基于域變換與帶權(quán)四叉樹分解的單幅圖像自適應(yīng)去霧方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及圖像復(fù)原領(lǐng)域，具體地說，涉及一種基于 域變換與帶權(quán)四叉樹分解的單幅圖像自適應(yīng)去霧方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)，是人類獲取和利用視覺信息的主要途徑和手段。而在 實(shí)際生活中，由于環(huán)境污染日益嚴(yán)重，霧天頻發(fā)。受霧氣的影響，采集設(shè)備獲取的視頻和圖 像存在對比度低，色彩嚴(yán)重失真等問題，使得圖像中蘊(yùn)含的許多特征被覆蓋或變得模糊， 導(dǎo)致視頻監(jiān)控產(chǎn)品不能采集到清晰的現(xiàn)場圖像，對道路交通、室外監(jiān)控系統(tǒng)、各類場所安全 防范等全天候戶外計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的可靠性產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。因此，研宄如何對有霧圖像 和視頻進(jìn)行清晰化處理，降低惡劣的天氣現(xiàn)象帶來的負(fù)面影響，已成為計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)迫 切需要解決的關(guān)鍵問題，具有廣闊的市場應(yīng)用前景。
[0003] 目前，圖像去霧技術(shù)已經(jīng)成為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研宄熱點(diǎn)，國內(nèi)外的 研宄人員取得了一定的研宄成果。圖像去霧技術(shù)主要分為兩大類：基于圖像增強(qiáng)的方法和 基于物理模型的方法。
[0004] 基于圖像增強(qiáng)的去霧方法，不考慮圖像的降質(zhì)原因，而是只針對圖像中感興趣的 部分進(jìn)行增強(qiáng)。作為傳統(tǒng)的技術(shù)方法，已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。針對圖像所在的空間不同 可以分為：頻率域和空間域兩類方法；常用方法主要有：直方圖均衡化、曲波變換、傅立葉 變換、小波變換等。
[0005] 基于物理模型的方法主要是在大氣散射模型的理論基礎(chǔ)上，結(jié)合先驗(yàn)知識，實(shí)現(xiàn) 霧天降質(zhì)圖像的清晰化。早期的去霧算法主要是通過多幅圖像求解景深，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)圖像復(fù) 原，得到清晰的圖像。然而由于條件限制，很難獲得同一場景下不同天氣狀況的圖像與視 頻。因此基于單幅圖像的去霧技術(shù)才更具有實(shí)用價(jià)值。
[0006] 近些年，基于單幅圖像的去霧方法取得了很大的進(jìn)步。Tan(R.T.Tan,"Visibility inbadweatherfromasingleimage, "IEEEConferenceonComputerVisionand PatternRecognition,pp. 1 - 8, 2008.)觀察到無霧圖像的對比度比有無圖像的對比度 高，通過最大化有霧圖像的局部對比度來實(shí)現(xiàn)去霧。他通過使用大氣中最高的亮度值 作為全局大氣光照，通過修復(fù)圖像的最大局部對比度的方式來移除霧中的顆粒。這種 方法視覺效果很好，但與真實(shí)的物理場景有偏差。Fattl(R.Fattal,"Singleimage dehazing,"InternationalConferenceonComputerGraphicsandInteractive Techniques,pp. 1 - 9, 2008.)通過假定透過率和表面投影在局部區(qū)域是不相關(guān)的來 估計(jì)霧天圖像的傳輸率。由于此方法基于顏色信息，不適用于灰度圖像，而且濃霧條 件下也將失真。何凱明（K.He,J.Sun,andX.Tang,"Singleimagehazeremoval usingdarkchannelprior, "IEEEConferenceonComputerVisionandPattern Recognition,pp. 1957 - 1963, 2009.)等人在2009年CVPR會(huì)議上發(fā)表了 一篇關(guān)于暗原 色先驗(yàn)理論的論文，提出了一種基于該理論的去霧算法，并且獲得了極佳的去霧效果， 在計(jì)算機(jī)圖像視覺領(lǐng)域產(chǎn)生了極大的影響。劉軒（XuanLiu，F(xiàn)anxiangZeng，Zhitong Huang,YuefengJi，"Singlecolorimagedehazingbasedondigitaltotal variationfilterwithcolortransfer, "IEEEInternationalConferenceonImage Processing,pp. 909-913,Sep. 2013.)等人提出一種基于全變差數(shù)字濾波器的實(shí)時(shí)圖像去 霧算法，同時(shí)針對去霧后的圖像顏色不夠豐富的現(xiàn)象，將顏色變換模型引入到霧天彩色圖 像清晰化領(lǐng)域，使霧天圖像具有與清晰圖像的顏色信息，但算法的速度較慢。
[0007] 總之，由于大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)的圖像處理，上述方法都不能滿 足實(shí)時(shí)性要求，因此，在既保證圖像去霧的有效性又提高去霧算法的實(shí)時(shí)性方面仍是亟待 解決的難題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明提供一種基于域變換與帶權(quán)四叉樹分解的單幅圖像自適應(yīng)去霧方法，本方 法可以快速有效的實(shí)現(xiàn)對霧天有霧圖像的清晰化處理。
[0009] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的具體實(shí)施步驟為：
[0010] (1)獲取有霧圖像，對其RGB三通道求取最小值得到有霧圖像的暗原色圖像，對有 霧圖像與暗原色圖像的平均亮度值進(jìn)行加權(quán)，根據(jù)加權(quán)值范圍判斷有霧圖像霧氣濃度并設(shè) 定去霧控制參數(shù)；
[0011] (2)運(yùn)用帶權(quán)四叉樹分解方法，從暗原色圖像中選定霧氣最濃區(qū)域，確定大氣光向 量值；
[0012] (3)根據(jù)暗原色圖像得到粗略透射率，修正與大氣光值相似處的透射率值，得到修 正的透射率；
[0013] (4)運(yùn)用基于域變換的濾波器對修正的透射率進(jìn)行濾波得到優(yōu)化的透射率，根據(jù) 大氣散射模型，利用得到的大氣光向量值和透射率得到初步去霧圖像；
[0014] (5)將有霧圖像與初步去霧圖像變換到La0空間，將兩幅圖像的L通道進(jìn)行加權(quán) 融合替換初步去霧圖像的L通道，將結(jié)果轉(zhuǎn)換回RGB空間，得到最終的去霧圖像；
[0015]進(jìn)一步，步驟（1)所述的暗原色圖是指：根據(jù)
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于域變換與帶權(quán)四叉樹分解的單幅圖像自適應(yīng)去霧方法，其特征在于該方法 的具體步驟為： 步驟（1)，獲取有霧圖像，對其RGB三通道求取最小值得到有霧圖像的暗原色圖像，對 有霧圖像與暗原色圖像的平均亮度值進(jìn)行加權(quán)，根據(jù)加權(quán)值范圍判斷有霧圖像霧氣濃度并 設(shè)定去霧控制參數(shù)； 步驟（2)，運(yùn)用帶權(quán)四叉樹分解方法，從暗原色圖像中選定霧氣最濃區(qū)域并確定大氣光 向量值； 步驟（3)，根據(jù)暗原色圖像得到粗略透射率，修正與大氣光值相似處的透射率