CN104112259A - 单幅图像去雨方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种单幅图像去雨方法和系统。所述方法包括以下步骤：将RGB彩色图像转换为Lab色彩空间；提取所述Lab色彩空间中的表示图像亮度的L通道；对所述L通道进行去雨处理；将去雨后的L通道结合a和b通道，并将结合后的Lab色彩空间转换为RGB色彩空间，得到去雨后的RGB彩色图像。上述单幅图像去雨方法和系统，通过将RGB图像转换为Lab色彩空间，然后仅对L通道进行去雨处理，将去雨处理后的L通道和a、b通道结合，转换为RGB图像，实现了单幅彩色图像的去雨处理，保证图像色彩不失真，提高了单幅图像去雨算法的使用范围。

Description

单幅图像去雨方法和系统

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种单幅图像去雨方法和系统。

背景技术

雨对图像成像有很大的影响，会造成图像成像模糊和信息覆盖，其直接结果是视频图像的清晰度下降，视频图像的数字化处理也会受此影响而性能下降。对受雨滴污染的视频图像进行修复处理有利于图像的进一步处理，包括基于图像的目标检测、识别、追踪、分割和监控等技术性能的提高。

传统的去雨算法有很多，如基于偏度计算、K均值聚类、卡尔曼滤波、字典学习和稀疏编码、引导滤波、帧间亮度差等方法的视频图像去雨算法。其中，单幅图像去雨算法种类很多，如通过图像分解的方法进行单幅图像去雨，通过情景感知去雨等，然而，传统的单幅图像去雨算法处理后得到的都是灰度图像，无法对彩色图像进行处理以保证图像色彩不失真。

发明内容

基于此，有必要针对传统的单幅去雨方法得到的均为灰度图像，无法对彩色图像进行处理的问题，提供一种单幅图像去雨方法和系统，能实现对彩色图像进行去雨处理，保证图像色彩不失真。

一种单幅图像去雨方法，包括以下步骤：

将RGB彩色图像转换为Lab色彩空间；

提取所述Lab色彩空间中的表示图像亮度的L通道；

对所述L通道进行去雨处理；

将去雨后的L通道结合a和b通道，并将结合后的Lab色彩空间转换为RGB色彩空间，得到去雨后的RGB彩色图像。

在其中一个实施例中，所述将RGB彩色图像转换为Lab色彩空间的步骤包括：

将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间；

将所述XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间。

在其中一个实施例中，所述将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$C_{\mathrm{linear}}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{C_{\mathrm{srgb}}}{12.92}& C_{\mathrm{sgrb}}\≤0.04045\\ {\left(\frac{C_{\mathrm{srgb}}+m}{1+m}\right)}^{2.4}& C_{\mathrm{sgrb}}>0.04045\end{array}\right.$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m为参数；

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0.412& 0.358& 0.180\\ 0.213& 0.715& 0.072\\ 0.019& 0.119& 0.950\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right];$

所述将所述XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间的计算公式为：

L＝116f(Y/Y_n)-16

a＝500[f(X/X_n)-f(Y/Y_n)]

b＝200[f(Y/Y_n)-f(Z/Z_n)]

其中，X_n，Y_n，Z_n分别为参照白点CIEXYZ三色刺激值，计算时分别取X_n＝95.047，Y_n＝100.000，Z_n＝108.883；

函数f定义为：

$f\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^{1/3}& \mathrm{if\; t}>{\left(\frac{6}{29}\right)}^3\\ \frac{1}{3}{\left(\frac{29}{6}\right)}^{2}t+\frac{4}{29}& \mathrm{otherwise}\end{array}\right..$

在其中一个实施例中，所述将结合后的Lab色彩空间转换为RGB色彩空间的步骤包括：

将所述Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间；

将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间，得到RGB彩色图像。

在其中一个实施例中，所述将所述Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$Y=Y_n{f}^{-1}\left(\frac{1}{116}(L+16)\right)$

$X=X_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)+\frac{1}{500}a)$

$Z=Z_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)-\frac{1}{200}b)$

其中，X_n，Y_n，Z_n分别为参照白点CIEXYZ三色刺激值，计算时分别取X_n＝95.047，Y_n＝100.000，Z_n＝108.883；

函数f定义为：

$f^{-1}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^3& \mathrm{if\; t}>\frac{6}{29}\\ 3{\left(\frac{6}{29}\right)}^2(t-\frac{4}{29})& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

所述将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间的计算公式为：

$\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}3.240& -1.537& -0.499\\ -0.969& 1.876& 0.042\\ 0.056& -0.204& 1.057\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]$

$C_{\mathrm{srgb}}=\left\{\begin{array}{cc}12.92C_{\mathrm{linear}}& C_{\mathrm{linear}}\≤0.0031308\\ (1+m)C_{\mathrm{linear}}^{1/2.4}-m& C_{\mathrm{linear}>0.0031308}\end{array}\right.$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m＝0.055。

一种单幅图像去雨系统，包括：

第一转换模块，用于将RGB彩色图像转换为Lab色彩空间；

提取模块，用于提取所述Lab色彩空间中的表示图像亮度的L通道；

去雨模块，用于对所述L通道进行去雨处理；

第二转换模块，用于将去雨后的L通道结合a和b通道，并将结合后的Lab色彩空间转换为RGB色彩空间，得到去雨后的RGB彩色图像。

在其中一个实施例中，所述第一转换模块还用于将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间，以及将所述XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间。

在其中一个实施例中，所述将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$C_{\mathrm{linear}}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{C_{\mathrm{srgb}}}{12.92}& C_{\mathrm{sgrb}}\≤0.04045\\ {\left(\frac{C_{\mathrm{srgb}}+m}{1+m}\right)}^{2.4}& C_{\mathrm{sgrb}}>0.04045\end{array}\right.$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m为参数；

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0.412& 0.358& 0.180\\ 0.213& 0.715& 0.072\\ 0.019& 0.119& 0.950\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right];$

所述将所述XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间的计算公式为：

L＝116f(Y/Y_n)-16

a＝500[f(X/X_n)-f(Y/Y_n)]

b＝200[f(Y/Y_n)-f(Z/Z_n)]

其中，X_n，Y_n，Z_n分别表示

函数f定义为：

$f\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^{1/3}& \mathrm{if\; t}>{\left(\frac{6}{29}\right)}^3\\ \frac{1}{3}{\left(\frac{29}{6}\right)}^{2}t+\frac{4}{29}& \mathrm{otherwise}\end{array}\right..$

在其中一个实施例中，所述第二转换模块还用于将所述Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间，以及将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间，得到RGB彩色图像。

在其中一个实施例中，所述将所述Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$Y=Y_n{f}^{-1}\left(\frac{1}{116}(L+16)\right)$

$X=X_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)+\frac{1}{500}a)$

$Z=Z_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)-\frac{1}{200}b)$

其中，X_n，Y_n，Z_n分别表示

函数f定义为：

$f^{-1}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^3& \mathrm{if\; t}>\frac{6}{29}\\ 3{\left(\frac{6}{29}\right)}^2(t-\frac{4}{29})& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

所述将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间的计算公式为：

$\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}3.240& -1.537& -0.499\\ -0.969& 1.876& 0.042\\ 0.056& -0.204& 1.057\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]$

$C_{\mathrm{srgb}}=\left\{\begin{array}{cc}12.92C_{\mathrm{linear}}& C_{\mathrm{linear}}\≤0.0031308\\ (1+m)C_{\mathrm{linear}}^{1/2.4}-m& C_{\mathrm{linear}>0.0031308}\end{array}\right.$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m＝0.055。

上述单幅图像去雨方法和系统，通过将RGB图像转换为Lab色彩空间，然后仅对L通道进行去雨处理，将去雨处理后的L通道和a、b通道结合，转换为RGB图像，实现了单幅彩色图像的去雨处理，保证图像色彩不失真，提高了单幅图像去雨算法的使用范围，仅计算L通道，降低了算法的时间复杂度，提高了实时性，使用Lab色彩空间可在数字图形处理中保留尽量宽阔的色域和丰富的色彩，获得比其他色彩模型更加优质的色彩，且处理速度和RGB差不多。

附图说明

图1为一个实施例中单幅图像去雨方法的流程图；

图2为雨滴影响的示意图；

图3为一个实施例中单幅图像去雨系统的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1为一个实施例中单幅图像去雨方法的流程图。如图1所示，该单幅图像去雨方法，包括以下步骤：

步骤102，将RGB彩色图像转换为Lab色彩空间。

因被覆盖像素的亮度不仅受雨滴影响，也会受背景影响。考虑相机曝光时间为T，假设雨滴在这段时间内覆盖某一像素的时间为τ，且τ远小于相机曝光时间T。图像上该像素在曝光时间T内的雨线亮度I_br由雨滴和背景亮度共同决定，计算公式如式(1)和(2)：

$I_{\mathrm{br}}={\∫}_o^{\mathrm{\τ}}{E}_r\mathrm{dt}+{\∫}_{\mathrm{\τ}}^T{E}_b\mathrm{dt}---\left(1\right)$

I_br＝I_b+ΔI  (2)

其中，E_r是有雨滴覆盖时的瞬时雨滴亮度，E_b是无雨滴覆盖时的瞬时背景亮度。I_b是T时间内没有雨滴覆盖的背景亮度，ΔI是T时间内受雨滴影响的亮度变化量。雨线的亮度高于背景亮度主要是因为雨滴在成像的时候由于镜面反射、内反射、折射等作用汇聚了更广视场角范围内的光线，如图2所示，镜面反射内反射折射雨线亮度 $L\left(\hat{n}\right)=R{L}_3\left(\hat{r}\right)+S{L}_e\left(\hat{s}\right)+P{L}_e\left(\hat{p}\right).$ 因红光、绿光和蓝光的频率相近，雨滴对三者的临界角近似相等，而光强的变化直接决定像素的亮度变化，再加上三者的镜面反射一样，因此雨滴引起像素的亮度变化量ΔR、ΔG、ΔB也近似相等，属于雨滴的色彩特性。

在一个实施例中，该将RGB(Red-Green-Blue，红-绿-蓝)彩色图像转换为Lab色彩空间的步骤包括：将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间；将该XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间。

该将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$C_{\mathrm{linear}}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{C_{\mathrm{srgb}}}{12.92}& C_{\mathrm{sgrb}}\≤0.04045\\ {\left(\frac{C_{\mathrm{srgb}}+m}{1+m}\right)}^{2.4}& C_{\mathrm{sgrb}}>0.04045\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m为参数(转换系数)；

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0.412& 0.358& 0.180\\ 0.213& 0.715& 0.072\\ 0.019& 0.119& 0.950\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right]---\left(4\right)$

XYZ色彩空间是指国际照明委员会(CIE)在进行了大量正常人视觉测量和统计，1931年建立了“标准色度观察者”，从而奠定了现代CIE标准色度学的定量基础。由于"标准色度观察者"用来标定光谱色时出现负刺激值，计算不便，也不易理解，因此1931年CIE在RGB系统基础上，改用三个假想的原色X、Y、Z建立了一个新的色度系统。将它匹配等能光谱的三刺激值，定名为“CIE1931标准色度观察者光谱三刺激值”，简称为“CIE1931标准色度观察者”。这一系统叫做"CIE1931标准色度系统"或称为"2°视场XYZ色度系统(即CIEXYZ)"。

该将该XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间的计算公式为：

L＝116f(Y/Y_n)-16

a＝500[f(X/X_n)-f(Y/Y_n)]  (5)

b＝200[f(Y/Y_n)-f(Z/Z_n)]

其中，X_n，Y_n，Z_n分别为参照白点CIEXYZ三色刺激值，计算时分别取X_n＝95.047，Y_n＝100.000，Z_n＝108.883。

函数f定义为：

$f\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^{1/3}& \mathrm{if\; t}>{\left(\frac{6}{29}\right)}^3\\ \frac{1}{3}{\left(\frac{29}{6}\right)}^{2}t+\frac{4}{29}& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.---\left(6\right)$

Lab颜色模型是基于人对颜色的感觉。Lab中的数值描述正常视力的人能够看到的所有颜色。Lab色彩模型是由亮度(L)和有关色彩的a、b三个要素组成。L表示亮度(Luminosity)，a表示从红色到绿色的范围，b表示从黄色到蓝色的范围。L的值域为0至100，a和b的值域均是+127至－128。Lab色彩空间比计算机显示器、打印机甚至人类视觉的色域都要大，表示Lab的位图比RGB或CMYK位图获得同样的精度要求更多的像素数据，且Lab色彩模型能弥补RGB色彩模型色彩分布不均的不足，因为RGB色彩模型在蓝色到绿色之间的过渡色彩过多，而在绿色到红色之间又缺少黄色和其他色彩。

步骤104，提取该Lab色彩空间中的表示图像亮度的L通道。

步骤106，对该L通道进行去雨处理。

具体的，采用单幅图像去雨算法对该Y分量进行去雨处理。单幅图像去雨算法可包括Yu-Hsiang Fu等(Fu Y H，Kang L W，Lin C W，et al.Single-frame-based rain removal via image decomposition.In:Proceeding of2011IEEE International Conference on Acoustics，Speech and Signal Processing(ICASSP).Prague，Czech:IEEE Press,2011:1453-1456.)和Li-Wei Kang等(KangL W,Lin C W,Fu Y H.Automatic single-image-based rain streaks removal via imagedecomposition.Image Processing,IEEE Transactions on,2012,21(4):1742-1755.)提出了通过图像分解的方法进行单幅图像去雨；De-An Huang等(Huang D A,KangL W,Yang M C,et al.Context-aware single image rain removal.In:Proceeding of2012IEEE International Conference on Multimedia and Expo(ICME).Melbourne,Australia:IEEEPress,2012:164-169.)提出了通过情景感知去雨；Jaina George等(George J,Bhavani S,Jaya J.Certain explorations on removal of rain streaks usingmorphological component analysis.International Journal of Engineering Research &Technology.2013,2(2).)提出使用形态学成分分析的方法进行去雨；Duan-Yu Chen等(Chen D Y,Chen C C,Kang L W.Visual depth guided image rain streaks removalvia sparse coding.In:Proceeding of2012International Symposium on IntelligentSignal Processing and Communications Systems.New Taipei,Taiwan:IEEE,2012:151-156.)通过引导滤波和稀疏编码进行去雨。

步骤108，将去雨后的L通道结合a和b通道，并将结合后的Lab色彩空间转换为RGB色彩空间，得到去雨后的RGB彩色图像。

该将结合后的Lab色彩空间转换为RGB色彩空间的步骤包括：将该Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间；将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间，得到RGB彩色图像。

该将该Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$Y=Y_n{f}^{-1}\left(\frac{1}{116}(L+16)\right)$

$X=X_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)+\frac{1}{500}a)---\left(7\right)$

$Z=Z_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)-\frac{1}{200}b)$

其中，X_n，Y_n，Z_n为参照白点CIEXYZ三色刺激值，计算时分别取X_n＝95.047，Y_n＝100.000，Z_n＝108.883。

函数f定义为：

$f^{-1}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^3& \mathrm{if\; t}>\frac{6}{29}\\ 3{\left(\frac{6}{29}\right)}^2(t-\frac{4}{29})& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.---\left(8\right)$

该将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间的计算公式为：

$\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}3.240& -1.537& -0.499\\ -0.969& 1.876& 0.042\\ 0.056& -0.204& 1.057\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]---\left(9\right)$

$C_{\mathrm{srgb}}=\left\{\begin{array}{cc}12.92C_{\mathrm{linear}}& C_{\mathrm{linear}}\≤0.0031308\\ (1+m)C_{\mathrm{linear}}^{1/2.4}-m& C_{\mathrm{linear}>0.0031308}\end{array}\right.---\left(10\right)$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m＝0.055。

此外，为了要求更高精度，该将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间的计算公式可为求取公式(4)中的矩阵求逆。

上述单幅图像去雨方法，通过将RGB图像转换为Lab色彩空间，然后仅对L通道进行去雨处理，将去雨处理后的L通道和a、b通道结合，转换为RGB图像，实现了单幅彩色图像的去雨处理，保证图像色彩不失真，提高了单幅图像去雨算法的使用范围，仅计算L通道，降低了算法的时间复杂度，提高了实时性，使用Lab色彩空间可在数字图形处理中保留尽量宽阔的色域和丰富的色彩，获得比其他色彩模型更加优质的色彩，且处理速度和RGB差不多。

图3为一个实施例中单幅图像去雨系统的结构框图。该单幅图像去雨系统，包括第一转换模块320、第二提取模块340、去雨模块360和第二转换模块380。其中：

第一转换模块320，用于将RGB彩色图像转换为Lab色彩空间。该第一转换模块320还用于将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间，以及将该XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间。

该将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$C_{\mathrm{linear}}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{C_{\mathrm{srgb}}}{12.92}& C_{\mathrm{sgrb}}\≤0.04045\\ {\left(\frac{C_{\mathrm{srgb}}+m}{1+m}\right)}^{2.4}& C_{\mathrm{sgrb}}>0.04045\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m为参数；

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0.412& 0.358& 0.180\\ 0.213& 0.715& 0.072\\ 0.019& 0.119& 0.950\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right]---\left(4\right)$

该将该XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间的计算公式为：

L＝116f(Y/Y_n)-16

a＝500[f(X/X_n)-f(Y/Y_n)]  (5)

b＝200[f(Y/Y_n)-f(Z/Z_n)]

其中，X_n，Y_n，Z_n参照白点CIEXYZ三色刺激值，计算时分别取X_n＝95.047，Y_n＝100.000，Z_n＝108.883。

函数f定义为：

$f\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^{1/3}& \mathrm{if\; t}>{\left(\frac{6}{29}\right)}^3\\ \frac{1}{3}{\left(\frac{29}{6}\right)}^{2}t+\frac{4}{29}& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.---\left(6\right)$

提取模块340，用于提取该Lab色彩空间中的表示图像亮度的L通道。

去雨模块360，用于对该L通道进行去雨处理。

第二转换模块380，用于将去雨后的L通道结合a和b通道，并将结合后的Lab色彩空间转换为RGB色彩空间，得到去雨后的RGB彩色图像。

该第二转换模块380还用于将该Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间，以及将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间，得到RGB彩色图像。

该将该Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$Y=Y_n{f}^{-1}\left(\frac{1}{116}(L+16)\right)$

$X=X_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)+\frac{1}{500}a)---\left(7\right)$

$Z=Z_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)-\frac{1}{200}b)$

其中，X_n，Y_n，Z_n分别表示参照白点CIEXYZ三色刺激值，计算时分别取X_n＝95.047，Y_n＝100.000，Z_n＝108.883。

函数f定义为：

$f^{-1}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^3& \mathrm{if\; t}>\frac{6}{29}\\ 3{\left(\frac{6}{29}\right)}^2(t-\frac{4}{29})& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.---\left(8\right)$

该将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间的计算公式为：

$\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}3.240& -1.537& -0.499\\ -0.969& 1.876& 0.042\\ 0.056& -0.204& 1.057\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]---\left(9\right)$

$C_{\mathrm{srgb}}=\left\{\begin{array}{cc}12.92C_{\mathrm{linear}}& C_{\mathrm{linear}}\≤0.0031308\\ (1+m)C_{\mathrm{linear}}^{1/2.4}-m& C_{\mathrm{linear}>0.0031308}\end{array}\right.---\left(10\right)$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m＝0.055。

此外，为了要求更高精度，该将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间的计算公式可为求取公式(4)中的矩阵求逆。

上述单幅图像去雨系统，通过将RGB图像转换为Lab色彩空间，然后仅对L通道进行去雨处理，将去雨处理后的L通道和a、b通道结合，转换为RGB图像，实现了单幅彩色图像的去雨处理，保证图像色彩不失真，提高了单幅图像去雨算法的使用范围，仅计算L通道，降低了算法的时间复杂度，提高了实时性，使用Lab色彩空间可在数字图形处理中保留尽量宽阔的色域和丰富的色彩，获得比其他色彩模型更加优质的色彩，且处理速度和RGB差不多。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种单幅图像去雨方法，包括以下步骤：

将RGB彩色图像转换为Lab色彩空间；

提取所述Lab色彩空间中的表示图像亮度的L通道；

对所述L通道进行去雨处理；

将去雨后的L通道结合a和b通道，并将结合后的Lab色彩空间转换为RGB色彩空间，得到去雨后的RGB彩色图像。

2.根据权利要求1所述的单幅图像去雨方法，其特征在于，所述将RGB彩色图像转换为Lab色彩空间的步骤包括：

将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间；

将所述XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间。

3.根据权利要求2所述的单幅图像去雨方法，其特征在于，所述将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$C_{\mathrm{linear}}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{C_{\mathrm{srgb}}}{12.92}& C_{\mathrm{sgrb}}\≤0.04045\\ {\left(\frac{C_{\mathrm{srgb}}+m}{1+m}\right)}^{2.4}& C_{\mathrm{sgrb}}>0.04045\end{array}\right.$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m为参数；

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0.412& 0.358& 0.180\\ 0.213& 0.715& 0.072\\ 0.019& 0.119& 0.950\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right];$

所述将所述XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间的计算公式为：

L＝116f(Y/Y_n)-16

a＝500[f(X/X_n)-f(Y/Y_n)]

b＝200[f(Y/Y_n)-f(Z/Z_n)]

其中，X_n，Y_n，Z_n分别为参照白点CIEXYZ三色刺激值，计算时分别取X_n＝95.047，Y_n＝100.000，Z_n＝108.883；

函数f定义为：

$f\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^{1/3}& \mathrm{if\; t}>{\left(\frac{6}{29}\right)}^3\\ \frac{1}{3}{\left(\frac{29}{6}\right)}^{2}t+\frac{4}{29}& \mathrm{otherwise}\end{array}\right..$

4.根据权利要求1所述的单幅图像去雨方法，其特征在于，所述将结合后的Lab色彩空间转换为RGB色彩空间的步骤包括：

将所述Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间；

将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间，得到RGB彩色图像。

5.根据权利要求4所述的单幅图像去雨方法，其特征在于，所述将所述Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$Y=Y_n{f}^{-1}\left(\frac{1}{116}(L+16)\right)$

$X=X_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)+\frac{1}{500}a)$ $Z=Z_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)-\frac{1}{200}b)$

其中，X_n，Y_n，Z_n分别表示

函数f定义为：

$f^{-1}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^3& \mathrm{if\; t}>\frac{6}{29}\\ 3{\left(\frac{6}{29}\right)}^2(t-\frac{4}{29})& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

所述将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间的计算公式为：

$\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}3.240& -1.537& -0.499\\ -0.969& 1.876& 0.042\\ 0.056& -0.204& 1.057\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]$

$C_{\mathrm{srgb}}=\left\{\begin{array}{cc}12.92C_{\mathrm{linear}}& C_{\mathrm{linear}}\≤0.0031308\\ (1+m)C_{\mathrm{linear}}^{1/2.4}-m& C_{\mathrm{linear}>0.0031308}\end{array}\right.$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m＝0.055。

6.一种单幅图像去雨系统，其特征在于，包括：

第一转换模块，用于将RGB彩色图像转换为Lab色彩空间；

提取模块，用于提取所述Lab色彩空间中的表示图像亮度的L通道；

去雨模块，用于对所述L通道进行去雨处理；

第二转换模块，用于将去雨后的L通道结合a和b通道，并将结合后的Lab色彩空间转换为RGB色彩空间，得到去雨后的RGB彩色图像。

7.根据权利要求6所述的单幅图像去雨系统，其特征在于，所述第一转换模块还用于将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间，以及将所述XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间。

8.根据权利要求7所述的单幅图像去雨方法，其特征在于，所述将RGB彩色图像转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$C_{\mathrm{linear}}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{C_{\mathrm{srgb}}}{12.92}& C_{\mathrm{sgrb}}\≤0.04045\\ {\left(\frac{C_{\mathrm{srgb}}+m}{1+m}\right)}^{2.4}& C_{\mathrm{sgrb}}>0.04045\end{array}\right.$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m为参数；

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0.412& 0.358& 0.180\\ 0.213& 0.715& 0.072\\ 0.019& 0.119& 0.950\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right];$

所述将所述XYZ色彩空间转换为Lab色彩空间的计算公式为：

L＝116f(Y/Y_n)-16

a＝500[f(X/X_n)-f(Y/Y_n)]

b＝200[f(Y/Y_n)-f(Z/Z_n)]

其中，X_n，Y_n，Z_n分别表示

函数f定义为：

$f\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^{1/3}& \mathrm{if\; t}>{\left(\frac{6}{29}\right)}^3\\ \frac{1}{3}{\left(\frac{29}{6}\right)}^{2}t+\frac{4}{29}& \mathrm{otherwise}\end{array}\right..$

9.根据权利要求6所述的单幅图像去雨系统，其特征在于，所述第二转换模块还用于将所述Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间，以及将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间，得到RGB彩色图像。

10.根据权利要求9所述的单幅图像去雨系统，其特征在于，所述将所述Lab色彩空间转换为XYZ色彩空间的计算公式为：

$Y=Y_n{f}^{-1}\left(\frac{1}{116}(L+16)\right)$

$X=X_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)+\frac{1}{500}a)$

$Z=Z_n{f}^{-1}(\frac{1}{116}(L+16)-\frac{1}{200}b)$

其中，X_n，Y_n，Z_n分别为参照白点CIEXYZ三色刺激值，计算时分别取X_n＝95.047，Y_n＝100.000，Z_n＝108.883；

函数f定义为：

$f^{-1}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{t}^3& \mathrm{if\; t}>\frac{6}{29}\\ 3{\left(\frac{6}{29}\right)}^2(t-\frac{4}{29})& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

所述将XYZ色彩空间转换为RGB色彩空间的计算公式为：

$\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{linear}}\\ G_{\mathrm{linear}}\\ B_{\mathrm{linear}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}3.240& -1.537& -0.499\\ -0.969& 1.876& 0.042\\ 0.056& -0.204& 1.057\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]$

$C_{\mathrm{srgb}}=\left\{\begin{array}{cc}12.92C_{\mathrm{linear}}& C_{\mathrm{linear}}\≤0.0031308\\ (1+m)C_{\mathrm{linear}}^{1/2.4}-m& C_{\mathrm{linear}>0.0031308}\end{array}\right.$

其中，C_srgb为sRGB各通道R_srgb、G_srgb或B_srgb的值；C_linear为R_linear、G_linear或B_linear；m＝0.055。