[发明专利]一种基于简单线性迭代聚类优化的无人机图像去雾方法

权利要求书

1.一种基于简单线性迭代聚类优化的无人机图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采用基于频域的同质滤波方法对原始有雾图像进行初期处理，去除图像中的白区影响，得到处理后图像F'(x)；

(2)使用雾天成像物理模型及暗通道先验方法计算处理后图像F'(x)的透射率图；

(3)使用基于简单线性迭代聚类的方法对透射率图进行优化；

(4)利用自适应调节方法计算处理后图像F'(x)的大气光强度参数；

(5)将大气光强度参数及优化后的透射率图代入到暗通道先验方法中，得到去雾图像；

所述步骤(1)的具体方式为：

(101)建立基于入射光和反射光的图像模型g(x,y)＝i(x,y)×r(x,y)，其中，i(x,y)为照明函数，r(x,y)为反射函数，0＜i(x,y)＜∞,0＜r(x,y)＜1，图像模型g(x,y)表示为i(x,y)与r(x,y)的乘积；

(102)对基于入射光和反射光的图像模型取对数，并通过傅立叶变换将其变换至频域，得到滤波结果E(u,v)为：

E(u,v)＝S(u,v)×G(u,v)

＝S(u,v)×I(u,v)+S(u,v)×R(u,v)

其中，S(u,v)是滤波函数，G(u,v)是g(x,y)的频域，I(u,v)是i(x,y)的频域，R(u,v)是r(x,y)的频域；

(103)将频域变换中的滤波函数改进为S(u,v)＝α[1+C(u,v)^-β]^-1，其中，C(u,v)为频率(u,v)到滤波器中心点的距离，0.7≤α≤1.4，0.01≤β≤0.5；

(104)利用改进后的滤波函数处理原始有雾图像；

所述步骤(2)的具体方式为：

(201)建立雾天成像物理模型，所述雾天成像物理模型为在雾天成像中描述图像退化过程的模型，雾天成像物理模型如下：

F(x)＝Q(x)T(x)+A(1-T(x))

其中，F(x)为UAV载荷拍摄到的原始有雾图像；Q(x)为待复原的清晰图像；T(x)为大气透射参数率；A为大气光强度参数；

(202)建立暗通道先验方法的公式：

其中，D^c(y)为原始图像中的色彩通道；W(x)代表以x为中心的像素区域；D^dark(x)为暗通道像素值，即存在于c∈{R,G,B}中的最小值；

(203)将雾天成像物理模型的两侧算子最小化，得到：

将该式除以大气光强度参数值，并计算其暗通道，得到：

由此得出大气透射参数率T(x)为：

(204)将T(x)代入下式，得到去雾图像：

其中，Q(x)为去雾图像，T_c为去雾控制阈值，用于防止T(x)趋于0时导致的雾图噪声化，max()为取最大值运算；

所述步骤(3)的具体方式为：

(301)构建导向滤波模型；

(302)优化SLIC算法的特征维度；

(303)基于SLIC改进的导向滤波算法对透射率图进行滤波，得到优化后的透射率图；

所述步骤(301)的具体方式为：

(3011)使用导向滤波对边缘进行保持，其滤波表达式如下：

q＝g(I,p,r,ε)

其中，q表示输出图像；I表示导向图像；p表示输入图像；w_k为滤波窗口；r为窗口半径；k为窗口像素；ε是正则化系数；a_k和b_k是窗口常规系数；

(3012)建立滤波窗口w_k的约束方程如下：

(3013)通过对约束方程取最小值来使输入、输出图之间的偏差最小，得到的常规系数a_k和b_k表示如下：

其中，μ_k和分别表示导向图I在窗口w_k的均值和方差；和|w|分别表示输入图p在窗口w_k的均值和方差；

所述步骤(302)的具体方式为：

(3021)根据图像大小划分网格并初始化聚类中心；

(3022)在相邻区间中移动聚类中心到最小梯度位置；

(3023)在每个聚类中心附近空间相邻区域内，由距离测量公式设置最佳匹配像素；所述距离测量公式如下：

其中，J是每个像素点与聚类中心的距离；J_lab为色彩特征距离；J_xy代表空间特征距离；m是空间距离影响因子；S为种子点之间的距离；下标k、i分别为网格像素点；

(3024)利用灰度特征信息来降低公式中LAB颜色空间的多维繁杂表征，对三个维度的特征向量，即灰度特征、横向空间特征、纵向空间特征进行计算，计算方式如下：

其中，D为每个像素点与聚类中心的距离；D_g为灰度特征距离；D_xy为空间特征距离；m为空间距离影响因子；S为种子点之间的距离；下标k、i分别为网格像素点；g_k和g_i分别为k、i点的灰度颜色空间坐标；

(3025)计算新聚类中心误差，满足阈值后强制连通性；

所述步骤(303)的具体方式为：

(3031)用SLIC方法中的超像素块代替导向滤波的窗口w_k，对每个超像素区域按照下式计算常规系数a_k和b_k：

其中，F表示SLIC的超像素块；μ_k和分别表示导向图I在窗口w_k的均值和方差；表示输入图p在窗口w_k的均值；ε是正则化系数；

(3032)采用基于SLIC的导向滤波改进算法对原始的透射率图进行处理，得到优化后的透射率图；

所述步骤(4)的具体方式为：

对雾天成像物理模型进行灰度形态学开运算，得到：

其中，和为雾天成像物理模型公式F(x)、Q(x)、T(x)的处理结果；

限定大气光强度参数A的取值范围不大于原始图像的像素最大值：

其中，λ为自适应阈值，其范围为[0,1]，并对的所有元素取均值，实现A与原图灰度分布相关的自适应计算。