專利名稱：帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及圖像信息處理領域，具體涉及霧天降質(zhì)圖像的復原方法。
背景技術(shù)：
霧是一種較為常見的自然現(xiàn)象。在近海、近河、山林等地區(qū)受水汽蒸發(fā)的影響，霧發(fā)生的頻率會更高。霧天條件下，空氣中懸浮著大量的水蒸氣、塵埃等顆粒，使得霧天下的場景反射光在傳輸中發(fā)生了較為嚴重的衰減，同時背景雜光又摻雜其中，使得霧天的場景圖像對比度低，細節(jié)模糊，嚴重的影響了人的觀察以及基于視頻理解的智能算法的性能(如高速公路路口的車輛檢測)。 霧天圖像的復原方法主要包括基于大氣光學成像模型的方法和非基于大氣光學成像模型的方法。非大氣光學模型的方法旨在拉伸圖像對比度，主要包括基于直方圖均衡和Retinex方法。由于復原效果不佳或算法復雜度過高等原因，上述方法在工程中應用較少。基于大氣光學模型的方法早期曾出現(xiàn)過偏振光，多幅去霧等方法，但是由于工程局限性原因，沒有在實踐中應用。近年來，由于暗通道先驗信息這一極具工程意義的統(tǒng)計規(guī)律的發(fā)現(xiàn)，使得霧天圖像實時復原成為可能。利用暗通道先驗信息對傳輸參數(shù)圖像合理進行估計是暗通道去霧方法的關鍵技術(shù)。較為常見的有雙邊濾波、引導濾波以及多尺度濾波等過程。上述濾波過程具有較好的效果，在經(jīng)過并行加速等手段后可以滿足PC平臺下的實時處理效果。但是，在一些只能依靠嵌入式系統(tǒng)工作的環(huán)境下，上述算法的復雜度是一般的DSP處理平臺所不能承受的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為解決現(xiàn)有霧天圖像復原方法采用的算法復雜以及對圖像處理過程中會出現(xiàn)顏色偏移，同時基于DSP運行平臺無法實現(xiàn)的問題，提供一種帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法。帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法，該方法由以下步驟實現(xiàn)步驟一、將霧天原始降質(zhì)圖像以大氣為背景做歸一化操作，獲得最小通道圖像；步驟二、對步驟一獲得的最小通道圖像采用具有0(n)時間復雜度的統(tǒng)計學濾波方法求取暗通道圖像；步驟三、根據(jù)大氣光學成像模型，采用步驟二獲得的暗通道圖像求取霧天原始降質(zhì)圖像的傳輸參數(shù)圖像；步驟四、根據(jù)大氣光學成像模型，采用步驟三獲得的傳輸參數(shù)圖像求取歸一化的復原圖像；步驟五、依據(jù)白平衡理論，將步驟四歸一化的復原圖像經(jīng)白平衡校正映射后的輸出圖像為最終的復原圖像。本發(fā)明的有益效果一、本發(fā)明所述的方法極大的降低了傳輸參數(shù)圖像的估計算法復雜度，使其能夠滿足嵌入式DSP系統(tǒng)的實時處理要求。一般的霧天復原算法在傳輸參數(shù)圖像估算中使用了雙邊濾波、引導濾波以及多尺度濾波，最小二乘優(yōu)化等方法來實現(xiàn)這一過程。上述濾波算法雖然具有較好的效果，并在經(jīng)過并行加速等手段后可以滿足PC平臺下的實時處理效果。但是，在一些只能依靠嵌入式系統(tǒng)工作的環(huán)境下，上述算法的時間復雜度或空間復雜度開銷是一般的嵌入式處理平臺所不能承受的。本專利使用的具有0(n)時間復雜度的統(tǒng)計學快速濾波方法估算傳輸參數(shù)圖像。0(n)時間復雜度意味著算法處理時間與濾波選取的尺寸無關，由此極大的降低了濾波過程中的運算次數(shù)。以15*15大小的統(tǒng)計學最小值濾波為例，若采用逐點平滑移動的傳統(tǒng)濾波方式，則每點需要執(zhí)行225次比較操作，若采用本專利使用的0(n)時間復雜度的統(tǒng)計學快速濾波方法，則每點只需要7次比較運算。本專利采用的O (η)時間復雜度的統(tǒng)計學快速濾波過程，峰值內(nèi)存需要2ΜΝ (MN為圖像尺寸的大小)，時間復雜度與空間復雜度開銷均不大，能夠為一般的DSP處理平臺所承受。二、本發(fā)明將白平衡的白片假設算法很好的融入在去霧復原過程中。在基本不增加算法復雜度的前提下，實現(xiàn)了場景復原和顏色恒常的兼顧。經(jīng)過白平衡校正后的輸出圖像即為最終的復原圖像。復原后的圖像主觀視覺效果顯著提升，對比度明顯改善，復原效果 自然無失真，在濃霧條件下亦能輸出較好的效果。三、本發(fā)明所述的霧天復原方法采用單一圖像作為輸入源，算法復雜度低，復原效果好，能夠兼顧場景復原和顏色恒常。能夠滿足多種外景監(jiān)控應用需求，特別適合于航空偵查等領域嵌入式平臺的應用場合。


圖I為本發(fā)明所述的帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法的流程圖；圖2為本發(fā)明所述的帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法中采用0(η)復雜度的統(tǒng)計學快速濾波在一維空間的操作示意圖；圖3為本發(fā)明所述的帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法的效果圖，其中，圖(a)為原始降質(zhì)圖像，圖(b)為最小通道圖像，圖(C)為經(jīng)過白平衡校正后的輸出圖像，圖(d)為采用具有0(n)復雜度的統(tǒng)計學快速濾波方法估算出的傳輸參數(shù)圖像；圖4為現(xiàn)有無白平衡校正的圖像與本發(fā)明所述的復原方法校正的圖像的效果對比圖，其中，圖(a)為原始降質(zhì)圖像，圖(b)為本發(fā)明所述方法的復原圖像，圖(C)為現(xiàn)有無白平衡校正的霧天復原算法的處理圖像。圖5為濃霧圖像復原效果圖；其中，圖(a)為原始降質(zhì)的濃霧圖像，圖(b)為本發(fā)明所述方法的復原圖像。
具體實施例方式具體實施方式
一、結(jié)合圖I說明本實施方式，帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法，該方法由以下步驟實現(xiàn)步驟A、對霧天原始降質(zhì)圖像以大氣背景做歸一化操作并提取其最小通道圖像，歸一化的最小通道圖像值域范圍需校正為
。步驟B、對最小通道圖利用統(tǒng)計學濾波方法求取最小通道圖像的暗通道圖像。暗通道圖像的值域范圍是
;在執(zhí)行統(tǒng)計學濾波的過程中，使用的是具有像利用具有0(n)復雜度的統(tǒng)計學快速濾波方法。步驟C、根據(jù)大氣光學成像模型，利用暗通道圖像求取霧天原始降質(zhì)圖像的傳輸參數(shù)圖像。步驟D、根據(jù)大氣光學成像模型，利用傳輸參數(shù)圖像求取歸一化的霧天降質(zhì)圖像的復原圖像，該歸一化的復原圖像值域范圍為
。步驟E、依據(jù)白平衡理論，認為大氣背景光為純白色，將歸一化的復原圖像值域映射至
。經(jīng)白平衡全局映射后的輸出圖像即為最終的復原圖像。本實施方式中步驟A所述的霧天原始降質(zhì)圖像指對于外景霧天降質(zhì)圖像的降質(zhì)過程，大氣光學模型以公式一表述霧天圖像降質(zhì)過程。公式一、Oi(X，y) =Ji (X，y) t (x, y) +Ai (l_t (x, y)), i e {R, G, B}在上述光學模型中，i表征該光學模型在RGB三色空間中各自獨立成立，O (x，y)表示輸入圖像，即霧天降質(zhì)圖像；J(x，y)表示場景處未經(jīng)退化的原始場景信息；t(x，y)是介質(zhì)的傳輸參數(shù)圖像，即場景深度信息圖像，所述的傳輸參數(shù)圖像在RGB三色空間中認為具有共同的傳輸參數(shù)圖像4表示大氣背景光估計。步驟A中對霧天原始降質(zhì)圖像以大氣背景做歸一化操作的具體過程為以彩色圖像為例，灰度圖像視為彩色圖像的特例；對于彩色霧天降質(zhì)圖像在RGB三色空間中各自除以各自的大氣背景光估計A。大氣背景光估計A可以認為是已知項，其值可從輸入圖像直接獲得。從工程簡化的角度出發(fā)，本實施方式采用如下的方式估算大氣背景光估計A :取降質(zhì)圖像G空間(若灰度圖像，則為圖像本身)上方20行原始數(shù)據(jù)進行從大至小排序，確定數(shù)值大小為前10%的像素點所在位置，這些位置所對應的原始降質(zhì)圖像的RGB空間各自的均值作為大氣背景光在RGB空間各自的大氣背景光估計。歸一化過程由公式二表示(灰度圖像作為彩色圖像的特例)
權(quán)利要求
1.帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法，其特征是，該方法由以下步驟實現(xiàn) 步驟一、將霧天原始降質(zhì)圖像以大氣為背景做歸一化操作，獲得最小通道圖像； 步驟二、對步驟一獲得的最小通道圖像采用具有0(n)時間復雜度的統(tǒng)計學濾波方法求取暗通道圖像； 步驟三、根據(jù)大氣光學成像模型，采用步驟二獲得的暗通道圖像求取霧天原始降質(zhì)圖像的傳輸參數(shù)圖像； 步驟四、根據(jù)大氣光學成像模型，采用步驟三獲得的傳輸參數(shù)圖像求取歸一化的復原圖像； 步驟五、依據(jù)白平衡理論，將步驟四的歸一化的復原圖像經(jīng)白平衡校正，映射后的輸出圖像即為最終的復原圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法，其特征在于，步驟一中所述霧天原始降質(zhì)圖像為彩色圖像或灰度圖像，如果霧天原始降質(zhì)圖像為彩色圖像，則在RGB空間以大氣為背景做歸一化操作后求取RGB空間對應位置的最小值作為最小通道圖像；如果霧天原始降質(zhì)圖像為灰度圖像，則以大氣為背景做歸一化操作后的圖像本身為最小通道圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法，其特征在于，步驟二中對最小通道圖像采用具有0(n)時間復雜度的統(tǒng)計學濾波方法求取暗通道圖像的過程為對最小通道圖像執(zhí)行大尺度保邊最小值濾波過程，首先執(zhí)行大尺度的統(tǒng)計學最小值濾波的提取過程，然后執(zhí)行統(tǒng)計學最大值濾波算法作為最小值濾波的提取過程的邊緣優(yōu)化算法；最小通道圖像用公式表示為
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法，其特征在于，步驟五所述的依據(jù)白平衡理論，將歸一化的復原圖像經(jīng)白平衡校正映射后，輸出圖像作為最終的復原圖像的過程為認定大氣背景光為純白色，即滿足白平衡之白片假設，將歸一化的復原圖像直接作為白平衡算法中白片假設的中間結(jié)果，將整幅圖像顏色向大氣背景做白平衡顏色校正，經(jīng)白平衡校正后的輸出圖像為最終的復原圖像。
全文摘要
帶有白平衡校正的霧天降質(zhì)圖像實時復原方法，涉及圖像信息處理領域，解決現(xiàn)有霧天圖像復原方法采用的算法復雜、圖像處理過程中會出現(xiàn)顏色偏移，以及DSP等嵌入式平臺無法實現(xiàn)的問題。本發(fā)明對霧天原始降質(zhì)圖像以大氣背景做歸一化操作并提取其最小通道圖像，利用具有O(N)復雜度的統(tǒng)計學濾波快速方法求取暗通道圖像。然后求取霧天原始降質(zhì)圖像的傳輸參數(shù)圖像，根據(jù)大氣光學成像模型，利用傳輸參數(shù)圖像求取歸一化的霧天降質(zhì)圖像的復原圖像，最后依據(jù)白平衡理論，認為大氣背景光為純白色，將歸一化的復原圖像值域映射至
。經(jīng)白平衡全局映射后的輸出圖像即為最終的復原圖像。本發(fā)明方法可以滿足多種外景監(jiān)控應用需求。
文檔編號G06T5/00GK102968767SQ201210488260
公開日2013年3月13日 申請日期2012年11月26日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月26日
發(fā)明者吳笑天, 郝志成, 魯劍峰, 朱明 , 高文 申請人:中國科學院長春光學精密機械與物理研究所