CN108280809A - 一种基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法 - Google Patents

一种基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及有雾图像增强和复原的多媒体技术领域，特别是涉及有雾图像的天空区域检测。本发明的目的在于提供一种基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法，是一种全新的基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法。它适用于有雾图像增强和复原技术中。本发明采用了概率来表示像素为天空像素的可能性，可以使得天空区域和非天空区域平滑过渡，使去雾图像没有明显的分层现象。它由基于暗通道的高亮区域检测和基于图像梯度的平坦区域检测两个模块组成。本发明能以较低的计算量有效且精准的估计出天空区域，在有雾图像的增强和复原领域有较大的应用价值。

Description

一种基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法
技术领域
本发明涉及有雾图像增强和复原的多媒体技术领域，特别是涉及有雾图像的天空区域检测。
背景技术
随着有雾图像增强和复原技术的发展，天空区域检测的方法越来越重要。而目前的天空区域检测的方法大多繁琐且准确度不高，用于有雾图像增强和复原时会增加较大的计算量，难以满足高效的有雾图像增强和复原的要求。
在雾天环境下，机场关闭、船舶停运、道路封锁、测绘卫星拍摄的图像质量低下、视频监控系统不能正常工作，给人们的生产生活和科学研究带来了重大的损失。近年来，自动驾驶、智能交通技术的研发成为一大热门方向，摄像监控设备和传感器所获得的图像的清晰度是决定此类技术稳定性和可靠性的重要因素。然而在这些环境中，天空区域占了图像的很大一部分，这些区域对有雾图像的增强和复原造成很大的影响，会导致得到的去雾图像有偏色、去雾不完全等问题。因此一个高效的天空区域检测的方法在有雾图像复原上的应用不可缺少，具有非常好的使用前景。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法。
本发明解决其技术问题采用的技术方案如下：
一种基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法，
1)将输入的长为H，宽为W的有雾图像I由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间[1]，并通过以下公式计算Gamma校正的参数γ：
其中，表示图像I所有像素的L通道平均值；
接着通过以下公式对图像I进行Gamma校正，得到图像I′：
其中，IL(p)、Ia(p)和Ib(p)分别表示图像I中像素p的明度通道L、色彩通道a和色彩通道b通道三通道值，I′L(p)、I′a(p)和I′b(p)分别表示图像I′中像素p的明度通道L、色彩通道a和色彩通道b通道三通道值，γ为参数；
接着将图像I′由Lab颜色模型转换为RGB颜色模型(具体转换方法为已知技术，(美)卜纳特(William K.Pratt)著；邓鲁华等译.数字图像处理[M].机械工业出版社,2005.ISBN 7-111-15587-4.P46-47.)；
2)对图像I′计算暗通道，其公式如下：
其中，min()表示求最小值的函数，DI′表示图像I′的暗通道图像中的像素p的值，Ω(p)表示以像素p为中心的一个3×3窗口的像素集合，q表示以像素p为中心的一个3×3窗口内的一个像素，I′c表示图像I′的c通道，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
将暗通道图DI′中全部暗通道值按从大到小的顺序排序，得到序列On，其中n＝1,2,3,...,H×W，通过以下公式计算大气光值A：
其中，round()表示四舍五入取整的函数，H和W表示图像I′的长和宽，On为暗通道值按从大到小排列的序列；
3)计算图像I′的暗通道图像I′Gray，其公式如下：
I′Gray(p)＝0.2989×I′r(p)+0.5870×I′r(p)+0.1140×I′b(p),
其中，I′r(p)、I′g(p)和I′b(p)分别表示图像I′中像素p在红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b上的值，I′Gray(p)表示灰度化图像中像素p的灰度值；
接着，对灰度图I′Gray(p)进行高斯滤波得到图像B，高斯滤波的窗口大小为36×36，标准差为6；
再求图像B的暗通道图像：
其中，min()表示求最小值的函数，DB(p)表示图像I′的暗通道图像中的像素p的值，Ω(p)表示以像素p为中心的一个3×3窗口的像素集合，q表示以像素p为中心的一个3×3窗口内的一个像素，Bc表示图像B的c通道，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
然后，通过暗通道图像DB(p)中的像素最大值求得图像B中最小的透射率值t；
此处的ω＝0.95，A为已求得的大气光值，max()表示求最大值的函数，DB(p)表示图像B的暗通道图像中的像素p的值；
4)根据环境大气光值A和最小透射率值t对输入图像I进行如下增强处理：
其中，I(p)表示有雾图像中的像素p的值，J(p)表示期望得到的图像中的像素p的值，t为透射率值，A为环境大气光值；
通过上述公式得到的图像J中只有亮度相对高(由于每幅图像的亮度情况不同，所以我们这里采用亮度相对高的说法，本领域技术人员常用的)的像素的rgb三通道值不为0，其他的亮度相对低的像素rgb三通道值全部为0。对得到的J(p)进行灰度化得到JGray(p)，其公式如下：
JGray(p)＝0.2989×Jr(p)+0.5870×Jg(p)+0.1140×Jb(p),
其中，Jr(p)、Jg(p)和Jb(p)表示图像J(p)中像素p在红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b上的值，JGray(p)表示灰度化图像中像素p的值；
接着对灰度图像JGray进行二值化处理，得到一张高亮区域的标记图像L，其公式如下：
其中，JGray(p)表示灰度图像JGray(p)中像素p的值，L(p)表示像素p是否是高亮区域中的像素，L(p)＝1表示像素p是高亮区域中的像素，反之L(p)＝0表示像素p不是高亮区域中的像素；
5)对图像I′的红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道分别用Sobel梯度算子计算梯度：
其中，Gc(p)表示图像I′中像素p的c通道的梯度，和分别表示图像I′的c通道的x和y方向梯度，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
再通过以下公式，求得梯度幅值图：
其中，G(p)为图像I′的梯度幅值图中像素p的值，Gc(p)表示像素p的c通道的梯度，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
接着，对G(p)按从大到小排序，取第μ个值设为Gmax：
μ＝round(H×W×0.1),
其中，round()表示四舍五入取整的函数，H和W表示图像I′的长和宽；
对G(p)进行截断并归一化，其公式如下：
其中，G′(p)表示截断并归一化后的G(p)中像素p的值，G(p)为图像I′的梯度赋值图中像素p的值，Gmax为截断参数；
接着将G′(p)通过下述公式求得梯度打分值F(p)；
其中，G′(p)表示截断并归一化后的G(p)中像素p的值，F(p)表示像素p的梯度打分值；
将梯度打分图F(p)和高亮区域标记图L(p)相乘，得到天空区域概率图SW：
SW(p)＝F(p)×L(p),
其中，F(p)表示图像I中的像素p的梯度打分值，L(p)表示像素p是否是高亮区域中的像素，L(p)＝1表示像素p是高亮区域中的像素，反之L(p)＝0表示像素p不是高亮区域中的像素；
6)最后，剔除噪音；首先将天空区域概率图SW转化为二值图SW′，其公式如下：
其中，SW(p)代表天空概率图上p像素的概率值；
对二值图SW′进行连通区域检测，如果取值为1的像素八邻域内有同样的取值为1的像素则判断两者连通，据此获得最大的连通区域；将小于40个像素的连通区域中的像素值改为0，得到SWL，并记录下这些点，在天空区域概率图SW中，将这些像素逐个赋值，使它等于八邻域中大于0的最小值；再将SWL中取值为1的部分用0代替，取值为0的部分用1代替得到SWR，对SWR进行连通区域检测，记录下小于600个像素的连通区域中的像素，并在天空区域概率图SW中，将这些像素赋值为0；
以此得出最终的天空区域概率图SW，其最大值为1，即100％为天空。
本发明具有的有益的效果是：本发明是一种全新的基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法。它适用于有雾图像增强和复原技术中。本发明采用了概率来表示像素为天空像素的可能性，可以使得天空区域和非天空区域平滑过渡，使去雾图像没有明显的分层现象。它由基于暗通道的高亮区域检测和基于图像梯度的平坦区域检测两个模块组成。本发明能以较低的计算量有效且精准的估计出天空区域，在有雾图像的增强和复原领域有较大的应用价值。
具体实施方式
在实现有雾图像的增强和复原过程中，直接使用本方法即可。
1.一种基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法，其特征在于：
1)将输入的长为H，宽为W的有雾图像I由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间[1]，并通过以下公式计算Gamma校正的参数γ：
其中，表示图像I所有像素的L通道平均值；
接着通过以下公式对图像I进行Gamma校正，得到图像I′：
其中，IL(p)、Ia(p)和Ib(p)分别表示图像I中像素p的明度通道L、色彩通道a和色彩通道b通道三通道值，I′L(p)、I′a(p)和I′b(p)分别表示图像I′中像素p的明度通道L、色彩通道a和色彩通道b通道三通道值，γ为参数；
接着，图像I′由Lab颜色模型转换为RGB颜色模型[1]；
2)对图像I′计算暗通道，其公式如下：
其中，min()表示求最小值的函数，DI′表示图像I′的暗通道图像中的像素p的值，Ω(p)表示以像素p为中心的一个3×3窗口的像素集合，q表示以像素p为中心的一个3×3窗口内的一个像素，I′c表示图像I′的c通道，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
将暗通道图DI′中全部暗通道值按从大到小的顺序排序，得到序列On，其中n＝1,2,3,...,H×W，通过以下公式计算大气光值A：
其中，round()表示四舍五入取整的函数，H和W表示图像I′的长和宽，On为暗通道值按从大到小排列的序列；
3)计算图像I′的暗通道图像I′Gray，其公式如下：
I′Gray(p)＝0.2989×I′r(p)+0.5870×I′r(p)+0.1140×I′b(p),
其中，I′r(p)、I′g(p)和I′b(p)分别表示图像I′中像素p在红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b上的值，I′Gray(p)表示灰度化图像中像素p的灰度值；
接着，对灰度图I′Gray(p)进行高斯滤波得到图像B，高斯滤波的窗口大小为36×36，标准差为6；
再求图像B的暗通道图像：
其中，min()表示求最小值的函数，DB(p)表示图像I′的暗通道图像中的像素p的值，Ω(p)表示以像素p为中心的一个3×3窗口的像素集合，q表示以像素p为中心的一个3×3窗口内的一个像素，Bc表示图像B的c通道，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
然后，通过暗通道图像DB(p)中的像素最大值求得图像B中最小的透射率值t；
此处的ω＝0.95，A为已求得的大气光值，max()表示求最大值的函数，DB(p)表示图像B的暗通道图像中的像素p的值；
4)根据环境大气光值A和最小透射率值t对输入图像I进行如下增强处理：
其中，I(p)表示有雾图像中的像素p的值，J(p)表示期望得到的图像中的像素p的值，t为透射率值，A为环境大气光值；
通过上述公式得到的图像J中只有亮度相对高的像素的rgb三通道值不为0，其他的亮度相对低的像素rgb三通道值全部为0。由于每幅图像的亮度情况不同，所以我们这里采用亮度相对高的说法；
对得到的J(p)进行灰度化得到JGray(p)，其公式如下：
JGray(p)＝0.2989×Jr(p)+0.5870×Jg(p)+0.1140×Jb(p),
其中，Jr(p)、Jg(p)和Jb(p)表示图像J(p)中像素p在红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b上的值，JGray(p)表示灰度化图像中像素p的值；
接着对灰度图像JGray进行二值化处理，得到一张高亮区域的标记图像L，其公式如下：
其中，JGray(p)表示灰度图像JGray(p)中像素p的值，L(p)表示像素p是否是高亮区域中的像素，L(p)＝1表示像素p是高亮区域中的像素，反之L(p)＝0表示像素p不是高亮区域中的像素；
5)对图像I′的红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道分别用Sobel梯度算子计算梯度：
其中，Gc(p)表示图像I′中像素p的c通道的梯度，和分别表示图像I′的c通道的x和y方向梯度，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
再通过以下公式，求得梯度幅值图：
其中，G(p)为图像I′的梯度幅值图中像素p的值，Gc(p)表示像素p的c通道的梯度，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
接着，对G(p)按从大到小排序，取第μ个值设为Gmax：
μ＝round(H×W×0.1),
其中，round()表示四舍五入取整的函数，H和W表示图像I′的长和宽；
对G(p)进行截断并归一化，其公式如下：
其中，G′(p)表示截断并归一化后的G(p)中像素p的值，G(p)为图像I′的梯度赋值图中像素p的值，Gmax为截断参数；
接着将G′(p)通过下述公式求得梯度打分值F(p)；
其中，G′(p)表示截断并归一化后的G(p)中像素p的值，F(p)表示像素p的梯度打分值；
将梯度打分图F(p)和高亮区域标记图L(p)相乘，得到天空区域概率图SW：
SW(p)＝F(p)×L(p),
其中，F(p)表示图像I中的像素p的梯度打分值，L(p)表示像素p是否是高亮区域中的像素，L(p)＝1表示像素p是高亮区域中的像素，反之L(p)＝0表示像素p不是高亮区域中的像素；
6)最后，剔除噪音；首先将天空区域概率图SW转化为二值图SW′，其公式如下：
其中，SW(p)代表天空概率图上p像素的概率值；
对二值图SW′进行连通区域检测，如果取值为1的像素八邻域内有同样的取值为1的像素则判断两者连通，据此获得最大的连通区域；将小于40个像素的连通区域中的像素值改为0，得到SWL，并记录下这些点，在天空区域概率图SW中，将这些像素逐个赋值，使它等于八邻域中大于0的最小值；再将SWL中取值为1的部分用0代替，取值为0的部分用1代替得到SWR，对SWR进行连通区域检测，记录下小于600个像素的连通区域中的像素，并在天空区域概率图SW中，将这些像素赋值为0；
以此得出最终的天空区域概率图SW，其最大值为1，即100％为天空。

Claims (1)

1.一种基于大气散射物理模型的有雾图像天空区域估计方法，其特征在于：
1)将输入的长为H，宽为W的有雾图像I由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间[1]，并通过以下公式计算Gamma校正的参数γ：
其中，表示图像I所有像素的L通道平均值；
接着通过以下公式对图像I进行Gamma校正，得到图像I′：
其中，IL(p)、Ia(p)和Ib(p)分别表示图像I中像素p的明度通道L、色彩通道a和色彩通道b通道三通道值，I′L(p)、I′a(p)和I′b(p)分别表示图像I′中像素p的明度通道L、色彩通道a和色彩通道b通道三通道值，γ为参数；
接着，图像I′由Lab颜色模型转换为RGB颜色模型；
2)对图像I′计算暗通道，其公式如下：
其中，min()表示求最小值的函数，DI′表示图像I′的暗通道图像中的像素p的值，Ω(p)表示以像素p为中心的一个3×3窗口的像素集合，q表示以像素p为中心的一个3×3窗口内的一个像素，I′c表示图像I′的c通道，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
将暗通道图DI′中全部暗通道值按从大到小的顺序排序，得到序列On，其中n＝1,2,3,...,H×W，通过以下公式计算大气光值A：
其中，round()表示四舍五入取整的函数，H和W表示图像I′的长和宽，On为暗通道值按从大到小排列的序列；
3)计算图像I′的暗通道图像I′Gray，其公式如下：
I′Gray(p)＝0.2989×I′r(p)+0.5870×I′r(p)+0.1140×I′b(p),
其中，I′r(p)、I′g(p)和I′b(p)分别表示图像I′中像素p在红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b上的值，I′Gray(p)表示灰度化图像中像素p的灰度值；
接着，对灰度图I′Gray(p)进行高斯滤波得到图像B，高斯滤波的窗口大小为36×36，标准差为6；
再求图像B的暗通道图像：
其中，min()表示求最小值的函数，DB(p)表示图像I′的暗通道图像中的像素p的值，Ω(p)表示以像素p为中心的一个3×3窗口的像素集合，q表示以像素p为中心的一个3×3窗口内的一个像素，Bc表示图像B的c通道，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
然后，通过暗通道图像DB(p)中的像素最大值求得图像B中最小的透射率值t；
此处的ω＝0.95，A为已求得的大气光值，max()表示求最大值的函数，DB(p)表示图像B的暗通道图像中的像素p的值；
4)根据环境大气光值A和最小透射率值t对输入图像I进行如下增强处理：
其中，I(p)表示有雾图像中的像素p的值，J(p)表示期望得到的图像中的像素p的值，t为透射率值，A为环境大气光值；
通过上述公式得到的图像J中只有亮度相对高的像素的rgb三通道值不为0，其他的亮度相对低的像素rgb三通道值全部为0。由于每幅图像的亮度情况不同，所以我们这里采用亮度相对高的说法；
对得到的J(p)进行灰度化得到JGray(p)，其公式如下：
JGray(p)＝0.2989×Jr(p)+0.5870×Jg(p)+0.1140×Jb(p),
其中，Jr(p)、Jg(p)和Jb(p)表示图像J(p)中像素p在红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b上的值，JGray(p)表示灰度化图像中像素p的值；
接着对灰度图像JGray进行二值化处理，得到一张高亮区域的标记图像L，其公式如下：
其中，JGray(p)表示灰度图像JGray(p)中像素p的值，L(p)表示像素p是否是高亮区域中的像素，L(p)＝1表示像素p是高亮区域中的像素，反之L(p)＝0表示像素p不是高亮区域中的像素；
5)对图像I′的红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道分别用Sobel梯度算子计算梯度：
其中，Gc(p)表示图像I′中像素p的c通道的梯度，和分别表示图像I′的c通道的x和y方向梯度，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
再通过以下公式，求得梯度幅值图：
其中，G(p)为图像I′的梯度幅值图中像素p的值，Gc(p)表示像素p的c通道的梯度，c属于红色通道r，绿色通道g和蓝色通道b三通道；
接着，对G(p)按从大到小排序，取第μ个值设为Gmax：
μ＝round(H×W×0.1),
其中，round()表示四舍五入取整的函数，H和W表示图像I′的长和宽；
对G(p)进行截断并归一化，其公式如下：
其中，G′(p)表示截断并归一化后的G(p)中像素p的值，G(p)为图像I′的梯度赋值图中像素p的值，Gmax为截断参数；
接着将G′(p)通过下述公式求得梯度打分值F(p)；
其中，G′(p)表示截断并归一化后的G(p)中像素p的值，F(p)表示像素p的梯度打分值；
将梯度打分图F(p)和高亮区域标记图L(p)相乘，得到天空区域概率图SW：
SW(p)＝F(p)×L(p),
其中，F(p)表示图像I中的像素p的梯度打分值，L(p)表示像素p是否是高亮区域中的像素，L(p)＝1表示像素p是高亮区域中的像素，反之L(p)＝0表示像素p不是高亮区域中的像素；
6)最后，剔除噪音；首先将天空区域概率图SW转化为二值图SW′，其公式如下：
其中，SW(p)代表天空概率图上p像素的概率值；
对二值图SW′进行连通区域检测，如果取值为1的像素八邻域内有同样的取值为1的像素则判断两者连通，据此获得最大的连通区域；将小于40个像素的连通区域中的像素值改为0，得到SWL，并记录下这些点，在天空区域概率图SW中，将这些像素逐个赋值，使它等于八邻域中大于0的最小值；再将SWL中取值为1的部分用0代替，取值为0的部分用1代替得到SWR，对SWR进行连通区域检测，记录下小于600个像素的连通区域中的像素，并在天空区域概率图SW中，将这些像素赋值为0；
以此得出最终的天空区域概率图SW，其最大值为1，即100％为天空。
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