[发明专利]基于亮度融合网络的图像去雾方法

摘要

本发明涉及一种基于亮度融合的图像去雾算法，步骤如下:将有雾图像Ih不重叠的图像块；对于每个图像块Pi，将其从RGB颜色空间转到HLS颜色空间，并从中提取出色度Hi、饱和度Si、亮度Li；对Li进行映射，映射后的图像块记为将输入到卷积神经网络W，得到输出后的亮度Loi；用Loi与Li计算增强系数矩阵αi；用αi对Pi的色度Hi、Si进行增强，结果为Hoi、Soi；将Hoi、Loi、Soi转换回RGB颜色空间，得到Pi对应的无雾图像块Ji；将Ji赋值给Jf中与Pi位置对应的图像块

主权项

一种基于亮度融合的图像去雾算法，该算法首先训练卷积神经网络W,W采用NIN网络结构。步骤如下:(1)选取M个大小为n×n的无雾图像块计算图像块的亮度(2)对每一个图像块选取透射率值对进行加雾，得到加雾后的图像块(3)将从RGB颜色空间转换至HLS颜色空间，并且提取亮度(4)利用K个不同的映射函数分别对进行映射，得到映射后的图像块(5)将输入到卷积神经网络W中，采用批量梯度下降算法，通过最小化与W的估计值的差的平方和，对W进行训练，迭代次数为Nw；算法包括下列步骤：步骤1：将有雾图像Ih划分成N个大小为n×n的不重叠的图像块P1,P2,......,PN，设Ih去雾后的结果为Jf；步骤2:对于每个图像块Pi，将其从RGB颜色空间转到HLS颜色空间，并从中提取出色度Hi、饱和度Si、亮度Li；步骤3：利用上述(4)步的K个不同的映射函数对Li进行映射，映射后的图像块记为步骤4：将输入到卷积神经网络W，得到输出后的亮度Loi；步骤5：用Loi与Li计算增强系数矩阵αi；步骤6：用αi对Pi的色度Hi、Si进行增强，结果为Hoi、Soi；步骤7：将Hoi、Loi、Soi转换回RGB颜色空间，得到Pi对应的无雾图像块Ji；步骤8：将Ji赋值给Jf中与Pi位置对应的图像块