[发明专利]基于两次引导滤波的快速图像去雾方法

摘要

本发明一种基于两次引导滤波的图像去雾方法，首先对原始雾气图像进行预处理获取大气光幕粗估计图、利用引导滤波器得到引导图像；然后再利用引导滤波器得到细化的大气光幕图；接着计算大气光强度值，以及采用大气散射物理模型对原始雾气图像进行图像复原处理；最后对复原图像进行增强处理；本发明具有通用性和普遍性，既有效提高了去雾后图像的清晰度，又有效提升算法的实时性。

主权项

一种基于两次引导滤波的快速图像去雾方法，其特征在于：首先对原始雾气图像进行预处理获取大气光幕粗估计图、利用引导滤波器得到引导图像；然后再利用引导滤波器进行细化得到大气光幕图；接着计算大气光强度值及基于大气散射物理模型获得透射率值，对原始雾气图像进行复原；最后对复原后图像进行增强处理；所述快速图像去雾方法具体包括如下步骤：步骤1、对原始雾气图像I进行预处理获取大气光幕粗估计值和引导图像：(1)计算原始雾气图像I的暗通道图像Idark，即取原始雾气图像I的局部最小值：若原始雾气图像I为彩色图像，则暗通道图像若原始雾气图像I为灰度图像，则暗通道图像上述Ic分别代表三个颜色通道的亮度值，Ω(x)是以x为中心的方形区域，该方形区域长度一般取15到35之间，下同；(2)粗略估计大气光幕图：对暗通道图像Idark进行局部最大值滤波，得到大气光幕粗估计图其中Ω(x)是以x为中心的方形区域；(3)计算原始雾气图像I的暗图像Imin：若原始雾气图像I为彩色图像，则取每一个像素点R，G，B三通道的最小值，得到暗图像Imin＝min(IR,IG,IB)；若原始雾气图像I为灰度图像，则暗图像Imin＝I；(4)根据暗图像Imin计算引导滤波器的线性转换系数：其中ε为预置的控制参数，0.001≤ε≤0.1；表示计算暗图像Imin的局部方差，fm(Imin)是对暗图像Imin进行均值滤波的结果，得到的a1,b1是与暗图像Imin尺寸大小相同的系数矩阵；(5)根据引导滤波器的线性转换系数a1,b1计算得到引导图像IG：IG＝fm(a1).*Imin+fm(b1)，其中fm(a1),fm(b1)分别是对系数矩阵a1,b1进行均值滤波的结果；步骤2、利用引导滤波器得到细化后的大气光幕图V：(1)根据引导图像IG和大气光幕粗估计图VR再次计算引导滤波器的线性转换系数：b2＝fm(VR)‑a2.*fm(IG),其中表示计算IG和VR局部协方差，表示计算IG的局部方差，fm(VR),fm(IG)分别是对VR和IG进行均值滤波的结果，得到的a2,b2是与引导图像IG尺寸大小相同的系数矩阵；(2)根据引导滤波器的线性转换系数a2,b2计算得到细化后的大气光幕图V：V＝fm(a2).*IG+fm(b2)，其中fm(a2),fm(b2)分别是对系数矩阵a2,b2进行均值滤波的结果；步骤3、计算大气光强度值以及复原图像：(1)根据大气光幕粗估计图VR计算大气光强度值A：首先统计大气光幕粗估计图VR的直方图Histgram_VR，然后计算直方图的累加和当对应的灰度值j所在大气光幕粗估计图VR中的坐标标记为(jx,jy)，接着在原始雾气图像I中找到对应的坐标点I(jx,jy)，若原始雾气图像I为彩色图像，则分别计算R，G，B三个颜色通道中这些坐标点的平均值大气光强度值即为分别得到三个颜色通道中的大气光强度值AR,AG,AB；若原始雾气图像I为灰度图像，则计算这些点的平均值大气光强度值即为A＝min(p2Am,255)，上述p1和p2为预置的控制参数,0.995≤p1≤0.999，1.0≤p2≤1.2；(2)计算介质透射率值t(x)：根据大气光幕图V和大气光强度值A，得到透射率值若原始雾气图像I为彩色图像，则取A＝(AR+AG+AB)/3,其中ω为预置参数，取值范围为0到1之间；(3)对原始雾气图像I进行复原，得到复原后图像J(x)：根据复原公式其中tmin为预置参数，0.01≤tmin≤0.1；若原始雾气图像I为彩色图像，分别将R、G、B三个颜色通道值IR(x),IG(x),IB(x)以及对应的大气光强度值AR,AG,AB、透射率值t(x)代入计算得到三通道的复原值JR(x),JG(x),JB(x)，即可得到复原后图像J(x)；若原始雾气图像I为灰度图像，将原始雾气图像I(x)以及大气光强度值A、透射率值t(x)代入计算得到复原后图像J(x)；步骤4、对复原后图像J(x)进行增强处理：(1)根据复原后图像J(x)计算增强倍数矩阵其中k为预置的控制参数，100≤k≤500，与增强倍数成负相关；若复原后图像J(x)为彩色图像，则分别将三个颜色通道值JR(x),JG(x),JB(x)代入计算得到三通道的增强倍数矩阵λR(x),λG(x),λB(x)；若复原后图像J(x)为灰度图像，则将复原后图像J(x)代入计算得到增强倍数矩阵λ(x)；(2)对增强倍数矩阵分别进行模糊化处理，处理方法包括但不限于以下方法：均值滤波模糊化、高斯滤波模糊化、中值滤波模糊化；若复原后图像J(x)为彩色图像，则模糊化后的增强倍数矩阵分别为f(λR(x)),f(λG(x)),f(λB(x))，若复原后图像J(x)为灰度图像，则模糊化后的增强倍数矩阵为f(λ(x))；(3)根据复原后图像J(x)计算增强后的图像JE(x)＝f(λ(x)).*J(x)：若复原后图像J(x)为彩色图像，则分别将三个颜色通道值JR(x),JG(x),JB(x)和模糊化后的增强倍数矩阵f(λR(x)),f(λG(x)),f(λB(x))代入计算得到增强图像JE(x)；若复原后图像J(x)为灰度图像，则将复原后图像J(x)和模糊化后的增强倍数矩阵f(λ(x))代入计算得到增强图像JE(x)。