[发明专利]一种图像去雾方法

权利要求书

1.一种图像去雾方法，用于对有雾图像进行处理，其特征在于包括以下步骤：

从有雾图像中获取大气光值A；

采用基于canny算子的导向滤波算法从有雾图像中获取透射率图像t；

根据所述大气光值A和透射率图像t对有雾图像进行逐像素处理以得到去雾后图像J，表达式为：

其中，I为有雾图像，t₀为透射率阈值；

获取透射率图像t的过程包括以下步骤：

将有雾图像由RGB格式转换为灰度格式，并将其作为输入图像p；

按照预定尺寸的窗口对所述输入图像进行遍历，遍历过程中，对于第k个窗口ω_k，分别计算该窗口的权重因子η、线性常数a_k与b_k；并将线性常数a_k与b_k作为窗口ω_k的中心像素p_k的线性常数；

按照预定尺寸的窗口对所述输入图像进行再次遍历，再次遍历过程中，对于第k个窗口ω_k，计算窗口ω_k中各像素的线性常数的均值和并将其作为窗口ω_k的中心像素p_k的线性常数均值；

根据输入图像p及其各像素p_k的线性常数均值和计算透射率图像t；透射率图像第k个像素的计算表达式为：

窗口ω_k的权重因子η的计算过程包括：

采用canny算子，计算窗口ω_k的中心像素p_k的梯度值G_(k)，其表达式为：

式中，G_x(k)和G_y(k)分别表示为以k为中心的区域中像素点在x，y方向的梯度值；

权重因子η的表达式为：

式中，为引导图I的第k个窗口ω_k中各像素的方差值，为引导图I的均方差值，为表示输入图像p的各像素的梯度均值；T_edge为边缘阈值；引导图I与输入图像p相同；

计算线性常数a_k采用的表达式为：

式中，为引导图I的第k个窗口的方差值，ε为正则化因子；

计算线性常数b_k采用的表达式为：

式中，μ_k和分别表示引导图I与输入图像p在窗口ω_k中的均值；引导图I与输入图像p相同。

2.根据权利要求1所述的一种图像去雾方法，其特征在于，获取大气光值A的过程包括以下步骤：

从所述有雾图像的每个像素中获取灰度最低通道值，形成最暗通道图像；

采用基于四叉树图像分割算法从最暗通道图像中获取第一大气光估计值A₁；

采用何算法从最暗通道图像中获取第二大气光估计值A₂；所述何算法指的是在整个暗通道图像像素中寻找前0.1％亮度的像素点作为大气光值；

根据第一大气光估计值A₁以及第二大气光估计值A₂计算大气光值A，其表达式为：

Δ＝abs(A₁-A₂)

A＝min(A₁，A₂)+γΔ

其中，Y为修正参数，其取值范围为[0.5，0.6]。

3.根据权利要求2所述的一种图像去雾方法，其特征在于，获取第一大气光估计值A₁具体包括以下步骤：

(S31)将所述最暗通道图像沿横向和纵向分为四个面积相等的子图；

(S32)选取灰度最大的子图，并统计该子图的面积；若其面积大于子图阈值，将该子图作为最暗通道图像并跳转至步骤(S31)，反之则选取该子图中前4％灰度的像素均值为第一大气光估计值A₁。

4.根据权利要求3所述的一种图像去雾方法，其特征在于，所述子图阈值为15×15像素。