基于多尺度融合的暗通道先驗(yàn)圖像去霧方法
【專利摘要】一種基于多尺度融合的暗通道先驗(yàn)圖像去霧方法，其步驟為：（1）對(duì)霧天退化圖像分別采用1×1、15×15鄰域尺寸的顏色通道最小值濾波，得到相應(yīng)的暗通道圖像，以此計(jì)算點(diǎn)、塊估計(jì)透射率圖；（2）對(duì)點(diǎn)估計(jì)透射率圖進(jìn)行基于L0梯度最小化的保邊緣圖像平滑；（3）對(duì)塊估計(jì)透射率圖采用大尺寸高斯濾波處理；（4）以歸一化的梯度幅值為權(quán)重，將點(diǎn)、塊估計(jì)透射率圖像融合得到修正透射率圖；（5）基于中值濾波估算透射率下界；（6）利用15×15暗通道圖像估計(jì)天空亮度；（7）反解霧天退化模型，輸出去霧結(jié)果。本發(fā)明具有去霧能力強(qiáng)、復(fù)雜度低、可提高圖像去霧質(zhì)量和效率等優(yōu)點(diǎn)。
【專利說明】基于多尺度融合的暗通道先驗(yàn)圖像去霧方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明主要涉及到圖像處理領(lǐng)域，特指一種適用于霧天降質(zhì)圖像增強(qiáng)處理的基于多尺度融合的暗通道先驗(yàn)圖像去霧方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在霧天影響下，圖像采集設(shè)備所獲取的圖像往往出現(xiàn)對(duì)比度減弱、顏色退化、細(xì)節(jié)丟失等問題，以致圖像可視性急劇下降，若直接應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)(如道路監(jiān)控、船舶導(dǎo)航等)中，必然對(duì)系統(tǒng)的魯棒性、準(zhǔn)確性造成不利影響。在某些環(huán)境下，所能獲取的數(shù)據(jù)只有單幅降質(zhì)圖像時(shí)，信息量不足使得去霧成為病態(tài)方程求解問題?，F(xiàn)有的去霧增強(qiáng)算法往往根據(jù)一定的強(qiáng)先驗(yàn)知識(shí)、適當(dāng)假設(shè)來增加有效約束，或是借助各種插值方法對(duì)真實(shí)像素值進(jìn)行估計(jì)修正。除了可能導(dǎo)致失真、假邊緣、光環(huán)效應(yīng)等不良后果外，處理速度更是大幅度受到抑制。因此，更加高效、實(shí)用的去霧方法有待進(jìn)一步研究。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，單幅圖像去霧增強(qiáng)方法主要分為兩類:基于對(duì)比度增強(qiáng)和顏色校正的去霧方法、基于霧天退化模型的去霧方法。
[0004]基于對(duì)比度增強(qiáng)和顏色校正的去霧方法的實(shí)質(zhì)為:不分析天氣因素造成圖像降質(zhì)的物理成因，基于顏色恒常性理論對(duì)圖像顏色進(jìn)行校正，或增強(qiáng)全局、局部對(duì)比度，屬于圖像增強(qiáng)的范疇；該類方法主要基于圖像本身進(jìn)行像素或鄰域處理，計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單。但由于沒有考慮場(chǎng)景的景深信息，不能充分校正景深較大區(qū)域的對(duì)比度和顏色，無法保證圖像質(zhì)量，增強(qiáng)結(jié)果中時(shí)常會(huì)出現(xiàn)不可預(yù)測(cè)的失真。
[0005]基于退化模型的去霧方法的實(shí)質(zhì)為:利用大氣退化模型或其變形形式，通過對(duì)圖像數(shù)據(jù)本身做各種假設(shè)或利用先驗(yàn)知識(shí)增加約束以求解模型中包含的未知參數(shù)，進(jìn)而求解圖像退化的逆過程以恢復(fù)去霧圖像。該類方法一般借助最優(yōu)化方法估計(jì)模型參數(shù)，往往存在計(jì)算過程復(fù)雜、耗時(shí)的問題，計(jì)算開銷常常隨圖像尺寸增加而變得不可接受。但由于其能在不損傷圖像質(zhì)量的前提下恢復(fù)不同景深場(chǎng)景的反照率，而受到業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。
[0006]有從業(yè)者通過對(duì)大量自然場(chǎng)景圖像分析后發(fā)現(xiàn)，任意局部區(qū)域內(nèi)均存在某些像素，其在至少一個(gè)顏色通道內(nèi)的強(qiáng)度趨于零，亦即暗通道先驗(yàn)。并據(jù)此提出基于暗通道先驗(yàn)(DarkChannel Prior, DCP)的單幅圖像去霧算法,其流程圖如圖1所示，其主要過程為:
[0007](I)輸入霧天退化圖像，在15X15的鄰域范圍對(duì)其進(jìn)行紅、綠、藍(lán)三通道的最小值濾波，得到分塊暗通道圖；
[0008](2)對(duì)步驟(2)中得到的分塊暗通道圖中像素按強(qiáng)度從大到小排序，取前0.1%的像素，搜索其在退化圖像中對(duì)應(yīng)的像素，將強(qiáng)度最大的像素值作為天空亮度的估計(jì)值；
[0009](3)對(duì)步驟(2)中得到的分塊暗通道圖，應(yīng)用暗通道先驗(yàn)條件假設(shè)，求取15X15分塊估計(jì)的透射率圖像；
[0010](4)采用Soft Matting插值算法處理步驟(3)中得到的塊估計(jì)透射率圖，設(shè)置透射率下界為0.1，得到修正細(xì)化的透射率圖像；
[0011](5)依據(jù)步驟(4)中得到的修正細(xì)化透射率圖，代入霧天退化模型進(jìn)行逆向求解，得到最終增強(qiáng)結(jié)果。
[0012]上述方法能夠很好恢復(fù)不同深度的場(chǎng)景信息，但從以上過程可以看出，上述的暗通道先驗(yàn)去霧方法仍存在以下三方面問題:
[0013](I)基于一定尺度的塊估計(jì)進(jìn)行插值細(xì)化，對(duì)于有前景干擾遮擋的小面積景深突變區(qū)域的透射率估計(jì)不準(zhǔn)，導(dǎo)致去霧不徹底；
[0014](2) Soft Matting過程當(dāng)中需求解大規(guī)模稀疏線性方程組，時(shí)間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度巨大，在景深突變邊緣處也可能會(huì)出現(xiàn)過沖失真現(xiàn)象；
[0015](3)使用Soft Matting求取的透射率圖中包含大量不反映深度信息的冗余紋理細(xì)節(jié)，代入退化模型反解后會(huì)造成增強(qiáng)結(jié)果丟失紋理細(xì)節(jié)。
[0016](4)透射率下界認(rèn)為規(guī)定為固定值，對(duì)于不同霧化情況下的退化圖像的自適應(yīng)差。
[0017]為解決上述問題，另有從業(yè)者假設(shè)大氣耗散函數(shù)中大氣遮罩項(xiàng)總逼近于最大值，且局部平滑，利用中值濾波的變形形式進(jìn)行估計(jì)，能夠到達(dá)快速去霧，同時(shí)很好地去除有前景遮擋干擾的小面積景深突變區(qū)域的霧效。但由于中值濾波不具備良好的邊緣保持性能，不恰當(dāng)?shù)膮?shù)設(shè)置極易引入Halo效應(yīng)。除此之外，該方法包含多種參數(shù)，調(diào)整起來較為復(fù)雜。在此基礎(chǔ)上，有人以快速雙邊濾波取代中值濾波估計(jì)大氣退化函數(shù)，算法復(fù)雜度是圖像像素的線性函數(shù)，但其所得透射率圖像仍存在梯度反轉(zhuǎn)和包含冗余紋理細(xì)節(jié)信息的問題。隨后，有人提出基于導(dǎo)引濾波的暗通道先驗(yàn)去霧方法(Guided Filter Based Dark ChannelPrior, GFDCP)，使用導(dǎo)引濾波取代Soft Matting進(jìn)行透射率圖修正，有效防止了使用雙邊濾波可能出現(xiàn)的梯度反轉(zhuǎn)問題，在達(dá)到與經(jīng)典方法相同效果的前提下，處理時(shí)間得到有效降低。但該方法需要額外的參考(導(dǎo)引)圖像，且經(jīng)典方法存在的其它問題依然沒有完全解決。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0018]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題就在于:針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種去霧能力強(qiáng)、復(fù)雜度低、可提高圖像去霧質(zhì)量和效率的基于多尺度融合的暗通道先驗(yàn)圖像去霧方法。
[0019]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
[0020]一種基于多尺度融合的暗通道先驗(yàn)圖像去霧方法，其步驟為:
[0021](I)對(duì)霧天退化圖像分別采用1X1U5X15鄰域尺寸的三顏色通道最小值濾波，得到相應(yīng)的暗通道圖像dlxl(x)、d15X15(X);結(jié)合暗通道先驗(yàn)規(guī)律，進(jìn)一步得到1X1的點(diǎn)估計(jì)透射率圖和15X15的塊估計(jì)透射率圖；
[0022](2)針對(duì)步驟⑴中所得的點(diǎn)估計(jì)透射率圖，采用基于Ltl梯度最小化的保邊緣圖像平滑算法進(jìn)行濾波處理，在保留顯著邊緣的同時(shí)去除冗余的紋理細(xì)節(jié)信息；
[0023](3)針對(duì)步驟(I)中得到的塊估計(jì)透射率圖，采用大尺寸的高斯濾波，去除塊估計(jì)透射率圖中存在的虛假塊邊緣信息；
[0024](4)以歸一化的梯度幅值為權(quán)重，將步驟(2)、(3)中經(jīng)過濾波處理后的點(diǎn)估計(jì)透射率圖、塊估計(jì)透射率圖像進(jìn)行融合，得到修正估計(jì)的透射率圖像；
[0025](5)對(duì)步驟⑴中得到的d15X15(X)中的像素，按強(qiáng)度從大到小進(jìn)行排序，對(duì)前0.1%的像素強(qiáng)度值集合取中值，進(jìn)而計(jì)算透射率下界；[0026](6)在步驟⑴中得到的d15X15(X)中搜索強(qiáng)度值最大的0.1%的像素，在輸入的霧化圖像相對(duì)應(yīng)的位置中，尋找強(qiáng)度最大的像素作為天空亮度的估計(jì)；
[0027](7)將步驟(5)、(6)中所得的天空亮度值、修正估計(jì)的透射率圖像以及透射率下界代入霧天退化模型中進(jìn)行反解，得到去霧增強(qiáng)結(jié)果。
[0028]作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn):所述步驟(2)中，對(duì)點(diǎn)估計(jì)透射率圖采用基于Ltl梯度最小化的保邊緣圖像平滑算法處理，得到參與最后圖像融合的透射率圖。作為本方法的簡(jiǎn)化，可先將點(diǎn)估計(jì)透射率圖像做降采樣，然后在較小的分辨率下進(jìn)行Ltl梯度最小化的平滑操作，之后再由上采樣得到參與最后圖像融合的透射率圖，由此可在不過份影響去霧效果的前提下大大減少計(jì)算量，提高算法速度。Ltl梯度最小化的平滑算法的表達(dá)式為:
[0029]
【權(quán)利要求】
1.一種基于多尺度融合的暗通道先驗(yàn)圖像去霧方法，其特征在于，步驟為: (1)對(duì)霧天退化圖像分別采用1X1U5X15鄰域尺寸的三顏色通道最小值濾波，得到相應(yīng)的暗通道圖像dlxl(x)、d15X15(X);結(jié)合暗通道先驗(yàn)規(guī)律，進(jìn)一步得到1X1的點(diǎn)估計(jì)透射率圖和15X15的塊估計(jì)透射率圖； (2)針對(duì)步驟(1)中所得的點(diǎn)估計(jì)透射率圖，采用基于Ltl梯度最小化的保邊緣圖像平滑算法進(jìn)行濾波處理，在保留顯著邊緣的同時(shí)去除冗余的紋理細(xì)節(jié)信息； (3)針對(duì)步驟(1)中得到的塊估計(jì)透射率圖，采用大尺寸的高斯濾波，去除塊估計(jì)透射率圖中存在的虛假塊邊緣信息； (4)以歸一化的梯度幅值為權(quán)重，將步驟(2)、(3)中經(jīng)過濾波處理后的點(diǎn)估計(jì)透射率圖、塊估計(jì)透射率圖像進(jìn)行融合，得到修正估計(jì)的透射率圖像； (5)對(duì)步驟(1)中得到的d15X15(X)中的像素，按強(qiáng)度從大到小進(jìn)行排序，對(duì)前0.1%的像素強(qiáng)度值集合取中值，進(jìn)而計(jì)算透射率下界； (6)在步驟⑴中得到的d15X15(X)中搜索強(qiáng)度值最大的0.1%的像素，在輸入的霧化圖像相對(duì)應(yīng)的位置中，尋找強(qiáng)度最大的像素作為天空亮度的估計(jì)； (7)將步驟(5)、(6)中所得的天空亮度值、修正估計(jì)的透射率圖像以及透射率下界代入霧天退化模型中進(jìn)行反解，得到去霧增強(qiáng)結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度融合的暗通道先驗(yàn)圖像去霧方法，其特征在于，在步驟(2)中對(duì)點(diǎn)估計(jì)透射率圖采用基于Ltl梯度最小化的保邊緣圖像平滑算法處理，進(jìn)一步在保留顯著邊緣的同時(shí)去除估計(jì)偏差或錯(cuò)誤的透射率點(diǎn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于多尺度融合的暗通道先驗(yàn)圖像去霧方法，其特征在于，所述步驟(4)中，以梯度幅值為權(quán)重因子，將點(diǎn)估計(jì)透射率圖中的高頻結(jié)構(gòu)信息和塊估計(jì)透射率圖中的低頻平滑分量，進(jìn)行加權(quán)融合得到修正細(xì)化透射率圖像t (x)，如下式表示:
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于多尺度融合的暗通道先驗(yàn)圖像去霧方法，其特征在于，所述步驟(6)中，進(jìn)一步利用15X15暗通道圖像，引入中值濾波估算透射率下界，為不同的霧天退化圖像自適應(yīng)確定合適的透射率下界，計(jì)算公式如下所示:
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK103942758SQ201410135471
【公開日】2014年7月23日 申請(qǐng)日期:2014年4月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月4日
【發(fā)明者】劉肖琳, 曾宇駿 申請(qǐng)人:中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)