[发明专利]一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法

权利要求书

1.一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤，

步骤一、获取具有R、G、B三个通道的彩色雾气图像作为输入图像，采用CameraLink输入至FPGA；

步骤二、对具有R、G、B三个通道的彩色图像进行归一化的步骤；

首先，设大气光值A已知，对于简化后的雾天图像成像模型的R、G、B三个通道，等式两边同时除以大气光值A，结果表示为：

步骤三、计算上式两边的暗通道值：

设在任意的一个局部区域即窗口Ω(x)范围内，透射率t(x)为一个常数，记为则计算上式两边的暗通道值，可得：

因为J(y)表示无雾图像，所以根据暗通道的性质J(y)暗通道趋于0，即：

因为Ac为正数，所以推导出：

由此可以得出：

带有天空的有雾图像中的天空接近大气光值，所以在带有天空的有雾图像的天空处，得到：

进而得到无限远处的天空区域的透射率也近似为0，因此在进行去雾处理时，不需要将有雾图像的天空区域与非天空区域分开单独进行处理；

步骤四、计算大气光值A：首先选出有雾图像的暗通道图像的最亮的前0.1％像素，这些像素点往往是雾最多的地方，将这些像素点对应到有雾图像的对应点，有雾图像的这些对应点R、G、B三个通道的各自的最大值分别视为三个通道的大气光值；

步骤五、通过前面几个步骤已经计算得到了大气光值和透射率，此处通过简化后的雾天图像成像模型中进行反演操作，恢复得到去雾后的图像R、G、B三个通道分别使用下式进行计算：

使用t₀来限制这些点的光线传播图的下限；

步骤六、进一步的细化透射率，再使用细化后的透射率恢复无雾图像，具体包括：

首先，对有雾图像进行边缘检测，生成掩膜图像BW_mask；之后，使用3×3和15×15的滤波器模板分别对有雾图像求取暗通道；之后，使用掩膜图像BW_mask进行暗通道检验的合成，利用新生成的暗通道求取光线传播图t(x)；

步骤七、上述中间结果采用DDRSDRAM进行缓存；并且采用CH7301C产生的DVI信号输出去雾视频，从而实现将基于暗通道先验的图像去雾算法在去雾系统上的移植。

2.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法，其特征在于：所述的移植方法是在基于FPGA的车载实时去雾系统上进行移植，所述的基于FPGA的车载实时去雾系统的FPGA选用EP4CE10F17C8型作为主控芯片，输入采用CameraLink输入，输出采用CH7301C产生的DVI信号输出，中间结果采用DDRSDRAM进行缓存；

其中，

(1)发送器接收28位单端的数据信号和1位单端的时钟信号，然后数据信号和时钟信号被发送器以7:1转化为一组4位差分数据流和1位差分时钟信号，转换后的数据信号和时钟信号被发送出去后，接收器接收到后将差分数据信号和差分时钟信号还原为28位的单端数据信号和1位的单端时钟信号，完成数据的传输；

CameraLink继续沿用ChannelLink的底层架构，CameraLink的传输速率为2.38Gbits/s；CameraLink协议分为五种配置，分别时简化配置、基础配置、中端配置、高端配置和80bit配置。

(2)DVI协议的全称是DigitalVisualInterface，即数字视频接口；由FPGA控制CH7301C，然后CH7301C产生DVI信号；

(3)DDRSDRAM全称为DoubleDateRateSDRAM，中文全称为双倍速率同步动态随机存储器；DDRSDRAM既在时钟信号上升沿锁存数据同时也在时钟信号下降沿锁存数据。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法，其特征在于：所述的方法还包括如下步骤，

通过设置固定阈值来修正透射的方法，对含有天空或白色区域的含雾图像进行颜色失真修正的步骤，具体为：

记录含雾图像的天空或白色等区域，在灰度直方图上呈现高尖峰特性，利用这一特性求取自适应阈值，分割出天空或白色等明亮区域和非明亮区域；之后，设计自适应修正函数，改善图像大气耗散函数，分别对这些区域进行去雾处理。