本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺領(lǐng)域，具體涉及一種基于非線性聚類的單一圖像去霧方法。
背景技術(shù)：
：隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，軟硬件算法等的日新月異，計算機(jī)對有霧天氣圖像進(jìn)行去霧優(yōu)化已經(jīng)成為可能，并且在對去霧后輸出的圖像的清晰度、色彩還原度、圖像真實感提出了更高的要求，在有霧天氣的情況下，由于空氣中的相對濕度較高、大氣中的塵埃粒子較多，隨著攝像機(jī)與實物距離的增大，大氣粒子的散射作用對攝像機(jī)成像的影響增大，通過攝像機(jī)拍攝出的圖像存在對比度、飽和度較低，色彩發(fā)生偏移，這不單單影響圖像的視覺效果，在當(dāng)前模式識別等技術(shù)不斷發(fā)展的情況下，其還嚴(yán)重影響著計算機(jī)對圖像的理解、分析的性能。如上所述，由于霧天對戶外圖像數(shù)據(jù)采集產(chǎn)生嚴(yán)重影響，致使戶外攝像、勘察監(jiān)控等工作帶來十分惡劣的影響，大大降低了這些工作的效率，因此對霧天圖像上景物的無霧還原的研究具有重大的意義。技術(shù)實現(xiàn)要素：為了克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺點與不足，本發(fā)明提供一種基于非線性聚類的單一圖像去霧方法，本發(fā)明解決傳統(tǒng)去霧方法處理時造成的圖像色彩失真以及邊緣效應(yīng)問題。本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種基于非線性聚類的單一圖像去霧方法，包括如下步驟：S1獲得有霧RGB圖像，并將有霧RGB圖像轉(zhuǎn)換為HSV圖像；S2HSV圖像進(jìn)行分塊，根據(jù)每個分塊亮度和飽和度得到每個分塊的深度圖；S3對深度圖利用非線性聚類方法進(jìn)行聚類，輸出遠(yuǎn)、中及近三類；S4對于遠(yuǎn)類的深度圖，求出其透視率圖t1(x)＝e-βd(x)，其中，β為大氣散射系數(shù)，d(x)為每個像素點的深度值；S5對于中類及近類的圖，求出其RGB圖像的暗通道圖，進(jìn)一步求出其對應(yīng)的透視率圖t2(x)及t3(x)；S6由t＝t1+t2+t3得到三類的合成透視率圖，根據(jù)合成透視率圖計算整幅圖的大氣光值，根據(jù)大氣光模型輸出無霧圖像。所述S6中得到合成透視率圖后進(jìn)行導(dǎo)向濾波處理。所述大氣光模型具體為：J(x)=I(x)-Amax(t′(x),t0)+A]]>其中I為原圖即有霧圖像，A為大氣光值，t'(x)為透視率t分布，t0為t的下限邊界，邊界設(shè)定是為了防止過渡去霧。所述遠(yuǎn)類為深度值最高的類。本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明提供的去霧方法，能有效避免暗原色先驗去霧方法存在的邊緣效應(yīng)以及色彩偏差，獲得較高質(zhì)量的無霧圖像，色彩得到較為自然的還原，視覺效果較原圖像有較大提高。附圖說明圖1是本發(fā)明的工作流程圖。具體實施方式下面結(jié)合實施例及附圖，對本發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)說明，但本發(fā)明的實施方式不限于此。實施例如圖1所示，一種基于非線性聚類的單一圖像去霧方法，包括如下步驟：S1獲得有霧RGB圖像，并將有霧RGB圖像轉(zhuǎn)換為HSV圖像，具體為：由場景深度，霧濃度與亮度及飽和度滿足關(guān)系d(x)∝c(x)∝v(x)-s(x)，則可把原RGB圖像先轉(zhuǎn)換成HSV圖像，由d(x)＝θ0+θ1v(x)+θ2s(x)+ε(x)。S2HSV圖像進(jìn)行分塊，根據(jù)每個分塊的亮度和飽和度得到每個分塊的深度圖；S3對深度圖根據(jù)非線性聚類方法(K-means)，按照深度值由遠(yuǎn)及近對深度圖進(jìn)行分類，分別為遠(yuǎn)類，中類及近類；S4由于從暗原色先驗去霧方法得出的效果中，發(fā)現(xiàn)其輸出圖像中遠(yuǎn)處部分對比度過高，存在顏色失真問題。因此，先對最遠(yuǎn)處即聚類結(jié)果中深度值最高的類進(jìn)行處理，對該部分深度由t1(x)＝e-βd(x)求出其透視率圖t1。其中，β為大氣散射系數(shù)，d(x)為每個像素點的深度值。S5對剩下的中、近兩類，在大氣模型I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))中由求出其暗通道圖，再由且可得即可求得其透視率圖t2(x)及t3(x)。S6由t＝t1+t2+t3得到三類的合成透視率圖，由于對不同的深度作出了不同的透視率求解，因此得出的合并透視率圖很可能出現(xiàn)分層問題，因此需要對合并透視率圖作一次導(dǎo)向濾波處理，消除分層問題，得出透視率圖t'(x)。根據(jù)原圖計算整幅圖的大氣光值，根據(jù)大氣光模型輸出無霧圖像。所述大氣光模型為：本發(fā)明提供的去霧方法，能有效避免暗原色先驗去霧方法存在的邊緣效應(yīng)以及色彩偏差，獲得較高質(zhì)量的無霧圖像，色彩得到較為自然的還原，視覺效果較原圖像有較大提高，如表1及表2所示。表1信息熵對比原圖暗原色先驗基于深度估計本發(fā)明12.6984914.5042352313.8298707514.4702204710.4682211.9727203511.5009319111.7644742910.5188512.1395273411.4650314411.8581575815.2423815.7652650515.4265418815.7955078414.4370215.7875179415.3941857715.7365119510.4175910.9295581111.7614569611.20884274表2上述實施例為本發(fā)明較佳的實施方式，但本發(fā)明的實施方式并不受所述實施例的限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3