專利名稱：一種基于紋理的自適應(yīng)圖像去霧方法
一種基于紋理的自適應(yīng)圖像去霧方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于圖像處理和計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于紋理的自適應(yīng)圖像去霧方法。
背景技術(shù)：
霧天圖像恢復是圖像處理和計算機視覺等技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。因為經(jīng)典的計算機視覺算法往往假設(shè)輸入圖像是物體表面反射光，針對某些有霧圖像，這些方法的數(shù)學模型不可避免的會在一定程度上失效，從而影響最終的圖像去霧效果。因此，研究霧天圖像成像退化模型和去霧方法具有重要的意義。
針對單幅霧天圖像，現(xiàn)有的圖像去霧方法通常是基于霧天圖像的先驗信息規(guī)律。 典型的方法有Tan方法(局部對比度最大化方法)、Fattal方法(基于獨立成分分析的場景反照率和透射率估計方法)和He方法(基于暗通道先驗信息的圖像去霧方法)。Tan方法是基于先驗信息——無霧圖像的對比度往往比有霧圖像的對比度要高，通過算法處理使有霧圖像的局部區(qū)域的對比度達到最大，以達到圖像去霧的目的，但恢復的圖像對比度往往很高，容易造成圖像紋理細節(jié)信息的淹沒；Fattal方法的先驗信息是假設(shè)環(huán)境光分量和物體表面的反射光分量是不相關(guān)的，以此估計出物體表面反射光分量，但恢復出的圖像往往失真度較高；He方法選用一個尺度參數(shù)計算彩色圖像中對應(yīng)尺度窗口中像素各分量的最小值，并將此值作為暗通道先驗信息，然后通過暗通道先驗信息估算場景的深度信息，將深度信息結(jié)合大氣散射模型估算場景的透射率，再通過軟摳圖方法優(yōu)化估算的場景透射率， 最后根據(jù)優(yōu)化的場景透射率和估算的大氣光照向量A= [Ixy (R)，Ixy (G)，Ixy⑶]，進行圖像的去霧處理。雖然He方法恢復出的圖像去霧質(zhì)量較為理想，但只考慮了一個尺度參數(shù)，且采用運算極為復雜軟摳圖優(yōu)化方法來估計場景的透射系數(shù)，計算量會隨著圖像尺寸的增大呈現(xiàn)出幾何級增加，在現(xiàn)有硬件基礎(chǔ)上很難做到對霧天圖像去霧的實時處理，難以運用到實際應(yīng)用中。發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的發(fā)明目的在于提供了一種降低去霧處理運算復雜度、處理效率高，去霧處理的圖像質(zhì)量較高、能滿足實時處理應(yīng)用的需求的一種基于紋理的自適應(yīng)圖像去霧方法。
本發(fā)明的一種基于紋理的自適應(yīng)圖像去霧方法，包括下列步驟
步驟a
根據(jù)輸入圖像I (X，y)計算暗通道統(tǒng)計值/X α(ζ)、根據(jù)輸入圖像I (X，y)對像素點進行紋理分類
al、將輸入圖像I (X，y)轉(zhuǎn)換到RGB色彩空間，計算各像素點在RGB色彩空間中各色彩通道的最小值，得到輸入圖像I(X)的初始暗通道統(tǒng)計值DCtl(I)；
并對DCtl⑴按k個不同尺度Ni進行滑窗最小值濾波，所述k大于等于2，其中滑動窗口的尺寸記為Qi = NiXNi得到輸入圖像I (x，y)在不同尺度Ni下的暗通道值
a2、將計算輸入圖形I(x，y)轉(zhuǎn)換為灰度圖像I’(x，y)，計算灰度圖像I’ (x, y)中每個像素點的梯度值G (X，y)；
設(shè)定k-ι個圖像紋理分類閾值Tm，其中所述Tm小于灰度圖像I’ (x, y)的最大梯度值Gmax,基于所述k-Ι個Tm的值存在k個取值區(qū)間，每個取值區(qū)間對應(yīng)一個紋理類型W ；
所述k個紋理類型W，與k個暗通道值/)( &(/)——映射，W對應(yīng)的梯度值越大，則暗通道值DCi2,(/)對應(yīng)的滑動窗口的尺寸Qi越??；
將每個像素點的梯度值G(x，y)與Tm進行比較，得到各像素點對應(yīng)的紋理類型 W (X，y)；
步驟b:
根據(jù)各像素點對應(yīng)的紋理類型W(x，y)、各紋理類型W對應(yīng)的/ΧΩ#(/)，得到圖像 I’ (x, y)的每個像素點的暗通道值D (x，y)；
統(tǒng)計所有像素點的暗通道值D (X，y)，得到全局暗通道值DC (I)，對所述DC (I)進行歸一化處理，處理結(jié)果記為DCn(I)；
步驟C
Cl、根據(jù)步驟b的DCn(I)計算景透射系數(shù)矩陣T，所述T為數(shù)值I與DCn(I)的差；
c2、根據(jù)步驟a2的灰度圖像Γ (x，y)、步驟b的DCjI)得到大氣光照向量 A= [Ixy(R), Ixy(G), Ixy(B)]；
步驟d
根據(jù)步驟c的場景透射系數(shù)矩陣T和大氣光照向量A對輸入圖像I (x，y)進行圖像去霧處理。
在本發(fā)明的步驟a中，可并行執(zhí)行步驟al、a2，步驟al實現(xiàn)了，根據(jù)輸入圖像I (X， y)計算暗通道統(tǒng)計值/Xu,(7):首先對輸入圖像I(x，y)的各色彩通道采用最小值濾波器計算出各個像素點的最小值，得到初始暗通道統(tǒng)計值DCtl (I)，本發(fā)明的DCtl (I)為下一步計算不同的尺度參數(shù)(或尺度窗口 )下的暗通道值u,(/)提供一個標準的輸入量，能有效避免重復的像素分量取最小值的操作處理，以減小不同尺度參數(shù)下的暗通道值的計算復雜度；步驟a2實現(xiàn)了據(jù)輸入圖像I (X，y)對像素點進行紋理分類；首先設(shè)定k_l個圖像紋理分類閾值Tm，來對應(yīng)k個不同的紋理類型W，所述k個紋理類型W與k個暗通道值DCa (O--映射，W對應(yīng)的梯度值越大,則暗通道值DQjf (/)對應(yīng)的滑動窗口的尺寸Ω J越??；然后基于灰度圖像Γ (x，y)中每個像素點的梯度值G(x，y)所對應(yīng)的紋理類型，該紋理類型所對應(yīng)％ u (/)得到每個像素點的暗通道值D(x，y)，再統(tǒng)計所有像素點的D(x，y)得到全局暗通道值DC⑴；將得到的DC⑴歸一化到
范圍內(nèi)，取值為DCn(I);在步驟c中，基于之前獲得的DCn(I)及灰度圖像Γ (x, y)，通過計算得到場景透射系數(shù)矩陣T，以及大氣光照向量A=[Ixy(R)，Ixy(G)，Ixy⑶]，其中步驟Cl和c2可并行執(zhí)行；最后，在步驟d中，基于場景透射系數(shù)矩陣T和大氣光照向量A實現(xiàn)對輸入圖像的去霧處理，經(jīng)去霧處理計算處理后獲得無霧圖像J (X，y)，具體的去霧計算處理既可以是現(xiàn)有的He方法中的去霧處理模型
權(quán)利要求
1.一種基于紋理的自適應(yīng)圖像去霧方法，其特征在于，包括下列步驟 步驟a 根據(jù)輸入圖像I (x，y)計算暗通道統(tǒng)計值/)(^,(/)、根據(jù)輸入圖像I (x，y)對像素點進行紋理分類 al、將輸入圖像I (x，y)轉(zhuǎn)換到RGB色彩空間，計算各像素點在RGB色彩空間中各色彩通道的最小值，得到輸入圖像I(X)的初始暗通道統(tǒng)計值DCtl(I)； 并對DCtl (I)按k個不同尺度Ni進行滑窗最小值濾波，所述k大于等于2，其中滑動窗口的尺寸記為Qi = NiXNi得到輸入圖像I(x，y)在不同尺度Ni下的暗通道值DCniCO; a2、將計算輸入圖形I(x，y)轉(zhuǎn)換為灰度圖像I’(x，y)，計算灰度圖像I’ (x, y)中每個像素點的梯度值G (x，y)； 設(shè)定k-1個圖像紋理分類閾值T111，其中所述T111小于灰度圖像I’ (x, y)的最大梯度值Gmax基于所述k-1個Tm的值存在k個取值區(qū)間，每個取值區(qū)間對應(yīng)一個紋理類型W ； 所述k個紋理類型W，與k個暗通道值DCn;(/)—一映射，W對應(yīng)的梯度值越大，則暗通道值CO對應(yīng)的滑動窗口的尺寸Qi越??； 將每個像素點的梯度值G (x，y)與Tm進行比較，得到各像素點對應(yīng)的紋理類型W(x，y)； 步驟b 根據(jù)各像素點對應(yīng)的紋理類型W(x，y)、各紋理類型W對應(yīng)的/)( &(/)，得到圖像I’ (x, y)的每個像素點的暗通道值D (x，y)； 統(tǒng)計所有像素點的暗通道值D(x，y)，得到全局暗通道值DC(I)，對所述DC(I)進行歸一化處理，處理結(jié)果記為DCn(I)； 步驟c Cl、根據(jù)步驟b的DCJI)計算景透射系數(shù)矩陣T，所述T為數(shù)值I與DCn(I)的差；c2、根據(jù)步驟a2的灰度圖像I ' (x，y)、步驟b的DCn⑴得到大氣光照向量A= [Ixy(R), Ixy(G), Ixy(B)]； 步驟d 根據(jù)步驟c的場景透射系數(shù)矩陣T和大氣光照向量A對輸入圖像I (x，y)進行圖像去霧處理。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述步驟a2中，所述k-1個圖像紋理分類閾值Tm中，相鄰的兩個圖像紋理分類閾值之間存在a倍的系數(shù)關(guān)系，所述a為2.(T3.0。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述k-1個圖像紋理分類閾值Tm中，T1=^ XGmax或Tlri = ^ XGmax，所述Gmax為灰度圖像I’ (x, y)的最大梯度值，所述3取值范圍為(O，I)。
4.如權(quán)利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述步驟a2中，計算灰度圖像I’(x，y)中每個像素點的梯度值G(x，y)具體為 取像素點P (X，y)在4個不同方向的梯度模板下對應(yīng)的梯度值( ' (X,_>’)中的最大項，為像素點P (X，y)的梯度值G (X, y)； 所述4個不同方向為水平、豎直,45° 135° ,用Vt表不4個不同方向梯度模板，k表不梯度模板編號；
5.如權(quán)利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述步驟c2中，還對所述大氣光照向量A[Ixy(R), Ixy(G), Ixy(B)]進行修正處理，修正后的大氣光照向量為[C1, C1, C1]，其中C1取Ixy (R)、Ixy (G)和 Ixy(B)中的最大值。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟al中，取k的值為I，則得到輸入圖像I(x，y)在尺度Ni下的暗通道值DCn,(乃;則步驟a2僅為將計算輸入圖形I(x，y)轉(zhuǎn)換為灰度圖像I' (x，y);步驟b中，直接對所述DCn,(/)進行歸一化處理，處理結(jié)果記為DCn(i)；根據(jù)所述灰度圖像I' (x, y)和DCn(I)進入步驟c ;在所述步驟c2中，還對所述大氣光照向量A[Ixy(R), Ixy(G), Ixy(B)]進行修正處理，修正后的大氣光照向量為[C1, C1, C1]，其中C1取Ixy(R)、Ixy(G)和Ixy(B)中的最大值。
7.如權(quán)利要求1、2、3或6所述的方法，其特征在于，所述步驟d中，圖像去霧處理具體為 設(shè)定透射系數(shù)全局最小值h，所述h的取值為0. 25、. 35，取場景透射系數(shù)T (x，y)與 所述h兩者中的最大項為t_，經(jīng)去霧處理
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，設(shè)定透射率調(diào)整系數(shù)^，所述h的取值為1.(Tl. 3，所述無霧圖像Au) = /(AJA^~7^)
9.如權(quán)利要求7或8所述方法，其特征在于，所述透射系數(shù)全局最小值h的取值為.0.3。
10.如權(quán)利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述步驟al中，k的取值為3。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于紋理自適應(yīng)的圖像去霧方法，屬于圖像處理和計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過對輸入圖像進行紋理分類，并將紋理分類結(jié)果與不同尺度的暗通道值相結(jié)合，計算出相應(yīng)的場景透射系數(shù)，實現(xiàn)了一種基于紋理自適應(yīng)的快速圖像去霧。本發(fā)明的應(yīng)用，能避免復雜的軟摳圖優(yōu)化步驟，降低He方法去霧處理的運算復雜度，避免了去霧處理后容易導致的光暈現(xiàn)象，并且能更好的控制去霧處理后圖像的飽和度，同時對大氣光照向量的計算進行了修正以保證去霧圖像的亮度，即本發(fā)明的圖像去霧方法處理處理速度快，去霧處理的圖像質(zhì)量高、且能滿足實時處理應(yīng)用的需求。
文檔編號G06T5/00GK102982513SQ201210512540
公開日2013年3月20日 申請日期2012年12月4日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月4日
發(fā)明者王正寧, 曾遼原, 許林峰, 李宏亮, 劉光輝, 韓子奇 申請人:電子科技大學