)表示像素x处的二值掩码值；

步骤8.3根据公式⑽的定义，统计二值掩码M_dark中白色像素的数量S；

步骤8.4根据公式⑾的定义，统计白色像素的比例R_white；

步骤8.5根据公式⑿的定义，计算入射分量的系数λ；

所述k为一个预设常数；

步骤8.6根据公式⒀的定义，削弱入射分量i，提升反射分量r；

h(x)＝λ×i(x)+(1-λ)×r(x) ⒀

所述h(x)表示透射率图像在像素x处的自然对数值；

步骤8.7根据公式⒁的定义，计算透射率图像的精细估计值t_refine；

t_refine(x)＝e^h(x) ⒁

步骤9.根据公式⒂的定义，利用大气光值A和透射率图像t_refine对输入图像I的每个像素x执行去雾操作，得到去雾后的图像D；

所述D^c(x)表示D中像素x的颜色通道c且c∈{R,G,B}，表示t_refine中像素x的颜色通道c；

步骤10.输出去雾后的图像D。