一種面向大面積天空區域圖像的去霧方法技術

本發明專利技術針對暗原色先驗去霧算法對天空區域估計透射率偏小，導致復原無霧圖像色彩失真，存在不均勻色塊等問題，給出了一種面向大面積天空區域圖像的去霧方法。首先通過改進的閾值分割方法將圖像分成天空區域和非天空區域，在天空區域使用四叉樹模型得到準確的大氣光照值，并且使用導向濾波和天空透射率補償方法對透射率圖進行優化；然后利用暗原色先驗原理分別對天空及非天空區域進行去霧處理；最后，在融合階段，給出了一種融合處理方法，消除了融合后分界處的明顯的“白邊”效應，使得天空與非天空區域處理后融合效果更加自然。該發明專利技術對處理含有大面積天空區域的有霧圖像具有良好的效果，可用于交通道路的實時監控等領域。

A fog removal method for large area sky images

The present invention is directed to a dark channel prior to the sky area estimation algorithm of transmittance is small, leading to restoration of fog image color distortion, uneven color and other issues, given a large area of the sky area oriented image defogging method. First, through the improved threshold segmentation method divides the image into the sky area and non sky area in the sky area using four binomial tree model to get an accurate atmospheric light value, and use oriented filtering and compensation method of sky transmittance transmittance diagram is optimized; then the sky and sky area to fog using dark channel prior principle; finally, in the integration phase, presents a fusion method, eliminates the obvious \white effect\ after the fusion boundary, the sky and the sky after the regional non fusion effect more natural. The invention has good effects on processing fog images containing large area of sky, and can be used for the real-time monitoring of traffic roads.

【技術實現步驟摘要】
一種面向大面積天空區域圖像的去霧方法
本專利技術涉及圖像處理技術，具體來講，涉及一種面向大面積天空區域圖像的去霧方法。
技術介紹
由于大氣粒子的散射作用，霧，霾等惡劣自然天氣狀況很容易導致視覺系統獲得的圖像降質，信息丟失嚴重，嚴重影響人類視覺感受和相關視覺算法的處理效果。因此快速有效的去霧算法研究具有重要的意義。目前的霧天圖像清晰化技術處理方法有很多種，大體上分為兩種，一種是對被降質圖像進行增強，改善圖像質量以達到去霧效果，另一種是基于物理模型，通過研究大氣懸浮顆粒的散射作用，分析建立大氣散射模型，進而復原出未降質前的圖像。霧天圖像增強方法如局部直方圖均衡化，同態濾波，Retinex算法等適用性廣，能有效提高霧天圖像的對比度，增強圖像的細節，但是這種方法可能會丟失圖像的部分信息，造成圖像失真。物理模型的復原方法如基于偏微分方程，基于深度關系，基于半逆法和基于先驗信息等通過研究霧天圖像退化的物理機制，建立霧天退化模型，反演退化過程，復原出未降質前的圖像，得到的去霧效果明顯。相比而言，前者可能會造成圖像部分信息的損失，后者的圖像信息保存的更加完整。因此，基于物理模型的去霧方法已成為圖像去霧領域的研究熱點。近年來，基于先驗知識或假設的單幅圖像去霧技術取得重大突破。Fattal通過假定透射率和物體表面陰影局部不相關來估計場景反照率，并推導出介質透射率，反演大氣散射模型求出無霧圖像，該方法無法作用于灰度圖像，而且在濃霧和低信噪比區域假設失效。Tan假設局部區域的環境光為常數，通過最大化局部對比度來達到去霧效果，該方法會在景深不連續的地方產生Halo效應。Tarel等假設大氣散耗函數在可行域中逼近最大值，且局部變化平緩，利用中值濾波來估計大氣耗散函數，此方法容易導致顏色失真且產生Halo效應。He提出的基于暗通道先驗的方法使得處理后圖像顏色自然，去霧效果理想，并且使用導向濾波方法后較大的提高了處理速度。以上算法中，He算法因為原理簡單，效果理想在近來被更多人研究。但是，He認為，在有霧圖像中天空區域顏色與大氣光的顏色非常接近，透射率趨于0，而天空在無窮遠處其實際透射率也接近于0，因此無需分割出天空區域另外估算透射率。實際上，天空區域不滿足暗原色先驗，其實際透射率要稍大。這樣就會造成天空區域復原過程中在除以一個稍小的透射率后，像素通道之前色彩值的微小差異會被嚴重放大，造成圖像色彩失真。所以有必要分割天空區域再估算透射率。為克服復原圖像天空區域容易出現光暈偽影或者色彩失真現象這一缺陷，蔣建國等人通過引入容差機制，糾正了這類區域錯誤估計的透射率，復原圖像消除了色彩失真，但是其設定的容差值不具有普遍適用性；李坤等人首先對有霧圖像的前N行，求得該區域的平均亮度值V_avg,和最大亮度值V_max,并認為V_avg>uV_max時存在天空區域，根據多次實驗表明u=0.9結果較好，然后對有霧圖像灰度圖進行直方圖均衡，增強邊緣信息，再應用Canny算子進行邊緣檢測，逐行掃描，檢測邊緣處的亮度值V，比較V與wV_max，w取0.95，直到掃描到有效邊緣。李加元等人將天空看作面積大，顏色值較高且平滑，首先找出具有高亮度值且平滑的像素，然后取出面積較大的連通區并標記為天空。胡平采用均值漂移算法分割天空區域，并且分類判定該像素點所處的區域有多大的概率處于天空區域，若滿足設定的閾值，則將其合并為一個區域。雷琴等采用均值漂移與嵌入置信度的邊緣檢測相結合的方法。以上多種天空區域識別算法分割結果比較滿意，但是分割算法復雜度較高。
技術實現思路
本專利技術的目的在于面向含大面積天空區域的圖像，針對暗原色先驗去霧算法對天空區域估計透射率偏小，導致復原無霧圖像色彩失真，存在不均勻色塊等問題，通過研究圖像分割和圖像融合方法，提供一種結合天空區域分割和暗通道原理的單幅圖像去霧方法，得到更加自然和清晰的去霧圖像。為了實現上述目的，本專利技術提供一種面向大面積天空區域圖像的去霧方法，其中主要包括三個部分：天空區域與非天空區域的分割、獲取天空區域與非天空區域的無霧圖像、融合天空和非天空區域無霧圖像，得到最終的復原圖像。第一部分包括兩個步驟：步驟1，對含大面積天空區域的有霧圖像根據最大類間方差法求得自適應閾值，進行初步分割；步驟2，利用改進的處理算法對分割結果進行細化，得到天空區域S1；第二部分包括五個步驟：步驟3，針對天空區域S1，采用四叉樹方法分割求得平均值和標準差之差最大的塊；步驟4，重復步驟3直到區域大小小于給定閾值，其均值即為大氣光值A；步驟5，使用導向濾波算法細化透射率圖；步驟6，使用提出的補償公式對天空區域透射率進行優化，消除天空部分光暈偽影和色彩失真；步驟7，根據公式，并且利用暗原色先驗原理分別還原天空區域和整幅有霧圖像的無霧圖像，其中，I(x)是待去霧圖像,J(x)是要恢復的無霧圖像,A是大氣光照度，是透射率，是環境光的散射系數，d(x)為景深；第三部分包括一個步驟：步驟8，利用本專利技術的融合方法融合復原后的天空與非天空區域，得到最終的無霧圖像。本專利技術首先通過求得自適應閾值粗分割天空區域，再通過細分割處理精確確定天空部分，并分別進行合適的去霧處理，對天空區域透射率進行優化補償，消除天空部分光暈偽影和色彩失真。此外，針對處理后天空部分和非天空部分分界處出現的“白邊”效應，提出了一種簡單的融合處理方法，使得融合后的圖像更加自然。具體實施方式為了更好的理解本專利技術，下面結合具體實施方式對本專利技術的面向大面積天空區域圖像的去霧方法進行更為詳細的描述。在以下的描述當中，當前已有的現有技術的詳細描述也許會淡化本專利技術的主題內容，這些描述在這里將被忽略。在本實施方案中，按照以下步驟進行：步驟1，圖像獲?。和ㄟ^成像設備捕獲一幅含大面積天空區域的有霧圖像；步驟2，天空區域和非天空區域的粗分割：利用最大類間方差法選定最優分割閾值后，按照閾值對步驟1獲取的圖像進行粗分割：步驟3，天空區域和非天空區域的細分割：為使分割結果更加準確，采用改進的閾值分割方法，即將步驟2的閾值分割結果作形態學膨脹處理，用最大值運算替代卷積求和，再用加法運算替代卷積乘積，為后續操作消除非天空區域噪聲影響，將此時的天空區域作加法運算，此時滿足：其中Ic(x)表示彩色圖像I(x)的r,g,b三個色彩通道；步驟4，求取全局大氣光照值A：包含4個步驟：①將步驟3分割出的天空圖像均分為四塊區域；②計算每塊區域的平均值和標準差之差；③將②中計算結果最大的區域再重復進行①②③步驟直到區域大小小于設定的閾值，即最終選定的區域；④計算最終選定區域亮度平均值，即為估算的大氣光照值A；步驟5，透射率圖t(x)的求?。菏褂冒翟闰炘砬蟮猛干渎什⒂脤驗V波對透射率圖進行優化，得到透射率圖t(x)；步驟6，天空區域透射率的優化：天空區域亮度值相近且平滑，暗原色先驗原理不適用于天空區域，所以對步驟5獲得的天空區域部分的透射率圖t(x)進行天空補償，設定天空補償閾值為，利用公式，也就是將透射率逐漸遞增來抵消由于天空區域透射率過小導致的通道間色彩差異變大，消除天空色彩失真。其中是補償后天空區域透射率，t(x)為步驟5獲得的透射率，即整幅圖像透射率：其中為0-1之間的常數，本專利中取值為0.4；參數是為了保留一定程度的霧氣，讓本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種面向大面積天空區域圖像的去霧方法，其特征在于，主要包括三個部分：天空區域與非天空區域的分割、獲取天空區域與非天空區域的無霧圖像、融合天空和非天空區域無霧圖像，得到最終的復原圖像；第一部分包括兩個步驟：步驟1，對含大面積天空區域的有霧圖像根據最大類間方差法求得自適應閾值，進行初步分割；步驟2，將步驟1的閾值分割結果作形態學膨脹處理得到細化的天空區域

【技術特征摘要】
1.一種面向大面積天空區域圖像的去霧方法，其特征在于，主要包括三個部分：天空區域與非天空區域的分割、獲取天空區域與非天空區域的無霧圖像、融合天空和非天空區域無霧圖像，得到最終的復原圖像；第一部分包括兩個步驟：步驟1，對含大面積天空區域的有霧圖像根據最大類間方差法求得自適應閾值，進行初步分割；步驟2，將步驟1的閾值分割結果作形態學膨脹處理得到細化的天空區域S1；第二部分包括五個步驟：步驟3，針對天空區域S1，采用四叉樹方法分割求得平均值和標準差之差最大的塊；步驟4，重復步驟3直到區域大小小于給定閾值，其均值即為大氣光值A；步驟5，使用暗原色先驗原理求得透射率并用導向濾波對透射率圖進行優化，得到透射率圖t(x)；步驟6，天空區域亮度值相近且平滑，暗原色先驗原理不適用于天空區域，所以對步驟5獲得的天空區域部分的透射率圖t(x)進行天空補償，設定天空補償閾值為，利用公式，也就是將透射率逐漸遞增來抵消由于天空區域透射率過小導致的通道間色彩差異變大，消除天空色彩失真；其中是補償后天空區域透射率，t(x)為步驟5獲...

【專利技術屬性】
技術研發人員：張紅英，徐振軒，吳亞東，
申請(專利權)人：西南科技大學，
類型：發明
國別省市：四川,51