申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2020-12-28

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN113034379B

主分类号：G06T5/92

分类号：G06T5/92;G06T5/73;G06T5/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2023.04.25#实质审查的生效;2021.06.25#公开

摘要：本发明公开了一种天候天时自适应的快速图像清晰化处理方法。该方法包括：对背景亮度进行梯度和像素值域联合滤波，预测图像环境光照S1；计算大气光强值，并依据纹理约束的误差椭球先验计算图像雾气浓度分布S2；判断降质图像是否处于散射环境，并根据环境参数计算透射率，进行散射去除S3；对于去散射图像进行光照重映射S4；判断降质图像是否处于低照度环境，并根据环境参数对选择性地对增强图像进行色偏去除S5；与传统基于模型的方法不同，本发明的方法无需进行天候区分，就可有效提升各类降质图像对比度，增强纹理边缘，恢复合理亮度，抑制色偏，且本发明方法计算开销低，可作为预处理插件加入到监控系统中以实现天候天时自适应图像获取。

主权项：1.一种天候天时自适应的快速图像清晰化处理方法，其特征在于包括如下步骤：A获取降质图像I三个颜色通道Ir,Ib,Ig的最大值Imax，采用最大值滤波对Imax进行滤波获得背景亮度Iback，并对Iback进行像素值域和梯度域联合滤波，从而获取降质图像对应的环境光照图像U；B将U中灰度值较高的前百分之一的像素的均值视为大气光强值A，计算降质图像I与A的比值Z，将Z中各区域像素在RGB颜色空间中所构成的簇边界视为误差椭球面Q，根据Q的下边界坐标估计出降质图像在该区域的雾气浓度，并依次计算各区域得到粗糙雾气浓度图Dc，依靠散射方程计算出去雾图像的纹理分布图J1；C将J1中区域纹理强度作为Dc置信度约束，可以得到Dc的优化结果Dr，若Dr的均值位于[0.3,1]之间，则认为降质图像成像于散射环境中，对于散射环境图像，Dr保持不变，对于非散射环境图像，Dr乘以散射参数0.7，从Dr计算得到Dop，计算1-Dop得到透射率t，利用透射率t、大气光强值A，环境光照U以及散射成像方程还原出去散射增强图像J2；D为了抑制成像环境中光照得不均匀分布，增强图像暗部细节，根据环境光照图像U对J2进行光照重映射，得到增强图像J；E计算U中灰度值较低的百分之50的像素的均值作为环境感光值G，如果G低于40，说明判断降质图片成像于低照度环境中，对于处于低照度环境中的降质图像，额外进行色偏去除，从而得到最终的清晰化图像J；其中：所述步骤A包括：用像素值域和梯度域联合滤波器对于背景亮度Iback进行边缘保持滤波，得到环境光照图像U： 其中，下标c表示r,g,b颜色通道，ψ为像素x周围的小块，Ω为包含ψ的一个区域，Nw为Ω中包含的像素数量，N代表像素x的4个邻接像素，γ,λ，α为可控参数，用来控制滤波的力度，Aa为值域滤波结果，作为梯度域滤波器的输入，其中在初始化时，设置γ＝2.5,λ＝0.01，α＝100，所述步骤B包括：计算雾气图像中作为像素簇边界的误差椭球面Q的相对于三维坐标轴的最小偏移s：首先计算Q的大小： 其中，z代表雾气图像像素与大气光强值之商μ表示Q的中心，U表示方向矩阵，其中列为Q的轴向量，再根据椭球大小计算椭球下边界距离坐标轴的偏移s： 其中，σ为区域方差，以图像I作为引导图对μ，σ进行引导滤波得到得到s，所述步骤C包括：根据偏移量s和纹理强度约束计算精细雾气浓度Dr： 其中，Cx表示纹理强度约束，可以通过曲线映射，由J1中的纹理强度转化得到： 其中，J1是根据s和散射方程得到的粗糙去雾图像的纹理分布图，sm为s的均值，k1为固定参数，n表示s的直方图统计结果，κ为纹理强度约束参数，由图像雾气浓度的分布决定，Minth函数可以获取将J1像素从小到大排序后1％处的纹理强度值，所述步骤D包括：对于去散射的图像进行以扩大可观察信息量为指引的光照重映射，以去除低照度干扰： 其中J2,m为J2的均值，Um为U的均值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 天候天时自适应的快速图像清晰化处理方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD