[发明专利]基于滚动导向的图像去雾方法

摘要

本发明公开了一种基于滚动导向的图像去雾方法，主要解决现有去雾方法所获取的去雾结果整体偏暗且伴有光晕效应的问题。其实现步骤为：(1)输入一幅雾天彩色图像，依次计算雾天彩色图像的最小值图像和暗通道图像；(2)求解雾天彩色图像的大气光值；(3)求解雾天彩色图像的初始粗糙透射图；(4)对初始粗糙透射图进行优化；(5)根据大气散射物理模型求解初始去雾结果；(6)对初始去雾结果进行基于图层的细节增强处理，获取最终的去雾结果。本发明避免了光晕效应的产生，提高了去雾结果的整体亮度，使去雾结果更加自然，可用于交通监控、自动驾驶、航天遥感和安防监测领域。

主权项

1.一种基于滚动导向的图像去雾方法，包括如下步骤：(1)输入任选的一幅雾天彩色图像H，依次计算雾天彩色图像H的最小值图像M和暗通道图像D；(2)求解雾天彩色图像H的大气光值L；(2a)将暗通道图像D中像素点的像素值按由大到小进行排序，取排序后前0.1％个像素点区域Q；(2b)将雾天彩色图像H转换到HSV即色调、饱和度、亮度空间中；(2c)将像素点区域Q所对应位置的雾天彩色图像在HSV空间中的V值按由大到小进行排序，判定取排序后处于1/5位置所对应的雾天彩色图像像素点的个数n：如果n＝1，则取该雾天彩色图像像素点作为大气光值L，如果n＞1，则取像素值最大的雾天彩色图像像素点作为大气光值L；(3)求解雾天彩色图像H的初始粗糙透射图式中，t_min(z)表示初始粗糙透射图的下限，表示y为以像素点x为中心、窗口大小为3×3的局部邻域中像素值最小的像素点，表示z为以像素点y为中心、窗口大小为3×3的局部邻域中的像素值最大的像素点；(4)对初始粗糙透射图进行优化，获取优化后的透射图t(x)；(4a)对初始粗糙透射图进行窗口大小为15×15的中值滤波，获得滤波后的透射图(4b)按照下式，对步骤(1)获取的最小值图像M进行取反操作，获得取反后的图像式中，M(x)表示最小值图像M中任意一个像素点x的像素值，表示取反后的图像中任意一个像素点x的像素值；(4c)以取反后的图像作为输入图像，以中值滤波后的透射图作为引导图像，进行联合双边滤波，获得联合双边滤波后的图像(4d)以取反后的图像作为输入图像，以联合双边滤波后的图像作为引导图像，进行联合双边滤波，获得更新后的联合双边滤波后的图像(4e)对步骤(4d)进行重复迭代操作，当重复迭代次数达到设定阈值τ＝5时，则取本次联合双边滤波后的图像作为优化后的透射图t(x)；(5)根据大气散射物理模型，利用已求解得到的大气光值L和优化后的透射图t(x)，获取初始去雾结果R0；(6)对初始去雾结果R0进行基于图层的细节增强处理，获取最终的去雾结果R。