[发明专利]一种轨道交通低照度图像增强算法

权利要求书

1.一种轨道交通低照度图像增强算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取原始图像，求取暗原色；

S2、求取透射率估计值；

S3、求取暗原色图的最大灰度值和平均灰度值；具体如下：

对暗原色图J^dark，求最大灰度值GMax和平均灰度值GMean的数学表达式分别如下：

GMax＝max(max(J^dark_(i，j))                  (6)

其中，J^dark_(i,j)表示暗原色图的像素点；m、n分别为图像宽和长，1≤i≤m，1≤j≤n；

S4、求取大气光估计限定值；具体如下：

采用最大灰度值GMax和平均灰度值GMean加权平均得到，大气光估计限定值AL的数学表达式为：

AL＝e*GMax+(1-e)*GMean              (8)

其中，AL表示大气光估计限定值；e为权重，0e1；

S5、求取大气光估计值；具体如下：

保留原暗原色图大于AL的像素点并组成大气光估计值，公式如下：

A＝J^dark_(i，j)(J^dark_(i，j)≥AL)          (9)；

S6、获取无雾图像。

2.根据权利要求1所述的一种轨道交通低照度图像增强算法，其特征在于，步骤S1具体如下：

获取原始图像，获取原始图像中的暗原色，所述暗原色计算公式如下：

其中p是图像像素点的位置坐标；q是以像素p为中心的局部区域内的像素点的坐标；J^c_(q)是输入图像J的其中一个颜色通道；c代表图像的R、G、B三个颜色通道；Ω_(p)是以像素p为中心的局部区域；J^dark_(p)代表p点暗原色，通过J^dark_(p)求像素点在Ω_(p)范围内最低亮度的点q，再对q的R、G、B三个通道求最低亮度的像素。

3.根据权利要求2所述的一种轨道交通低照度图像增强算法，其特征在于，步骤S2具体如下：

S21、对现有大气散射模型I_(p)＝J_(p)t_(p)+A(1-t_(p))      (1)两边同时除以大气光估计值，可得：

公式中I_(p)表示观察到的图像，J_(p)表示反射图像即无雾图像，t_(p)为透射率；

S22、在局部区域Ω_(p)内场景深度相同，即在该区域内使用一个恒定的透射率t_(p)，对上式两边同时求取暗原色，可得：

S23、根据暗红色概念，透射率估计值可以由以下公式算出：

4.根据权利要求1所述的一种轨道交通低照度图像增强算法，其特征在于，步骤S6具体如下：

通过变换得到以下求取无雾图像J_(p)的公式：

公式中I_(p)表示观察到的图像，A为大气光估计值，t_(p)为透射率。