一種基于暗通道的自適應(yīng)直方圖增強(qiáng)去霧方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，更具體地說是一種快速圖像去霧處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)中，在惡劣天氣條件下采集圖像，由于大氣中懸浮的大量霧靈顆 粒，會(huì)對光產(chǎn)生吸收、散射作用，從而導(dǎo)致攝像機(jī)采集到的圖像質(zhì)量下降，出現(xiàn)圖像模糊、對 比度下降等現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了操作人員的觀察效果。因此目前有許多透霧的方法和設(shè)備被 應(yīng)用到監(jiān)控系統(tǒng)當(dāng)中。
[0003] 運(yùn)其中對于霧圖像處理的方法大致可W分為兩類：一類基于傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算 法，比較有代表性方法的如限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡（CLAHE)，此類方法不考慮霧圖像 具體的形成過程，對圖像中不同景深區(qū)域的增強(qiáng)程度相同。運(yùn)類算法計(jì)算過程較簡單，運(yùn)行 速度快，適合于計(jì)算機(jī)并行實(shí)施。但是沒考慮到霧的形成規(guī)律，不適用于所有場景，特別是 具有較大景深的霧天場景，會(huì)出現(xiàn)明顯的色彩失真。另一類則是基于霧天模型的去霧方法， 是對有霧圖像進(jìn)行一次與成像的逆過程來恢復(fù)無霧圖像。運(yùn)種方法針對性強(qiáng)，得到結(jié)果自 然，一般不會(huì)有信息損失，能夠取得不錯(cuò)的去霧效果。比較有代表性的是基于暗通道的去霧 方法，運(yùn)種方法基于McCartney提出的大氣散射模型，通過對大氣參數(shù)和透射率進(jìn)行估計(jì)， 然后根據(jù)成像模型來恢復(fù)無霧圖像。但是此類方法計(jì)算量都非常大，處理一副圖像需要耗 費(fèi)大量的時(shí)間，難W滿足實(shí)時(shí)性要求，限制了該算法在工程領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是現(xiàn)有的霧圖像處理技術(shù)或者除霧效果差，或者計(jì)算量 過大，限制使用。 陽〇化]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種基于暗通道的自適應(yīng)直 方圖增強(qiáng)去霧方法，包括W下步驟：步驟一：讀取有霧圖像I(X，y)，基于暗通道模型，求 I(X，y)的暗通道圖Idatk(x，y);步驟二：將圖Idatk(x，y)劃分為橫豎若干個(gè)N*N的方塊Q1,,， 根據(jù)暗通道圖ldatk(x，y)計(jì)算方塊Q1,,的權(quán)重因子C1,步驟S:采用CLA肥的實(shí)現(xiàn)方法， 對有霧圖像I(x，y)分別進(jìn)行處理，統(tǒng)計(jì)〇1,，的分塊直方圖化St1,,，即對分塊內(nèi)各個(gè)像素 區(qū)域內(nèi)對應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行排列，將像素值相同的像素點(diǎn)排在同一列，再將每一列像素點(diǎn)按 像素值遞增的順序排列構(gòu)成直方圖；步驟四：根據(jù)化sti,,分別計(jì)算分塊限制對比度直方圖 //心t;利用預(yù)先定義的闊值來裁剪直方圖，并將運(yùn)些裁剪掉的部分均勻的分布到直方圖的 其他部分；步驟五：基于直方圖計(jì)算方塊〇1,，相對應(yīng)的直方圖均衡灰度映射關(guān)系表 AfopJ；，同時(shí)計(jì)算Q1,,對應(yīng)的對比度拉伸灰度映射A/巧/S;步驟六：利用步驟二得到的權(quán)重 因子步驟五得到的灰度映射關(guān)系表心2戶,和心巧i，計(jì)算方塊最終的灰度映射 關(guān)系表Mapi, ,:
步驟屯：利用其臨近的四個(gè)方塊的灰 度映射表MaPiiJ、MaPi+u、MaPiiW、MaPi+u+i，采用雙線性插值算法計(jì)算，逐個(gè)計(jì)算每個(gè)像素對 應(yīng)的灰度映射值：每塊的中屯、像素采用原有灰度映射關(guān)系，而其他的像素通過四個(gè)塊的灰 度映射插值獲取，得到除霧后的圖像；步驟八：圖像輸出。
[0006] 本發(fā)明基于暗通道模型計(jì)算分塊景深權(quán)重因子，對有霧圖像進(jìn)行了有權(quán)重的分塊 限制對比度直方圖均衡和對比度拉伸增強(qiáng)。既保證了景深較大的濃霧情況下，能夠通過限 制對比度直方圖均衡，有效還原霧中細(xì)節(jié)，又保證了在前景薄霧圖像的色彩還原和對比度 提升。獲得增強(qiáng)后的圖像質(zhì)量和暗通道算法相當(dāng)。相比于暗通道算法，采用分塊直方圖計(jì) 算W及雙線性插值還原方法，大大降低了每個(gè)像素映射關(guān)系計(jì)算的次數(shù)，只增加了一些雙 線性插值的計(jì)算量，且可W采用并行計(jì)算方法，非常合適FPGA等硬件進(jìn)行工程化實(shí)現(xiàn)。
[0007]進(jìn)一步，步驟一的具體過程為：讀取有霧圖像I(X，y)，求出圖像中每個(gè)像素RGB分 量中的最小值Ig(x，y)，存入一幅與原始圖像大小相同的灰度圖中，接著對該灰度圖進(jìn)行最 小值濾波，濾波的半徑由窗口大小決定，得到I(X，y)的暗通道圖Idatk(X，y)，其中C(X，y)表 示W(wǎng)像素X，y為中屯、的一個(gè)窗口
[0008] 進(jìn)一步，步驟二的具體過程為：分別求出相應(yīng)塊內(nèi)的暗通道ldatk(x，y)的均值 巧和最大值然后將該均值進(jìn)行歸一化，將歸一化后的值作為相應(yīng)塊的權(quán)重 因子Ci,,:
。根據(jù)暗通道理論，權(quán)重因子Ci,,可W用來粗略衡量Q1,，的景深 關(guān)系。
[0009] 進(jìn)一步，步驟五的直方圖均衡灰度映射表心心的求取公式如下：
IMap似表示第k灰度級的轉(zhuǎn)換函數(shù)，化St(j)/N表示0~j灰度 級的像素?cái)?shù)量總和與像素總數(shù)N的比值。
[0010] 進(jìn)一步，步驟五的對比度拉伸灰度映射表心v/'實(shí)現(xiàn)過程為：對直方圖進(jìn)行對比 度拉伸，該對比度拉伸是通過計(jì)算分段線性變換函數(shù)形式來實(shí)現(xiàn)對動(dòng)態(tài)范圍的變換，公式 為：
[0011]
陽〇1引其中XI、而決定了需要轉(zhuǎn)換的灰度范圍，yi、y2決定了線性變換的斜率。該對比度 拉伸是通過計(jì)算分段線性變換函數(shù)形式來實(shí)現(xiàn)對動(dòng)態(tài)范圍的變換，W達(dá)到增強(qiáng)圖像對比度 的效果。
[0013] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：將暗通道模型和傳統(tǒng)的CLA肥圖像增強(qiáng)算法相結(jié)合，既有效利 用到了霧天中的景深信息，又避開了復(fù)雜的透射圖估計(jì)。對單幅圖像進(jìn)行處理，去霧效果 好，實(shí)時(shí)性強(qiáng)。
【附圖說明】
[0014] 圖1為本發(fā)明去霧方法流程圖。
[0015] 圖2直方圖裁剪限幅示意圖。
[0016] 圖3為分段線性函數(shù)示意圖。
[0017] 圖4為插值示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[001引如圖1所示，本發(fā)明方法包括W下步驟：
[0019] 1、讀取有霧圖像I(x，y)，基于暗通道模型，求I(x，y)的暗通道圖ldatk(x，y)。具體 過程為：讀取有霧圖像I(X，y)，求出圖像中每個(gè)像素RGB分量中的最小值Ig(x，y)，存入一 幅與原始圖像大小相同的灰度圖中，接著對該灰度圖進(jìn)行最小值濾波，濾波的半徑由窗口 大小決定，得到I(X，y)的暗通道圖ldatk(x，y)，其中C(X，y)表示W(wǎng)像素X，y為中屯、的一個(gè) 窗口。
[0020]
[0021] 2、將ldatk(x，y)劃分為橫豎若干個(gè)N*N的方塊進(jìn)行處理（N-般取8)，根據(jù) 暗通道圖ldatk(x，y)計(jì)算方塊的權(quán)重因子Ci,,，根據(jù)暗通道理論，該因子可W用來粗略 衡量〇1,，的景深關(guān)系。
[0022] 具體過程為：分別求出相應(yīng)塊〇1,，內(nèi)的暗通道Idatk(x，y)的均值識4-m'e和最大值 胃然后將該均值進(jìn)行歸一化，將歸一化后的值作為相應(yīng)塊的權(quán)重因子Ci,,。
[0023]