CN110533616A - 一种图像天空区域分割的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种图像天空区域分割的方法，属于计算机图像处理技术领域，包括以下步骤：步骤S1、对图像进行高斯滤波处理，获得平滑处理后的单通道图像fc(x)；步骤S2、运用梯度下降法对该单通道图像fc(x)的直方图进行求解，获得局部最小值；步骤S3、将分割的阈值设置为之间，其中max(I)为该单通道的直方图最大值，即可分割得到较好的天空区域分割结果。本发明根据图像的特征，获取分割的阈值点，具有很好的鲁棒性和实用性，能较好地分割图像的天空区域，为后续获取准确的全局大气背景光提供可靠地保证。

Description

一种图像天空区域分割的方法
技术领域
本发明属于计算机图像处理技术领域，具体涉及一种图像天空区域分割的方法。
背景技术
在传统的暗原色理论算法中，由于大气背景光被设置在无穷远处的天空亮度值，造成了无法精确求解的问题。目前，虽然很多优秀的学者通过大量的实验把该值设定为暗通道图像像素从大到小排序的前5％的平均值，但是这样的人为设定存在着很多不确定性，如图像中高反光的物体区域被加入到全局大气背景光的计算中等，这些在很大程度影响着最终的分割结果，进而造成局部过曝光或者光晕现象。
发明内容
为了解决目前图像复原过程中全局大气背景光亮度损失，影响复原后图像视觉效果的问题，本发明的目的在于提供一种图像天空区域分割的方法，它能够通过有效的分割方法，分离天空区域，求取全局大气背景光的有效值，在去雾的时候就能有效地解决上述问题，达到最优的视觉效果。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种图像天空区域分割的方法，包括以下步骤：
步骤S1、对图像进行高斯滤波处理，获得平滑处理后的单通道图像fc(x)；
步骤S2、运用梯度下降法对该单通道图像fc(x)的直方图进行求解，获得局部最小值
步骤S3、将分割的阈值设置为之间，其中max(I)为该单通道的直方图最大值，即可分割得到较好的天空区域分割结果。
优选地，所述步骤S2首先，对输入的图像进行高斯滤波，使直方图的边缘毛刺平滑，具体公式如下：
式中，hc(x)是输入的图像，g(x)h,σ是高斯滤波的核函数，h和σ是高斯卷积核的尺寸和标准差，ac是图像每个通道天空区域范围的下限分割阈值，Lm是梯度下降法对局部最小值的求解函数，是梯度下降法求取的一系列局部最小值，
优选地，所述步骤S2设定从直方图的倒数第1个最高波峰开始寻找，即mhc＝max(hc(x))，其中hc(x)是输入的图像。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：本发明根据图像的特征，获取分割的阈值点，具有很好的鲁棒性和实用性，能较好地分割图像的天空区域，为后续获取准确的全局大气背景光提供可靠地保证。
附图说明
图1为图像天空区域分割方法的流程图。
图2为原始图像一。
图3为图2的R通道的直方图。
图4为图2天空区域的分割结果图像。
图5为原始图像二。
图6为图5天空区域的分割结果图像。
图7为图5去雾后的图像。
图8为原始图像三。
图9为图8天空区域的分割结果图像。
图10为图8去雾后的图像。
具体实施方式
为了让本发明的上述特征和优点更明显易懂，下面特举实施例，并配合附图，作详细说明如下。
鉴于现有技术预先假设的求取方法的不确定性，如果要获得比较好的去雾的效果，就需要图像的特征入手，得到有效的值。图像天空区域的特征主要包括梯度小，像素趋于图像中最大亮度附近且相对集中在某一范围等。
根据图像天空区域的这些特性，结合图像直方图的方法，如图1所示，本发明实施例提供一种图像天空区域分割的方法，包括以下步骤：
步骤S1、对图像进行高斯滤波处理，获得平滑处理后的单通道图像fc(x)；
步骤S2、运用梯度下降法对该单通道图像fc(x)的直方图进行求解，获得局部最小值
步骤S3、将分割的阈值设置为之间，其中max(I)为该单通道的直方图最大值，即可分割得到较好的天空区域分割结果。
在本实施例中，所述步骤S2首先，对输入的图像进行高斯滤波、平滑处理，使直方图的边缘毛刺平滑，具体公式如下：
式中，hc(x)是输入的图像，g(x)h,σ是高斯滤波的核函数，h和σ是高斯卷积核的尺寸和标准差，ac是图像每个通道天空区域范围的下限分割阈值，Lm是梯度下降法对局部最小值的求解函数，是梯度下降法求取的一系列局部最小值，
在本实施例中，为了增加求取局部最小值的精度和速度，所述步骤S2设定从直方图的倒数第1个最高波峰开始寻找，即mhc＝max(hc(x))，其中hc(x)是输入的图像。
应用例一：图2是原图，图3是R通道的直方图，运用梯度下降法对图3的可以获得局部最小值为200，将分割的阈值设置为200-max(IR)之间时候，其中max(IR)为R通道的直方图最大值，就可以得到较好的天空区域分割结果，如图4所示。
全局大气背景光的有效值正是在图像每个通道天空区域范围的下限分割阈值内，因此本发明的方法能有效获取大局大全背景光的有效值。对于每个通道，根据不同的高斯核和标准差给出了分割的结果。应用例二如图5～7所示，应用例三如图8～10所示，由此可知本发明的方法在分割获取图像天空区域具有较好的鲁棒性和实用性。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，任何熟悉本领域的技术人员但凡未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做任何简单的修改、均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (3)

1.一种图像天空区域分割的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、对图像进行高斯滤波处理，获得平滑处理后的单通道图像fc(x)；
步骤S2、运用梯度下降法对该单通道图像fc(x)的直方图进行求解，获得局部最小值
步骤S3、将分割的阈值设置为之间，其中max(I)为该单通道的直方图最大值，即可分割得到较好的天空区域分割结果。
2.根据权利要求1所述的一种图像天空区域分割的方法，其特征在于：所述步骤S2首先，对输入的图像进行高斯滤波，使直方图的边缘毛刺平滑，具体公式如下：
式中，hc(x)是输入的图像，g(x)h,σ是高斯滤波的核函数，h和σ是高斯卷积核的尺寸和标准差，ac是图像每个通道天空区域范围的下限分割阈值，Lm是梯度下降法对局部最小值的求解函数，是梯度下降法求取的一系列局部最小值，
3.根据权利要求1或2所述的一种图像天空区域分割的方法，其特征在于：所述步骤S2设定从直方图的倒数第1个最高波峰开始寻找，即mhc＝max(hc(x))，其中hc(x)是输入的图像。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111932469A (zh) * 2020-07-21 2020-11-13 泉州职业技术大学 显著性权重的快速曝光图像融合方法、装置、设备和介质
CN111932470A (zh) * 2020-07-21 2020-11-13 泉州职业技术大学 基于视觉选择融合的图像复原方法、装置、设备和介质
CN112598679A (zh) * 2020-12-16 2021-04-02 中山大学 一种天空区域分割方法及装置
CN113378862A (zh) * 2021-07-09 2021-09-10 上海商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
WO2021212810A1 (zh) * 2020-04-23 2021-10-28 北京达佳互联信息技术有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110211758A1 (en) * 2010-03-01 2011-09-01 Microsoft Corporation Multi-image sharpening and denoising using lucky imaging
CN107977942A (zh) * 2017-12-08 2018-05-01 泉州装备制造研究所 一种基于多聚焦融合的单幅图像的复原方法
CN108596849A (zh) * 2018-04-23 2018-09-28 南京邮电大学 一种基于天空区域分割的单幅图像去雾方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110211758A1 (en) * 2010-03-01 2011-09-01 Microsoft Corporation Multi-image sharpening and denoising using lucky imaging
CN107977942A (zh) * 2017-12-08 2018-05-01 泉州装备制造研究所 一种基于多聚焦融合的单幅图像的复原方法
CN108596849A (zh) * 2018-04-23 2018-09-28 南京邮电大学 一种基于天空区域分割的单幅图像去雾方法

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021212810A1 (zh) * 2020-04-23 2021-10-28 北京达佳互联信息技术有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111932469A (zh) * 2020-07-21 2020-11-13 泉州职业技术大学 显著性权重的快速曝光图像融合方法、装置、设备和介质
CN111932470A (zh) * 2020-07-21 2020-11-13 泉州职业技术大学 基于视觉选择融合的图像复原方法、装置、设备和介质
CN111932469B (zh) * 2020-07-21 2024-05-17 泉州职业技术大学 显著性权重的快速曝光图像融合方法、装置、设备和介质
CN112598679A (zh) * 2020-12-16 2021-04-02 中山大学 一种天空区域分割方法及装置
CN112598679B (zh) * 2020-12-16 2024-03-29 中山大学 一种天空区域分割方法及装置
CN113378862A (zh) * 2021-07-09 2021-09-10 上海商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
CN113378862B (zh) * 2021-07-09 2023-12-19 上海商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

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