[发明专利]基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法

摘要

基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法，涉及图像处理领域，具体涉及一种视频去雾方法。本发明首先针对道路的视频确定视频中的图像是否处于有雾状态；并针对视频中有雾状态的图像，采用物理去雾模型，确定需要的参数；然后针对视频中有雾状态的图像，结合双色反射模型与双边滤波找到雾的位置，从而估计全球大气光成分A以及透射率t(x)；将透射率的范围限制为min(t(x),0.1)；根据透射率的范围限制得到恢复的无雾图像的像素。本发明用于视频或图像的去雾。

主权项

1.基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、针对道路的视频，确定视频中的图像是否处于有雾状态；步骤2、针对视频中有雾状态的图像，采用物理去雾模型，确定需要的参数；I(x)＝J(x)t(x)+A(1‑t(x))其中，I(x)表示需要进行去雾处理的有雾图像的像素；J(x)表示恢复的无雾图像的像素；t(x)为透射率；A为全球大气光成分；步骤3、针对视频中有雾状态的图像，结合双色反射模型与双边滤波找到雾的位置，从而估计全球大气光成分A以及透射率t(x)；具体过程包括以下步骤：双色反射模型的公式如下：其中，I_c为需要进行去雾处理的有雾彩色图像；为彩色漫反射图像；I^S为镜面反射图像，对应雾气部分的图像；σ_c为色度；I_c^D为r、g和b三通道对应的漫反射图像；Λc为漫反射色度；Λ_max是漫反射色度在r,g,b三个通道上的最大值，用近似漫反射色度λ_c在r,g,b三个通道上的最大值λ_max来估计漫发射色度在r,g,b三个通道上的最大值Λ_max；根据如下公式得到镜面反射图像I^S：其中，σ_min为σ_c在r,g,b三个通道上的最大值；I^S(x)表示I^S的像素；将镜面反射图像I^S作为雾图，利用双色反射模型找到雾的位置，然后通过双边滤波滤波器去除雾图噪声得到准确的雾图；按照亮度的大小排序，取前20个亮度值作为全球大气光成分A的估计值；t₁(x)＝(maxI^S(x)‑minI^S(x))(A‑I^S(x))t₂(x)＝(maxI^S(x)‑minI^S(x))A‑(I^S(x)‑minI^S(x))I^S(x)然后通过以上的公式得到透射率t(x)；步骤4、将透射率的范围限制为min(t(x),0.1)；根据透射率的范围限制min(t(x),0.1)得到恢复的无雾图像的像素