[发明专利]基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化方法

权利要求书

1.基于大气散射模型的采煤工作面尘雾图像清晰化方法，其特征在于，

包括如下步骤：

步骤1.通过分析采煤工作面粉尘和水雾的分布特征，依据图像通道差异以及亮度信息，将采煤工作面尘雾图像中的尘雾区域分割为浓雾区域和非浓雾区域；

步骤2.采用Max-RGB方法估计出采煤工作面尘雾图像的初始光照图，并对初始光照图进行精细化处理，得到精细化光照图，即全局光照图；

步骤3.在浓雾区域，采用优化的颜色衰减模型估计出浓雾区域的透射率值；在非浓雾区域，利用暗通道先验以及该区域环境光，计算出非浓雾区域透射率值；

步骤4.在浓雾区域，利用全局光照图以及该浓雾区域的透射率计算浓雾区域的环境光值；在非浓雾区域，利用全局光照图得到非浓雾区域的环境光值；

步骤5.对不同区域的环境光及透射率进行Alpha融合，并利用引导滤波在保留图像边缘信息的同时对融合过程产生的噪声进行抑制，得到全局的环境光值和透射率值；

将全局的环境光值和透射率值代入大气散射模型恢复清晰化图像。

2.根据权利要求1所述的采煤工作面尘雾图像清晰化方法，其特征在于，

所述步骤1具体为：

在尘雾图像中，利用通道差异表示图像各区域最大颜色通道值和最小颜色通道值的差值；浓雾区域相对于非浓雾区域，尘雾颗粒分布密集，散射光强度高，图像整体亮度值较大且通道差异值小，依据上述特点进行尘雾图像区域分割；图像通道差异定义为：

其中，I^C(x,y)表示输入图像各通道图，C_d(x,y)为图像通道差异，C代表颜色通道，为图像各区域最大颜色通道值，为图像各区域最小颜色通道值；

利用伽马变换提高图像亮度差异，变换后图像亮度表示为：

其中，η(x,y)为Gamma变换后的亮度图，将η(x,y)进行归一化处理，如公式(3)所示：

其中，为归一化后的亮度图，η_min代表亮度图中的最小值，η_max代表亮度图中的最大值，浓雾区域图像整体亮度较高，且通道差异C_d(x,y)→0；

基于上述先验，构建图像尘雾区域概率分布函数，如公式(4)所示：

利用最大熵阈值分割方法确定阈值，利用该阈值对整幅采煤工作面尘雾图像的概率分布函数进行分割，进而得到浓雾区域和非浓雾区域。