CN111968062A - 基于暗通道先验镜面高光图像增强方法、装置及存储介质 - Google Patents

基于暗通道先验镜面高光图像增强方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强方法、装置及存储介质，方法包括：选取输入图像中最模糊的像素，采用移动窗口最小滤波器对像素的每个颜色通道进行滤波，获取颜色通道的最大值并作为大气光成分的估计值；在边界约束上计算局部像素的色差来构造加权函数，根据加权函数构造细化的场景透射率的目标函数；基于改进的引导滤波优化目标函数，基于优化后的透射率、大气光成分的估计值输出最终的图像；用对比度受限的自适应直方图均衡对最终的图像进行处理，并改进局部对比度增强镜面高光图像的局部细节。本发明有效的增强了图像的清晰度和颜色特征，并解决了图像中被高光遮挡的区域纹理信息丢失的问题。

Description

基于暗通道先验镜面高光图像增强方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及图像增强技术，属于图像处理领域，尤其涉及一种基于暗通道先验镜面高光图像增强方法、装置及存储介质。
背景技术
在计算机视觉领域中，大部分算法都假设物体表面是理想的漫反射表面，不考虑镜面反射的影响。而在现实世界中，镜面反射现象即高光现象是必然存在的，其中高光现象所表示的是光源的色度信息，在视觉效果上可以看作是物体的表面特征。图像中高光的存在往往会遮盖物体表面的纹理，损坏物体边缘的轮廓，改变物体表面的颜色，直接导致了物体表面局部区域的信息丢失。图像中的高光不仅会影响图像的质量，而且还给图像跟踪、景物分析、场景重建等应用研究带来了极大的干扰，因此增强图像中的高光区域就变得尤为重要。
尽管目前大多数高光去除算法取得了一些成就，但还存在以下若干问题：
第一、对输入图像有限制，输入图像需为特定场景中拍摄的镜面高光图像，应用场景较为单一；
第二、针对在现实生活场景中随机拍摄的镜面高光图像，已有的算法并不能很好的去除图像中的高光分量，而且处理后的图像会出现信息丢失的问题，其普及性和实用性仍存在一定的局限性。
发明内容
针对现实场景中的镜面高光图像存在信息丢失的问题，本发明提供了一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强方法、装置及存储介质，通过本发明处理后的镜面高光图像，边缘对比度明显增强，而且较原图像能保留更多的细节特征，本发明有效的增强了图像的清晰度和颜色特征，并解决了图像中被高光遮挡的区域纹理信息丢失的问题，详见下文描述：
第一方面，一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强方法，所述方法包括以下步骤：
选取输入图像中最模糊的像素，采用移动窗口最小滤波器对像素的每个颜色通道进行滤波，获取颜色通道的最大值并作为大气光成分的估计值；
在边界约束上计算局部像素的色差来构造加权函数，根据加权函数构造细化的场景透射率的目标函数；
基于改进的引导滤波优化目标函数，基于优化后的透射率、大气光成分的估计值输出最终的图像；
用对比度受限的自适应直方图均衡对最终的图像进行处理，并改进局部对比度增强镜面高光图像的局部细节。
其中，所述在边界约束上计算局部像素的色差来构造加权函数具体为：在边界约束上引入加权范数l1正则化以此来构造加权函数。
在一种实现方式中，所述基于改进的引导滤波优化目标函数具体为：
根据窗口的线性系数、像素的局部方差的平均值获取窗口的代价函数使得输入图像与输出图像之间的差值最小化；
根据线性回归分析得到线性系数的最优解；
基于最优解在整幅图像内采取窗口操作，最后取均值获取最终的线性关系。
在一种实现方式中，所述用对比度受限的自适应直方图均衡对最终的图像进行处理，并改进局部对比度增强镜面高光图像的局部细节具体为：
将处理后的图像从RGB空间转为LAB颜色空间中，并提取亮度分量，采用CLAHE对亮度分量进行处理，A，B分量自适应；
更新图像的亮度分量，最后将处理后的图像从LAB空间转换为RGB颜色空间。
第二方面，一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强装置，所述装置包括：
获取模块，用于选取输入图像中最模糊的像素，采用移动窗口最小滤波器对像素的每个颜色通道进行滤波，获取颜色通道的最大值并作为大气光成分的估计值；
构造模块，用于在边界约束上计算局部像素的色差来构造加权函数，根据加权函数构造细化的场景透射率的目标函数；
输出模块，用于基于改进的引导滤波优化目标函数，基于优化后的透射率、大气光成分的估计值输出最终的图像；
处理及改进模块，用对比度受限的自适应直方图均衡对最终的图像进行处理，并改进局部对比度增强镜面高光图像的局部细节。
在一种实现方式中，所述输出模块包括：
最小化单元，用于根据窗口的线性系数、像素的局部方差的平均值获取窗口的代价函数使得输入图像与输出图像之间的差值最小化；
获取单元，用于根据线性回归分析得到线性系数的最优解；基于最优解在整幅图像内采取窗口操作，最后取均值获取最终的线性关系；
输出单元，用于基于优化后的透射率、大气光成分的估计值输出最终的图像。
在一种实现方式中，所述处理及改进模块包括：
转换及提取单元，用于将处理后的图像从RGB空间转为LAB颜色空间中，并提取亮度分量，采用CLAHE对亮度分量进行处理，A，B分量自适应；
更新及转换单元，用于更新图像的亮度分量，最后将处理后的图像从LAB空间转换为RGB颜色空间。
第三方面，一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强装置，所述装置包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器调用存储器中存储的程序指令以使装置执行第一方面所述的方法步骤。
第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时使所述处理器执行第一方面所述的方法步骤。
本发明提供的技术方案的有益效果是：
1、本发明可以有效的增强现实生活场景中的镜面高光图像，具有一定的实际应用价值；
2、经本发明处理后的图像能够很好的恢复镜面高光图像中被遮挡的局部信息，较原图像能保留更多的细节特征；
3、采用本发明增强后的图像有效的提高了图像的对比度、清晰度和颜色特征，突显出边缘纹理等特征，达到良好的增强效果，满足了实际应用中的多种需要，扩展了应用性。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强方法的流程图；
图2为本发明提供的一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强方法的另一流程图；
图3为镜面高光图像的示意图；
图4为对图3增强处理后的目标图像的示意图；
图5为另一镜面高光图像的示意图；
图6为对图5增强处理后的目标图像的示意图；
图7为另一镜面高光图像的示意图；
图8为对图7增强处理后的目标图像的示意图；
图9为本发明提供的一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强装置的结构示意图；
图10为输出模块的结构示意图；
图11为处理及改进模块的结构示意图；
图12为本发明提供的一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强装置的另一结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
参见图1，本发明实施例提出了一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强方法，该方法包括以下步骤：
步骤101：以暗通道先验算法为基础，获取大气散射模型，表示如下：
I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x)) (1)
其中，I(x)是观察到的强度，A为全局的光照分量，t(x)为场景透射率，0≤t(x)≤1，J(x)是场景辐射强度，式(1)右边的第一项J(x)t(x)为直接衰减项，第二项A(1-t(x))为大气光成分，其中模型的关键是从I(x)中恢复出J(x)，因此需要估计传输率t(x)和全局的大气光成分A。
根据获取到的大气散射模型即可求解最终的输出图像J(x)。
步骤102：基于改进后的估计光照分量的方法有效的估计全局光照分量，获取颜色通道的最大值，并将最大值作为大气光成分A的估计值；
针对原有算法[1]因估计光照分量的不准确性，造成图像色彩、失真的问题，本发明实施例提出采用一种改进的方法估计全局光照分量。可以假设图像中的一部分包含无限远的像素(即像素的透射率几乎为0)，并将与无限远的像素相对应的图像点视为大气亮度的代表性颜色矢量集合，然后利用颜色矢量集合采用平均运算来估计大气亮度的预期颜色矢量。
在输入图像中，首先估计出一个最模糊的像素点，然后采用一个移动窗口最小滤波器对输入图像的每个颜色通道进行滤波，取颜色通道的最大值视为大气光成分A的估计值。
步骤103：在边界约束上通过计算局部像素的色差来构造加权函数s(p,q)，根据加权函数构造细化的场景透射率的目标函数；
针对图像深度突然变化时，图像出现光晕伪影这一现象，本发明实施例提出在透射率t(x)的边界约束上引入加权范数l1正则化，即在边界约束上通过计算局部像素的色差来构造加权函数s(p,q)。
步骤104：基于改进的引导滤波算法优化透射率，基于优化后的透射率t(x)、大气光成分A的估计值求解最终的输出图像J(x)；
针对参考文献[1]采用软抠图的方法来优化透射率，存在时间复杂度高，计算量大，算法的效率低这一问题，本发明实施例提出一种改进的引导滤波算法来优化透射率。改进的引导滤波算法，即在引导滤波的基础层中引入所有像素的局部方差的平均值，用以更准确的保持图像的边缘。
步骤105：提出采用对比度受限的自适应直方图均衡算法(CLAHE)对最终的输出图像J(x)进行进一步的处理，以解决处理后图像存在亮度不均衡、对比度偏低的问题，并通过改进图像的局部对比度来增强镜面高光图像的局部细节。
综上所述，本发明实施例通过上述步骤101-步骤105有效的增强了图像的清晰度和颜色特征，并解决了图像中被高光遮挡的区域纹理信息丢失的问题。
下面结合图2、具体的计算公式，对上述实施例中的一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强方法进行详细地细化和扩展，该方法包括以下步骤：
步骤201：以暗通道先验算法为基础，其中描述的大气散射模型表示如上述公式(1)所示，本发明实施例对此不做赘述。
若假设大气分布均匀，则透射率t(x)表达式为：
t(x)＝e-ιd(x) (2)
其中，ι是由于大气中的散射而产生的衰减系数，d(x)是场景深度。公式(2)表明场景辐射度会随着场景深度呈现出指数型的衰减，因此可以通过透射率图反推图片的景深信息。
从几何角度看，式(1)说明在RGB颜色空间中，向量I(x)、J(x)、A是共面的且终点是共线的，所以透射率t(x)可以表示为两条线段的比值，即：
Figure BDA0002669860570000061
其中，τ∈{r,g,b}表示R、G、B三个颜色通道。
大气模型的关键是从I(x)中恢复出J(x)，因此需要估计传输率t(x)和全局的大气光成分A，可由公式(1)求得实际的场景图像J(x)为：
Figure BDA0002669860570000062
步骤202：暗通道先验理论指的是在大多数图像的非天空的区域内，由于存在阴影，导致每个局部区域中至少存在一个像素点在某一颜色通道的强度值非常低且接近于0。
根据这一理论，对于任一图像J，其暗通道可表示为：
Figure BDA0002669860570000063
其中，Jdark表示原图像J的暗通道图像，τ是RGB三通道构成的彩色空间，Γ是以(x,y)为中心的局部区域。
由暗通道可以得到透射率的粗略估计为：
Figure BDA0002669860570000064
其中，α∈(0,1]，为图像保真的调节因子。
最后可得到图像为：
Figure BDA0002669860570000065
其中，t0是为了避免最终处理结果中包含噪声而设定的透射率的下限值，通常取值为0.1，具体实现时，也可以根据实际应用中的需要进行设定，本发明实施例对此不做赘述。
步骤203：提出一种改进的估计全局光照分量的方法，用以解决原有算法因估计光照分量的不准确性，造成图像色彩、失真的问题。
首先假设图像中的一部分包含无限远的像素，并将与无限远的像素相对应的图像点视为大气亮度的代表性颜色矢量的集合；然后应用平均运算来估计大气亮度的预期颜色矢量；最后，选取输入图像中最模糊的像素，采用一个移动窗口最小滤波器对其每个颜色通道进行滤波，将具有最大值的颜色通道视为A的估计值。
步骤204：针对图像深度突然变化时，图像出现光晕伪影这一现象，提出在边界约束上引入加权范数l1正则化，即在边界约束上通过计算局部像素的色差来构造加权函数s(p,q)，其表达式为：
s(p,q)(t(p)-t(q))≈≈0 (8)
其中，s(p,q)为图像中相邻像素p,q之间的约束，t(p)为像素点p处的透射率，t(q)为像素点q处的透射率。如果s(p,q)＝0，则相邻像素p,q之间不存在约束，所以确定s(p,q)的值尤为重要。s(p,q)完全取决于图像的深度，如果p,q之间的图像深度很小，则其值就会很大，所以可以求得t(x)；相反，如果p,q之间的图像深度很大，则其值趋近于0，在这种情况下，由于缺乏深度图信息，无法构造t(x)。
通常，图像的深度会随p,q之间的强度值变化，并且相同强度和颜色的像素存在相似的深度。因此，构建了如下的加权函数：
Figure BDA0002669860570000071
其中，γ为规定好的参数，I(p)为像素点p的颜色向量，I(q)为像素点q的颜色向量。
然后，将加权的上下文约束引入到图像中，计算可得t(x)的正则化为：
∫p∈Φ∫q∈Φs(p,q)t(p)-t(q)dpdq (10)
其中，Φ为图像域。对上式方程进行离散化处理，可得到：
Figure BDA0002669860570000072
其中，I为图像像素点下标索引的集合，si为像素点i的下标集合，sij为相邻像素点i,j的加权函数s(p,q)离散化形式，ti为像素点i处的透射率，tj为像素点j处的透射率，i，j为像素点。
在式(11)中引入一组微分算子，可得：
Figure BDA0002669860570000073
其中，Lj是一阶微分算子，Sj(j∈s)表示加权矩阵，s为下标集合，
Figure BDA0002669860570000074
为一个权重矩阵，t为透射率函数，
Figure BDA0002669860570000075
为卷积操作。
步骤205：基于改进的引导滤波算法来优化透射率；
针对原有算法采用软抠图来优化透射率，存在时间复杂度高，计算量大，算法的效率低这一问题，本发明实施例提出一种改进的引导滤波算法来优化透射率。
其中，引导滤波器的关键是引导图像I和滤波后的图像q之间的局部线性模型，假设q是以像素k为中心的窗口ωk，则存在的线性关系为：
Figure BDA0002669860570000081
其中，(ak,bk)是窗口的线性系数，ωk是以r为半径的方形窗口，Ii为引导图像，qi为输出图像。为了使输入图像p与输出图像q之间的差值最小化，定义在窗口ωk中的代价函数为：
Figure BDA0002669860570000082
其中，E(ak,bk)为代价函数，pi为输入图像，ε为防止ak取值过大的调整参数，λ是在基础层中引入到代价函数中的所有像素的局部方差的平均值，用以准确的保持图像的边缘，其表达式为：
Figure BDA0002669860570000083
其中，
Figure BDA0002669860570000084
是I在窗口ωk中的局部方差，N为引导图像中的像素数。由线性回归分析可以得到(ak,bk)的最优解表达式如下：
Figure BDA0002669860570000085
Figure BDA0002669860570000086
其中，
Figure BDA0002669860570000087
和μk分别为窗口ωk中的方差与均值，|ω|则是窗口ωk中的像素数，
Figure BDA0002669860570000088
为窗口中p的均值。
最后，在整幅图像内采取窗口操作，最后取均值可得：
Figure BDA0002669860570000089
其中，
Figure BDA00026698605700000810
k为像素点，ωi为以像素i为中心的窗口。
步骤206：用对比度受限的自适应直方图均衡算法(CLAHE)对其进行进一步的处理，通过改进图像的局部对比度来增强镜面高光图像的局部细节。
经改进的暗通道先验算法处理后的镜面高光图像存在亮度不均衡、对比度偏低的问题，提出用对比度受限的自适应直方图均衡算法(CLAHE)对其进行进一步的处理，并通过调整图像的局部对比度来增强镜面高光图像的局部细节。
首先，将处理后的图像从RGB空间转为LAB(颜色-对立)颜色空间中，并提取图像的亮度分量L；然后采用CLAHE算法对其亮度分量L进行处理，A，B分量自适应；最后，更新图像的亮度分量L，并将处理后的图像从LAB空间转换为RGB颜色空间。采用CLAHE方法处理图像，不仅有效的调整了图像的亮度，而且也增强了图像的对比度和局部细节。
其中，对A，B分量自适应即为更新图像的亮度分量L后，A，B分量会随之调整，以便更好地调整适应图像，具体调整步骤本发明实施例对此不做限制，可根据实际应用中的需要进行处理。
本发明采用的实验对象均为在现实生活场景中随机拍摄的镜面高光图像，针对镜面高光图像中信息丢失的问题，提出了基于暗通道先验的镜面高光图像增强方法。下面以在现实生活场景中随机拍摄的镜面高光图像为处理对象，来说明本发明实施例提供的一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强方法的可行性，详见下文描述：
本发明将对增强后的镜面高光图像进行评估，并与Yang、Shen et al.、Akashi alet al.、Yamamoto et al.和所提方法进行综合比较。为了更加全面地测试各方法的效果，本发明选取了包括边缘恢复度e、对比度
Figure BDA0002669860570000094
信息熵H和图像边缘强度θ作为评价指标对方法进行量化的比较。
表1.不同方法边缘恢复度e对比，指标越大越好
Figure BDA0002669860570000091
表2.不同方法对比度
Figure BDA0002669860570000092
对比，指标越大越好
Figure BDA0002669860570000093
Figure BDA0002669860570000101
表3.不同方法信息熵H对比，指标越大越好
Figure BDA0002669860570000102
表4.不同方法边缘强度θ对比，指标越大越好
Figure BDA0002669860570000103
表5.对50张镜面高光图像处理后的参考指标e、
Figure BDA0002669860570000104
H和θ平均值
Figure BDA0002669860570000105
表1-表5总结了采用Yang、Shen et al.、Akashi et al、Yamamoto et al.和本研究中提出的方法对不同现实场景中随机拍摄的镜面高光图像处理后的结果。在表5中，本发明选取了50张不同场景下的镜面高光图像，并比较了上述算法处理后的结果。通过分析上述数据，本发明发现采用e、
Figure BDA0002669860570000106
H和θ作为度量方法，各项指标大多高于其他方法，这说明本方法在增强镜面高光图像方面相较于其他方法来说具有更好的表现。经本方法处理后的图像边缘对比度、清晰度以及细节特征明显增强，而且有效的恢复了镜面高光图像中的被遮挡的局部信息。因此通过对不同场景中的镜面高光图像增强处理后的效果进行综合比较可以得出，本发明提出的方法的有效性优于其他方法。
基于同一发明构思，作为上述方法的实现，参见图9，本发明实施例还提供了一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强装置，详见下文描述：
获取模块1，用于选取输入图像中最模糊的像素，采用移动窗口最小滤波器对像素的每个颜色通道进行滤波，获取颜色通道的最大值并作为大气光成分的估计值；
构造模块2，用于在边界约束上计算局部像素的色差来构造加权函数，根据加权函数构造细化的场景透射率的目标函数；
输出模块3，用于基于改进的引导滤波优化目标函数，基于优化后的透射率、大气光成分的估计值输出最终的图像；
处理及改进模块4，用对比度受限的自适应直方图均衡对最终的图像进行处理，并改进局部对比度增强镜面高光图像的局部细节。
在一种实现方式中，参见图10，该输出模块3包括：
最小化单元31，用于根据窗口的线性系数、像素的局部方差的平均值获取窗口的代价函数使得输入图像与输出图像之间的差值最小化；
获取单元32，用于根据线性回归分析得到线性系数的最优解；基于最优解在整幅图像内采取窗口操作，最后取均值获取最终的线性关系；
输出单元33，用于基于优化后的透射率、大气光成分的估计值输出最终的图像。
在一种实现方式中，参见图11，该处理及改进模块4包括：
转换及提取单元41，用于将处理后的图像从RGB空间转为LAB颜色空间中，并提取亮度分量，采用CLAHE对亮度分量进行处理，A，B分量自适应；
更新及转换单元42，用于更新图像的亮度分量，最后将处理后的图像从LAB空间转换为RGB颜色空间。
这里需要指出的是，以上实施例中的装置描述是与上述方法实施例描述相对应的，本发明实施例在此不做赘述。
上述各个模块、单元的执行主体可以是计算机、单片机、微控制器等具有计算功能的器件，具体实现时，本发明实施例对执行主体不做限制，根据实际应用中的需要进行选择。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种基于暗通道先验的镜面高光图像增强装置，参见图12，该装置包括：处理器5和存储器6，存储器6中存储有程序指令，处理器5调用存储器6中存储的程序指令以使装置执行实施例中的以下方法步骤：
这里需要指出的是，以上实施例中的装置描述是与实施例中的方法描述相对应的，本发明实施例在此不做赘述。
上述的处理器和存储器的执行主体可以是计算机、单片机、微控制器等具有计算功能的器件，具体实现时，本发明实施例对执行主体不做限制，根据实际应用中的需要进行选择。
存储器6和处理器5之间通过总线7传输数据信号，本发明实施例对此不做赘述。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质包括存储的程序，在程序运行时控制存储介质所在的设备执行上述实施例中的方法步骤。
该计算机可读存储介质包括但不限于快闪存储器、硬盘、固态硬盘等。
这里需要指出的是，以上实施例中的可读存储介质描述是与实施例中的方法描述相对应的，本发明实施例在此不做赘述。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例的流程或功能。
计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过计算机可读存储介质进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质或者半导体介质等。
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
参考文献
[1]何凯明等人估计大气光值的方法K.He,J.Sun,and X.Tang,"Single imagehaze removal using dark channel prior,"in computer vision and patternrecognition,2009,pp.1956-1963
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于暗通道先验镜面高光图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：
选取输入图像中最模糊的像素，采用移动窗口最小滤波器对像素的每个颜色通道进行滤波，获取颜色通道的最大值并作为大气光成分的估计值；
在边界约束上计算局部像素的色差来构造加权函数，根据加权函数构造细化的场景透射率的目标函数；
基于改进的引导滤波优化目标函数，基于优化后的透射率、大气光成分的估计值输出最终的图像；
用对比度受限的自适应直方图均衡对最终的图像进行处理，并改进局部对比度以增强镜面高光图像的局部细节。
2.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验镜面高光图像增强方法，其特征在于，所述在边界约束上计算局部像素的色差来构造加权函数具体为：在边界约束上引入加权范数l1正则化以此来构造加权函数。
3.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验镜面高光图像增强方法，其特征在于，所述基于改进的引导滤波优化目标函数具体为：
根据窗口的线性系数、像素的局部方差的平均值获取窗口的代价函数使得输入图像与输出图像之间的差值最小化；
根据线性回归分析得到线性系数的最优解；
基于最优解在整幅图像内采取窗口操作，最后取均值获取最终的线性关系。
4.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验镜面高光图像增强方法，其特征在于，所述用对比度受限的自适应直方图均衡对最终的图像进行处理，并改进局部对比度以增强镜面高光图像的局部细节具体为：
将处理后的图像从RGB空间转为LAB颜色空间中，并提取亮度分量，采用CLAHE对亮度分量进行处理，A，B分量自适应；
更新图像的亮度分量，最后将处理后的图像从LAB空间转换为RGB颜色空间。
5.一种基于暗通道先验镜面高光图像增强装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于选取输入图像中最模糊的像素，采用移动窗口最小滤波器对像素的每个颜色通道进行滤波，获取颜色通道的最大值并作为大气光成分的估计值；
构造模块，用于在边界约束上计算局部像素的色差来构造加权函数，根据加权函数构造细化的场景透射率的目标函数；
输出模块，用于基于改进的引导滤波优化目标函数，基于优化后的透射率、大气光成分的估计值输出最终的图像；
处理及改进模块，用对比度受限的自适应直方图均衡对最终的图像进行处理，并改进局部对比度增强镜面高光图像的局部细节。
6.根据权利要求5所述的一种基于暗通道先验镜面高光图像增强装置，其特征在于，所述输出模块包括：
最小化单元，用于根据窗口的线性系数、像素的局部方差的平均值获取窗口的代价函数使得输入图像与输出图像之间的差值最小化；
获取单元，用于根据线性回归分析得到线性系数的最优解；基于最优解在整幅图像内采取窗口操作，最后取均值获取最终的线性关系；
输出单元，用于基于优化后的透射率、大气光成分的估计值输出最终的图像。
7.根据权利要求5所述的一种基于暗通道先验镜面高光图像增强装置，其特征在于，所述处理及改进模块包括：
转换及提取单元，用于将处理后的图像从RGB空间转为LAB颜色空间中，并提取亮度分量，采用CLAHE对亮度分量进行处理，A，B分量自适应；
更新及转换单元，用于更新图像的亮度分量，最后将处理后的图像从LAB空间转换为RGB颜色空间。
8.一种基于暗通道先验镜面高光图像增强装置，其特征在于，所述装置包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器调用存储器中存储的程序指令以使装置执行权利要求1-4中的任一项所述的方法步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-4中的任一项所述的方法步骤。
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