[发明专利]面向矿井的图像显著性提取去雾方法、装置及人脸检测

权利要求书

1.一种面向矿井的图像显著性提取去雾方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取矿井下的原始存雾图像；

基于直方图分析对所述原始存雾图像进行亮度降值处理，根据亮度降值后的存雾图像计算大气光估计值；

根据所述大气光估计值、预设的小尺度的数值和大尺度的数值得到大尺度传输图和小尺度传输图；

基于所述原始存雾图像的显著图将所述大尺度传输图和小尺度传输图融合得到显著性提取去雾模型；

利用L2正则化对所述显著性提取去雾模型进行约束，得到融合后传输图；

基于所述融合后传输图、大气光估计值，反解大气散射模型得到去雾图像；

所述基于直方图分析对所述原始存雾图像进行亮度降值处理，包括下述步骤：

将所述原始存雾图像分为红、绿、蓝三个颜色通道；

根据每一颜色通道的图像强度分布得到直方图，根据直方图得到每一颜色通道强度的最大值、平均值和中位数；

根据每一颜色通道强度的最大值、平均值和中位数计算每一通道的亮度因子λ_c，公式如下：

式中，Max_c、Mea_c和Mid_c分别表示每一颜色通道的强度最大值、强度均值和强度中位数，c表示颜色通道，且c∈{r，g，b}，r、g、b分别代表颜色通道内的红、绿、蓝三个颜色通道；

将每一颜色通道的亮度因子与图像设定的亮度阈值进行比较，若亮度因子小于等于亮度阈值时，将该通道中强度大于0.9倍强度最大值的像素点的强度设置为该通道的强度均值，否则不进行降值。

2.根据权利要求1所述的面向矿井的图像显著性提取去雾方法，其特征在于，所述根据亮度降值后的存雾图像计算大气光估计值，包括下述步骤：

根据亮度降值后的存雾图像得到暗通道图；

在暗通道图中找到强度最大的0.1％的像素点；

在亮度降值后的存雾图像中找到与所述0.1％的像素点对应的像素点；

将在亮度降值后的存雾图像对应的像素点的强度平均值作为大气光估计值。

3.根据权利要求1所述的面向矿井的图像显著性提取去雾方法，其特征在于，所述小尺度的数值设置为1；

所述大尺度的数值k，根据图像的分辨率设置，表示如下：

式中，w和h分别表示图像的宽度和高度。

4.根据权利要求3所述的面向矿井的图像显著性提取去雾方法，其特征在于，所述大尺度传输图t_pa(x)和小尺度传输图t_pi(x)表示如下：

式中，α表示远景加雾参数，A^c表示大气光估计值在暗通道中对应的颜色通道值，Ω(x)表示以像素点x为中心的局部区域，I^c(y)是表示原始存雾图像对应的颜色通道图。

5.根据权利要求4所述的面向矿井的图像显著性提取去雾方法，其特征在于，将显著图中的显著值作为权重，将大尺度传输图和小尺度传输图加权融合得到所述显著性提取去雾模型，表示如下：

t_sed(x)＝W_sig(x)·t_pi(x)+W_sig(x)·t_pa(x)，

式中，t_sed(x)表示在像素点x的显著性提取去雾传输图，W_sig(x)和W_sig(x)分别表示在像素点x上显著性提取去雾模型中t_pi(x)和t_pa(x)的占比，W_sig(x)为t_pi(x)所在点对应的显著图的显著值，且W_sig(x)+W_sig(x)＝1。