技術(shù)特征：

1.基于物理模型的低照度彩色圖像增強(qiáng)算法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)將低照度圖像反轉(zhuǎn)為偽霧圖；

(2)采用暗通道先驗(yàn)規(guī)律對(duì)偽霧圖的環(huán)境光值進(jìn)行估計(jì)；

(3)基于光照情況對(duì)透射率進(jìn)行估計(jì)；

(4)基于物理模型恢復(fù)出無霧圖像；

(5)對(duì)無霧圖像反轉(zhuǎn)后得到增強(qiáng)圖像。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于物理模型的低照度圖像增強(qiáng)算法，其特征在于，所述步驟(1)中，將低照度圖像反轉(zhuǎn)為偽霧圖具體包括：

將低照度圖像反轉(zhuǎn)，如式(1)所示，

I_inv(x)＝1-I(x) (1)

其中，x表示圖像的坐標(biāo)點(diǎn)，I(x)表示輸入的低照度圖像，I_inv(x)表示反轉(zhuǎn)圖像，即偽霧圖；

偽霧圖像的形成模型可以簡(jiǎn)化為：

I_inv(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x)) (2)

其中，J(x)表示恢復(fù)的無霧圖像，A是偽霧圖的環(huán)境光值，t(x)為介質(zhì)傳輸參數(shù)即透射率；

根據(jù)式(2)知，偽霧圖基于大氣物理模型去霧后得到的無霧圖像J_inv(x)：

$J_{inv}\left(x\right)=A+\frac{I_{inv}\left(x\right)-A}{t\left(x\right)}---\left(3\right)$

與霧天圖像不同，A被稱為偽霧圖的環(huán)境光值，將無霧圖像反轉(zhuǎn)即得到低照度增強(qiáng)之后的圖像J_en(x)：

J_en(x)＝1-J_inv(x) (4)。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于物理模型的低照度圖像增強(qiáng)算法，其特征在于，所述步驟(2)中，采用暗通道先驗(yàn)規(guī)律對(duì)偽霧圖的環(huán)境光值進(jìn)行估計(jì)具體包括：

偽霧圖環(huán)境光值A(chǔ)的求取方法如下：

根據(jù)式(5)計(jì)算得到暗通道圖像J_dark(x)；

$J_{dark}\left(x\right)=\underset{y\∈\mathrm{\Ω}\left(x\right)}{\min }\left(\underset{c\∈\{r,g,b\}}{\min }{J}_c\right(x\left)\right)\→0---\left(5\right)$

c表示圖像RGB三個(gè)顏色通道，J_c是J的一個(gè)顏色通道，Ω(x)是一個(gè)以x為中心的小圖像塊，J_dark(x)為暗通道圖像，

從J_dark(x)中提取前0.1％亮度最高的像素點(diǎn)；

從原圖像I(x)中提取步驟(2)中得到的點(diǎn)中強(qiáng)度最大的點(diǎn)，將該點(diǎn)的R、G、B值賦值給A。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于物理模型的照度圖像增強(qiáng)算法，其特征在于，所述步驟(3)中，基于光照情況對(duì)透射率進(jìn)行估計(jì)具體包括：

采用雙邊濾波對(duì)初始透射率t(x)作優(yōu)化處理，雙邊濾波是一種可以保留邊緣信息同時(shí)去噪的濾波器，雙邊濾波定義為：

$F_B\left(I\right)=\frac{\underset{i,j=-\mathrm{\ω}}{\overset{\mathrm{\ω}}{\Σ}}{G}_{{\mathrm{\σ}}_s}(x,y;x_i,x_j)G_{{\mathrm{\σ}}_r}(x,y;x_i,x_j)I(x_i,x_j)}{\underset{i,j=-\mathrm{\ω}}{\overset{\mathrm{\ω}}{\Σ}}{G}_{{\mathrm{\σ}}_s}(x,y;x_i,x_j)G_{{\mathrm{\σ}}_r}(x,y;x_i,x_j)}---\left(6\right)$

$G_{{\mathrm{\σ}}_s}(x,y;x_i,x_j)=\exp \{-\frac{{(x-x_i)}^2+{(y-y_i)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_s^2}\}---\left(7\right)$

$G_{{\mathrm{\σ}}_r}(x,y;x_i,x_j)=\exp \{-\frac{{(x-x_i)}^2+{(y-y_i)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_r^2}\}---\left(8\right)$

式中，I為輸入圖像，F(xiàn)_B(I)為濾波后的圖像，為高斯核函數(shù)，代表了以(x,y)為中心，周邊點(diǎn)(x_i,x_j)的空間相似度，是其對(duì)應(yīng)的方差參數(shù)；為另一個(gè)高斯核函數(shù)，代表了以(x,y)為中心，周邊點(diǎn)(x_i,x_j)的空間相似度，是其對(duì)應(yīng)的方差參數(shù)；

計(jì)算t(x)的具體步驟如下：

(1)令D(x)定義為暗圖像，

$D\left(x\right)=\underset{c\∈\{r,g,b\}}{\min }{I}_{inv\left(c\right)}\left(x\right)---\left(9\right)$

計(jì)算D(x)的局部均值B₁(x)和局部標(biāo)準(zhǔn)差B₂(x)：

B₁(x)＝F_B(D(x)) (10)

B₂(x)＝F_B(|D(x)-B₁(x)|) (11)

(2)計(jì)算二者之差估計(jì)大氣光幕

$\tilde{V}\left(x\right)=B_1\left(x\right)-B_2\left(x\right)---\left(12\right)$

(3)由于是D(x)的局部均值和局部標(biāo)準(zhǔn)差之差，則定義：

$\tilde{V}\left(x\right)=max\left(\min \right(\tilde{V}\left(x\right),D\left(x\right)),0)---\left(13\right)$

(4)根據(jù)已經(jīng)求得的環(huán)境光值A(chǔ)，計(jì)算優(yōu)化透射率t(x)即景深：

$t\left(x\right)=1-\tilde{V}\left(x\right)/\stackrel{\‾}{A}---\left(14\right)$

式中，為A的RGB三個(gè)顏色通道的均值。

5.如權(quán)利要求2所述的基于物理模型的低照度圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟(4)中，基于物理模型恢復(fù)出無霧圖像具體包括：

根據(jù)(15)式，求得基于物理模型去霧后的無霧圖像J(x)，式中t₀取常數(shù)值，用于降低圖像噪聲，J(x)表示恢復(fù)的無霧圖像，

$J\left(x\right)=\frac{I_{inv}\left(x\right)-A}{max\left(t\right(x),t_0)}+A---\left(15\right).$

6.如權(quán)利要求1所述的基于物理模型的低照度圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟(5)中，對(duì)無霧圖像反轉(zhuǎn)后得到增強(qiáng)圖像；

將無霧圖像反轉(zhuǎn)即得到低照度增強(qiáng)后的圖像J_en(x)：

J_en(x)＝1-J(x) (16)。