[发明专利]基于天空区域划分加权TV透射率优化的图像雾霾去除方法

摘要

本发明公开了一种基于天空区域划分加权TV透射率优化的图像雾霾去除方法，对于输入的雾霾图像，首先对大气光进行估计，选取雾霾图像中前L行作为图像雾浓度最高的区域，在该区域内采用加权法求取大气光；利用边界约束得到透射率粗估计，然后基于加权TV对粗估透射率进行优化；最后对天空区域进行检测与分割，并对天空区域透射率进一步优化，得到最终的雾霾图像的透射率；进而采用大气散射模型的相关变形公式获得清晰的无雾霾图像。利用本发明图像雾霾去除方法获得的图像，不仅可取得更好的视觉效果，且天空区域色彩等更加自然。

主权项

1.一种基于天空区域划分加权TV透射率优化的图像雾霾去除方法，其特征在于，该方法是：对于输入的雾霾图像I(x)，首先对大气光A进行估计，选取雾霾图像I(x)中前L行作为图像雾浓度最高的区域，在该区域内采用加权法求取大气光A；利用边界约束得到透射率t(x)粗估计，然后基于加权TV对粗估透射率t(x)进行优化；最后对天空区域进行检测与分割，并对天空区域透射率进一步优化，得到最终的雾霾图像I(x)的透射率考虑到使恢复出的图像视觉效果更加自然，最后采用加入参数后的大气散射模型获得清晰的无雾霾图像J(x)；具体步骤如下：步骤一、输入雾霾图像I(x)，大小为M×N，选取雾霾图像I(x)中前L行，其中作为一幅图像m_A；步骤二、求取图像m_A的暗原色图像m_Adark和均值M(n)，同时，由图像m_A中像素值大于M(n)的像素组成亮区域，像素值低于M(n)的像素组成暗区域；计算亮区域的像素点数Nbright、暗区域的像素点数Ndark、亮区域中暗原色最大值m1和暗区域中暗原色最大值m2，然后求得大气光A：步骤三、设无雾霾图像J(x)的场景辐照度的上边界值为C₁，下边界值为C₂，求出雾霾图像I(x)的透射率的界限t_b(x)和透射率的粗估计其中，I^c(x),A^c,和分别表示I(x),A,C₁和C₂的某一颜色通道值，Ω(x)是以像素点x为中心的图像块，Ω(y)是以图像块y为中心的图像域；步骤四、利用加权TV模型优化透射率得到雾霾图像I(x)的精确透射率t；其中，表示逐元素相乘操作，表示卷积操作，D_j表示一阶微分算子，W_j表示权重矩阵；第一项为利用边界约束得到透射率粗估计的数据保真项，第二项为透射率估计的约束项，λ表示第一项和第二项的平衡化参数；步骤五、求取雾霾图像I(x)对应的灰度图像Igray(x)，以及灰度图像Igray(x)的梯度图D(x)；根据亮度差阈值为R0和梯度阈值为D0确定雾霾图像I(x)是否包含天空区域；步骤六、对天空区域透射率进行如下优化，得到天空区域精确透射率t'(x)：步骤七：将步骤四中求得的精确透射率t(x)中的天空区域替换为t'(x)，得到最终的雾霾图像I(x)的透射率从而获得清晰的无雾霾图像J(x)，其中，ε表示一个常量，ε取0.1，δ表示另外一个常量，用于对复原效果进行微调整，δ取0.98。