[发明专利]基于视觉选择融合的图像复原方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种基于视觉选择融合的图像复原方法，其特征在于：所述方法包括：

通过统计模型获得雾天图像的天空区域分割的阈值特征信息，根据阈值特征信息，对雾天图像的天空区域进行分割获得全局大气背景光值的有效范围；

获取雾天图像初始的透射率图像，运用自适应边界限制L0梯度最小化滤波方法对透射率图像进行优化处理；

在全局大气背景光值的有效范围内，将优化处理后的透射率图像输入至暗原色理论模型，运用暗原色理论模型获得复原的多个初始去雾图像；构建基于视觉选择的方法来从各初始去雾图像中挑选出适合参与融合的去雾图像，使用基于YCbCr颜色空间的图像融合方法对挑选出的适合参与融合的去雾图像进行融合，获得最终的无雾图像。

2.根据权利要求1所述的基于视觉选择融合的图像复原方法，其特征在于：所述统计模型采用直方图统计模型。

3.根据权利要求1所述的基于视觉选择融合的图像复原方法，其特征在于：所述的对雾天图像的天空区域进行分割获得全局大气背景光值的有效范围具体为：

对雾天图像的每个通道进行高斯平滑滤波处理，获得平滑后的单通道图像；高斯平滑滤波处理的公式为：f_c(x)＝h_c(x)*g(x)_h,σ，其中，f_c(x)表示平滑后的单通道图像，h_c(x)表示雾天图像中某个通道图像，*表示卷积操作，g(x)_h,σ表示高斯平滑滤波的核函数，h表示高斯卷积核的尺寸，σ表示高斯卷积核的标准差；

运用二分法对平滑后的单通道图像的直方图进行求解，获得局部最小值，该局部最小值即为雾天图像的每个通道的天空区域范围的下限分割阈值，雾天图像的每个通道的天空区域范围的上限分割阈值取为最大像素值，全局大气背景光值的有效范围正是处在下限分割阈值与上限分割阈值的范围内；二分法求解局部最小值的公式为：

其中，a_c表示图像的每个通道的天空区域范围的下限分割阈值；Lm(·)表示二分法对局部最小值的求解函数；表示二分法求取的一系列局部最小值，mh_c表示雾天图像中某个通道图像h_c(x)的最大像素值。

4.根据权利要求3所述的基于视觉选择融合的图像复原方法，其特征在于：在运用二分法对平滑后的单通道图像的直方图进行求解的过程中，根据阈值特征信息，设定从直方图的倒数第1个波峰处开始寻找。

5.根据权利要求1所述的基于视觉选择融合的图像复原方法，其特征在于：所述的运用自适应边界限制L0梯度最小化滤波方法对透射率图像进行优化处理具体为：

构建针对雾天图像的自适应边界限制条件，具体限制条件的公式如下：

其中，t_i(x)表示在不同的全局大气背景光值下，边界限制后的透射率图像；表示图像中某个通道图像的像素最小值，表示图像中某个通道图像的像素最大值，I_c(x)表示图像的某一个通道图像；A_i表示某一个通道图像中的全局大气背景光值；

运用构建的自适应边界限制条件对透射率图像进行边界限制，同时运用L0梯度最小化滤波方法对边界限制后的透射率图像平滑优化处理。

6.根据权利要求1所述的基于视觉选择融合的图像复原方法，其特征在于：所述的构建基于视觉选择的方法来从各初始去雾图像中挑选出适合参与融合的图像具体为：

通过无参考图像评价方法对全局大气背景光值的有效范围内复原出的各初始去雾图像进行评价，运用3σ原则挑选出适合参与融合的图像。