CN104281998A - 一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法。该方法包括：1)获取一幅彩色原图像J，根据RGB三个颜色通道的值得出最小颜色分量图像J^d，并对其进行下采样获得图像2)对图像进行最小值滤波运算，得出图像3)基于图像得出大气光值A及介质传播函数t_↓(x)；4)以步骤2)中得到的为引导，对t_↓(x)进行引导滤波运算，得到细化的介质传播函数(x)；5)以步骤1)中所述最小颜色分量图像J^d为引导，对步骤4)中得到的

Description

一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法。

背景技术

计算机视觉系统的很多户外应用，如城市交通、视频监控、地形勘测、智能车辆等，都需要清晰准确地提取图像特征，对图像特征的检测具备鲁棒性。然而，在雾、霾等天气情况下，由于大气中悬浮的大量微小水滴、气溶胶的散射作用，相机接收到来自于场景的辐射会在传输过程中发生衰减，导致捕获的图像严重降质，图像中目标对比度下降且色彩失真，这不仅影响图像的视觉效果，而且影响图像分析和理解的性能，极大地限制了各种户外视觉系统功能的发挥。因此需要在视频图像中消除雾天对场景图像的影响。

从雾天图像上复原清晰场景是一项有挑战性的课题。大气中雾所依赖的深度信息是未知的，在只有一幅图像可分析的情况下，解决这一问题受到了制约。因此，很多使用多张图像或其他更多辅助信息的去雾方法被提出。用多幅图像从不同程度的偏振光的角度来去除雾的干扰。这些方法需要利用同一场景的多幅输入图像，即不同天气条件下获取的多幅图像，或者不同偏振程度的多幅图像。然而，在实际应用中，通常都无法满足这样的特殊条件。

近年来单幅图像的去雾方法有了很大进展，许多方法都建立在先验假设基础之上，例如清晰图像应该具有相当高的对比度、暗原色先验知识等。但是基于数据假设的单幅图像去雾算法几乎均存在计算过程复杂、耗时的问题，难以满足实际场合实时应用的要求。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法，使得能够满足雾天图像的清晰化实时处理要求。

为了实现发明目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法，包括：

获取一幅彩色原图像J，根据原图像的RGB三个颜色通道的值得出原图像的最小颜色分量图像J^d，

$J^d\left(x\right)=\underset{c\∈\{R,G,B\}}{\min }{J}^c\left(x\right)$

式中，J^c为图像J的颜色通道。

对图像J^d进行下采样，获得最小颜色分量图像J^d的下采样图像

对所述下采样图像进行最小值滤波运算，得出最小滤波图像

$J_{\↓}^{\mathrm{do}}\left(x\right)=\underset{y\∈\mathrm{\Ω}\left(x\right)}{\min }{J}_{\↓}^d\left(y\right)$

式中，Ω(x)是以x为中心的小方块。

对图像像素值从高到低排序，然后选择排序为第n的值最为全局大气光A，n取值为图像的像素个数乘以0.1％。

利用图像计算介质传播函数t_↓(x)，

$t_{\↓}\left(x\right)=1-\mathrm{\ω}{J}_{\↓}^{\mathrm{do}}\left(x\right)$

式中，ω(0＜ω≤1)为引进的一个常数，已达到有针对性保留一部分覆盖遥远景物的雾的目的。

图像为引导，对介质传播函数t_↓(x)进行引导滤波运算，得到细化的介质传播函数(x)，

$\begin{array}{c}{t}_{\↓i}^f={\mathrm{\Σ}}_j{W}_{\mathrm{ij}}\left(J_{\↓}^d\right)t_{\↓j}\\ W_{\mathrm{ij}}\left(J_{\↓}^d\right)=\frac{1}{{\left|w\right|}^2}\underset{k:(i,j)\∈w_k}{\mathrm{\Σ}}(1+\frac{(J_{\↓i}^d-{\mathrm{\μ}}_k)(J_{\↓j}^d-{\mathrm{\μ}}_k)}{{\mathrm{\σ}}_k^2+\mathrm{\ϵ}})\end{array}$

其中，μ_k和分别为滤波小方块w_k内像素的平均值和方差；|w|为w_k像素的个数；ε为引进的规则化参数，为一小数。

以所述原图像的最小颜色分量图像J^d为引导，对介质传播函数(x)进行引导滤波上采样运算，得到原图像J的介质传播函数t(x)，

$\begin{array}{c}{t_i=\mathrm{\Σ}}_j{W}_{\mathrm{ij}}\left(J^d\right){\tilde{t}}_j\\ W_{\mathrm{ij}}\left(J^d\right)=\frac{1}{{\left|w\right|}^2}\underset{k:(i,j)\∈w_k}{\mathrm{\Σ}}(1+\frac{\left({J_i^d-\mathrm{\μ}}_k\right)\left({J_j^d-\mathrm{\μ}}_k\right)}{{\mathrm{\σ}}_k^2+\mathrm{\ϵ}})\end{array}$

其中，为对(x)进行最近邻插值得到的上采样图像。

根据所述大气光值A和介质传播函数，原雾化图像J进行去雾操作，获得去雾后的清晰图像I。

$I\left(x\right)=\frac{J\left(x\right)-A}{\max (t\left(x\right),t_0)}+A$

其中，t₀的取值范围设为0.05-0.1。

上述技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

1)仅要求单幅输入图像，且无需任何场景结构信息或用户交互。

2)处理速度快，适合于实时图像处理

3)算法简单，节省了计算存储空间

4)图像去雾清晰化效果好，能很好恢复图像细节

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法，使得能够满足雾天图像的清晰化实时处理要求。

实施步骤：

1、获取一幅彩色原图像J，根据原图像的RGB三个颜色通道的值得出原图像的最小颜色分量图像J^d，

$J^d\left(x\right)=\underset{c\∈\{R,G,B\}}{\min }{J}^c\left(x\right)$

式中，J^c为图像J的颜色通道。

2、对最低亮度图像进行下采样，获得最小颜色分量图像J^d的下采样图像并进行最小值滤波运算，

$J_{\↓}^{\mathrm{do}}\left(x\right)=\underset{y\∈\mathrm{\Ω}\left(x\right)}{\min }{J}_{\↓}^d\left(y\right)$

式中，Ω(x)是以x为中心的小方块。得出最小滤波图像

对图像像素值从高到低排序，然后选择排序为第n的值最为全局大气光A，n取值为图像的像素个数乘以0.1％。

3、利用图像计算介质传播函数t_↓(x)，

$t_{\↓}\left(x\right)=1-\mathrm{\ω}{J}_{\↓}^{\mathrm{do}}\left(x\right)$

式中，ω(0＜ω≤1)为引进的一个常数，已达到有针对性保留一部分覆盖遥远景物的雾的目的。

4、以图像为引导，对介质传播函数t_↓(x)进行引导滤波运算，得到细化的介质传播函数(x)，

$\begin{array}{c}{t}_{\↓i}^f={\mathrm{\Σ}}_j{W}_{\mathrm{ij}}\left(J_{\↓}^d\right)t_{\↓j}\\ W_{\mathrm{ij}}\left(J_{\↓}^d\right)=\frac{1}{{\left|w\right|}^2}\underset{k:(i,j)\∈w_k}{\mathrm{\Σ}}(1+\frac{(J_{\↓i}^d-{\mathrm{\μ}}_k)(J_{\↓j}^d-{\mathrm{\μ}}_k)}{{\mathrm{\σ}}_k^2+\mathrm{\ϵ}})\end{array}$

其中，μ_k和分别为滤波小方块w_k内像素的平均值和方差；|w|为w_k像素的个数；ε为引进的规则化参数，为一小数。

5、以所述原图像的最小颜色分量图像J^d为引导，对介质传播函数(x)进行引导滤波上采样运算，得到原图像J的介质传播函数t(x)，

$\begin{array}{c}{t_i=\mathrm{\Σ}}_j{W}_{\mathrm{ij}}\left(J^d\right){\tilde{t}}_j\\ W_{\mathrm{ij}}\left(J^d\right)=\frac{1}{{\left|w\right|}^2}\underset{k:(i,j)\∈w_k}{\mathrm{\Σ}}(1+\frac{\left({J_i^d-\mathrm{\μ}}_k\right)\left({J_j^d-\mathrm{\μ}}_k\right)}{{\mathrm{\σ}}_k^2+\mathrm{\ϵ}})\end{array}$

其中，为对(x)进行最近邻插值得到的上采样图像。

6、根据所述大气光值A和介质传播函数，原雾化图像J进行去雾操作，获得去雾后的清晰图像I。

$I\left(x\right)=\frac{J\left(x\right)-A}{\max (t\left(x\right),t_0)}+A$

其中，t₀的取值范围设为0.05-0.1。

上述技术方案可以看出，本发明的方法用建立在物理模型的基础上，利用下采样图像进行介质传播函数的粗估计，并利用引导滤波上采样方法估计原雾化图像的介质传播函数，是快速单幅图像去雾清晰化的一种新算法。本发明技术方案无需任何场景的附加信息，能够快速有效地对雾化图像进行清晰化处理。

以上对本发明实施例所提供的一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (3)

1.一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法，其特征在于： 

该方法包括以下步骤：1)获取一幅彩色原图像J，根据原图像的RGB三个颜色通道的值得出原图像的最小颜色分量图像J^d，并对其进行下采样，获得最小颜色分量图像J^d的下采样图像；2)对所述下采样图像进行最小值滤波运算，得出最小滤波图像；3)基于所述最小滤波图像得出大气光值A及介质传播函数t_↓(x)；4)对介质传播函数t_↓(x)进行滤波运算，得到滤波后的介质传播函数(x)；5)对步骤4)中得到的介质传播函数(x)进行滤波上采样运算，得到原图像J的介质传播函数t(x)；6)根据所述大气光值和介质传播函数，原雾化图像J进行去雾操作，获得去雾后的清晰图像。 

2.根据权利要求1所述的基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法，其特征在于： 

所述方法步骤4)中采用引导滤波方法，以图像为引导，对介质传播函数t_↓(x)进行引导滤波运算，得到细化的介质传播函数(x)。 

3.根据权利要求1所述的基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法，其特征在于： 

所述方法步骤5)中采用引导滤波上采样方法，以原图像的最小颜色分量图像J^d为引导，对步骤4)中得到的介质传播函数(x)进行引导滤波上采样运算，得到原图像J的介质传播函数t(x)。