[发明专利]一种基于双摄像头的散射环境下图像去雾方法

权利要求书

1.一种基于双摄像头的散射环境下光学图像的去雾方法，其特征在于，该方法步骤如下：

步骤1：设双摄像头的左相机L为世界坐标系原点，使用双目相机任意拍摄一对没有场景目标的立体图像，作为最远处的背向散射成分信息，则对应于有场景目标上的任意一点P(X,Y,Z)，左相机记录背向散射信息记为右相机R记录的背向散射信息记为左右相机的中点和P点的距离记为u，将∠PLR记为γ^L，∠LRP记为γ^R；

步骤2：使用双目相机拍摄一对含有场景目标的立体图像，则对应于点P(X,Y,Z)，左相机记录的光辐射信息为I^L，右相机记录的光辐射信息为I^R，那么设：

式中，S^L和S^R分别为左右相机中记录的需要恢复的去雾后的信号成分；B^L和B^R分别为左右相机中记录的需要去除的背向散射成分，其大小和点P(X,Y,Z)距左右相机的距离d_L和d_R有关，即B^L＝f_L(d_L)，B^R＝f_R(d_R)；

步骤3：定义目标场景中点P(X,Y,Z)处左右图像的背向散射成分与最远处背向散射成分的比例分别为函数和如果左右两个相机间的距离小于20厘米，则d_L≈d_R＝d，其中，d表示两个相机距离P点的距离，s_L(d_L)≈s_R(d_R)＝s(d)，同时，左右相机记录的信号成分S^L和S^R也认为近似相等，则：

由于背向散射比例s(d)处于[0,1]区间，为了得到点P(X,Y,Z)处最优的使用枚举法让s(d)从0开始以Δs为间隔进行自增到1为止，在此过程中，使用立体视觉匹配算法沿着极线计算P点处左右信号成分S^L、S^R对于不同视差的匹配代价C(S^L,S^R,d)，然后采用赢者通吃策略，当匹配代价C(S^L,S^R,d)最小时，即认为此时所枚举的s(d)为P处最优的背向散射比例

步骤4：使用所得到的最优背向散射比例即可分别估算出去雾后左右图像上点P(X,Y,Z)位置处的信号成分和大小：

2.根据权利要求1所述基于双摄像头的散射环境下光学图像的去雾方法，其特征在于：最优的背向散射比例：