一种包含大面积天空区域的图像去雾方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提供一种包含大面积天空区域的图像去雾方法及系统，方法包括：对拍摄到的有雾图像I(x)进行四叉树分割，将有雾图像分割为若干个图像区域，并在若干个图像区域中获得种子点；以获取到的种子点为基础进行天空区域生长，获取包含天空区域和非天空区域的图像，计算大气光值A；计算非天空区域的介质透射率t1(x)，同时将天空区域的介质透射率统一设置为tsky；对包含天空区域和非天空区域的图像进行边界模糊，计算得到高斯加权参数；对图像中的天空区域和非天空区域进行透射率融合；根据有雾图像的大气散射模型，计算去雾后的图像J(x)，从而得到清晰无雾图像，尤其是适用于包含大面积天空区域的雾霾图像的处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种包含大面积天空区域的图像去雾方法及系统。
技术介绍
对图像特征进行准确提取是计算机视觉正常工作的关键因素，然而在雾、霾、烟、水汽等场下，由于辐射光受到大气粒子的散射作用，导致场景的能见度降低，图像质量严重退化，不仅模糊不清，而且还会出现严重的颜色失真，极大的限制了系统效用的发挥，甚至导致计算机视觉系统无法正常工作。因此，为了改善图像质量并且丰富图像所包含的信息，使系统具备恶劣天气下工作的鲁棒性和可靠性，需要对雾天降质图像进行去雾处理。近几年来，基于假设或先验知识的单幅包含大面积天空区域的图像去雾算法成为研究的热点，很多专家和学者在不断的研究和探索，但是这些方法均存在一定的缺陷，通过上述方法处理后的图像存在方块效应或色彩失真的现象。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种包含大面积天空区域的图像去雾方法，旨在解决现有技术中采用基于假设或先验知识的单幅图像去雾算法造成图像存在方块效应或者色彩失真现象的问题。本专利技术是这样实现的，一种包含大面积天空区域的图像去雾方法，所述方法包括下述步骤：对拍摄到的有雾图像I(x)进行四叉树分割，将所述有雾图像分割为若干个图像区域，并在若干个所述图像区域中获得种子点；以获取到的种子点为基础进行天空区域生长，获取包含天空区域和非天空区域的图像，同时，计算大气光值A；计算所述非天空区域的介质透射率t1(x)，同时将所述天空区域的介质透射率统一设置为tsky，其中，所述天空区域的介质透射率为常数值；对包含天空区域和非天空区域的图像进行边界模糊，计算得到高斯加权参数I′seg(x)，其中，I′seg(x)∈(0,1)；对图像中的天空区域和非天空区域进行透射率融合，其中，透射率融合的最终表达式为：t(x)＝I′seg(x)×tsky+(1-I′seg(x))×t1(x)；根据有雾图像的大气散射模型，计算去雾后的图像J(x)，其中，t0＝0.1。作为一种改进的方案，所述对拍摄到的有雾图像I(x)进行四叉树分割的步骤之后还包括下述步骤：在对有雾图像进行n级分割后，判断若干个图像区域中参考标准参数最大值与第二大值之差是否小于预先设定的常数ST；若若干个图像区域中参考标准参数最大值与第二大值之差小于预先设定的常数ST，则控制停止对所述有雾图像的四叉树分割；否则继续进行四叉树分割。作为一种改进的方案，所述在若干个所述图像区域中获得种子点的步骤具体包括下述步骤：在若干个图像中，定义种子点区域D的大小为[m*n]，且在种子点区域D内的任意一点(x，y)的灰度值记为R(x,y)；计算种子点区域D的平均灰度值Rave，计算所述种子点区域内任意一点的灰度值R(x,y)与所述平均灰度值Rave之间的差值，Rdif(x,y)＝|R(x,y)-Rave|；当选取的点的灰度值与平均灰度值之间的差值的绝对值最小时，则选取该点为种子点。作为一种改进的方案，所述对图像中的天空区域和非天空区域进行透射率融合的步骤之后，所述根据有雾图像的大气散射模型，计算去雾后的图像的步骤之前还包括下述步骤：对融合后的透射率进行导向滤波。作为一种改进的方案，所述根据有雾图像的大气散射模型，计算去雾后的图像的步骤之后还包括下述步骤：对去雾处理后的图像进行亮度调整。本专利技术的另一目的在于提供一种包含大面积天空区域的图像去雾系统，所述系统包括：四叉树分割模块，用于对拍摄到的有雾图像I(x)进行四叉树分割，将所述有雾图像分割为若干个图像区域；种子点获取模块，用于在若干个所述图像区域中获得种子点；天空区域生长模块，用于以获取到的种子点为基础进行天空区域生长，获取包含天空区域和非天空区域的图像；大气光值计算模块，用于计算大气光值A；介质透射率计算模块，用于计算所述非天空区域的介质透射率t1(x)，同时将所述天空区域的介质透射率统一设置为tsky，其中，所述天空区域的介质透射率为常数值；边界模糊处理模块，用于对包含天空区域和非天空区域的图像进行边界模糊，计算得到高斯加权参数I′seg(x)，其中，I′seg(x)∈(0,1)；透射率融合模块，用于对图像中的天空区域和非天空区域进行透射率融合，其中，透射率融合的最终表达式为：t(x)＝I′seg(x)×tsky+(1-I′seg(x))×t1(x)；去雾处理模块，用于根据有雾图像的大气散射模型，计算去雾后的图像J(x)，其中，t0＝0.1。作为一种改进的方案，所述系统还包括：判断模块，用于在对有雾图像进行n级分割后，判断若干个图像区域中参考标准参数最大值与第二大值之差是否小于预先设定的常数ST；控制模块，用于若若干个图像区域中参考标准参数最大值与第二大值之差小于预先设定的常数ST，则控制停止对所述有雾图像的四叉树分割，否则继续进行四叉树分割。作为一种改进的方案，所述种子点获取模块具体包括：种子点区域定义模块，用于在若干个图像中，定义种子点区域D的大小为[m*n]，且在种子点区域D内的任意一点(x，y)的灰度值记为R(x,y)；平均灰度值计算模块，用于计算种子点区域D的平均灰度值Rave，差值计算模块，用于计算所述种子点区域内任意一点的灰度值R(x,y)与所述平均灰度值Rave之间的差值，Rdif(x,y)＝|R(x,y)-Rave|；种子点选取模块，用于当选取的点的灰度值与平均灰度值之间的差值的绝对值最小时，则该选取的点为种子点。作为一种改进的方案，所述系统还包括：导向滤波模块，用于对融合后的透射率进行导向滤波。作为一种改进的方案，所述系统还包括：亮度调整模块，用于对去雾处理后的图像进行亮度调整。在本专利技术实施例中，对拍摄到的有雾图像I(x)进行四叉树分割，将有雾图像分割为若干个图像区域，并在若干个图像区域中获得种子点；以获取到的种子点为基础进行天空区域生长，获取包含天空区域和非天空区域的图像，计算大气光值A；计算非天空区域的介质透射率t1(x)，同时将天空区域的介质透射率统一设置为tsky；对包含天空区域和非天空区域的图像进行边界模糊，计算得到高斯加权参数；对图像中的天空区域和非天空区域进行透射率融合；根据有雾图像的大气散射模型，计算去雾后的图像J(x)，从而得到清晰无雾图像，尤其是适用于包含大面积天空区域的雾霾图像的处理。附图说明图1是本专利技术提供的包含大面积天空区域的图像去雾方法的实现流程图；图2是本专利技术提供的在若干个图像区域中获得种子点的实现流程图；图3是本专利技术提供的包含大面积天空区域的图像去雾系统的结构框图；图4是本专利技术提供的种子点获取模块的结构框图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。图1示出了本专利技术提供的包含大面积天空区域的图像去雾方法的实现流程图，其具体包括下述步骤：在步骤S101中，对拍摄到的有雾图像I(x)进行四叉树分割，将所述有雾图像分割为若干个图像区域，并在若干个所述图像区域中获得种子点。在该步骤中，为了在有雾图像中找出天空区域，采用四叉树分割的算法对有雾图像进行处理，即：首先将有雾图像分割为四个大小相同的图像区域，然后再对每个小的图像区域进行分割，迭代继续，下述有详细说明，在此不再赘述。当四本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种包含大面积天空区域的图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：对拍摄到的有雾图像I(x)进行四叉树分割，将所述有雾图像分割为若干个图像区域，并在若干个所述图像区域中获得种子点；以获取到的种子点为基础进行天空区域生长，获取包含天空区域和非天空区域的图像，同时，计算大气光值A；计算所述非天空区域的介质透射率t1(x)，同时将所述天空区域的介质透射率统一设置为tsky，其中，所述天空区域的介质透射率为常数值；对包含天空区域和非天空区域的图像进行边界模糊，计算得到高斯加权参数I′seg(x)，其中，I′seg(x)∈(0,1)；对图像中的天空区域和非天空区域进行透射率融合，其中，透射率融合的最终表达式为：t(x)＝I′seg(x)×tsky+(1‑I′seg(x))×t1(x)；根据有雾图像的大气散射模型，计算去雾后的图像J(x)，其中，t0＝0.1。

【技术特征摘要】
1.一种包含大面积天空区域的图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：对拍摄到的有雾图像I(x)进行四叉树分割，将所述有雾图像分割为若干个图像区域，并在若干个所述图像区域中获得种子点；以获取到的种子点为基础进行天空区域生长，获取包含天空区域和非天空区域的图像，同时，计算大气光值A；计算所述非天空区域的介质透射率t1(x)，同时将所述天空区域的介质透射率统一设置为tsky，其中，所述天空区域的介质透射率为常数值；对包含天空区域和非天空区域的图像进行边界模糊，计算得到高斯加权参数I′seg(x)，其中，I′seg(x)∈(0,1)；对图像中的天空区域和非天空区域进行透射率融合，其中，透射率融合的最终表达式为：t(x)＝I′seg(x)×tsky+(1-I′seg(x))×t1(x)；根据有雾图像的大气散射模型，计算去雾后的图像J(x)，其中，t0＝0.1。2.根据权利要求1所述的包含大面积天空区域的图像去雾方法，其特征在于，所述对拍摄到的有雾图像I(x)进行四叉树分割的步骤之后还包括下述步骤：在对有雾图像进行n级分割后，判断若干个图像区域中参考标准参数最大值与第二大值之差是否小于预先设定的常数ST；若若干个图像区域中参考标准参数最大值与第二大值之差小于预先设定的常数ST，则控制停止对所述有雾图像的四叉树分割；否则继续进行四叉树分割。3.根据权利要求1所述的包含大面积天空区域的图像去雾方法，其特征在于，所述在若干个所述图像区域中获得种子点的步骤具体包括下述步骤：在若干个图像中，定义种子点区域D的大小为[m*n]，且在种子点区域D内的任意一点(x，y)的灰度值记为R(x,y)；计算种子点区域D的平均灰度值Rave，计算所述种子点区域内任意一点的灰度值R(x,y)与所述平均灰度值Rave之间的差值，Rdif(x,y)＝|R(x,y)-Rave|；当选取的点的灰度值与平均灰度值之间的差值的绝对值最小时，则选取该点为种子点。4.根据权利要求1所述的包含大面积天空区域的图像去雾方法，其特征在于，所述对图像中的天空区域和非天空区域进行透射率融合的步骤之后，所述根据有雾图像的大气散射模型，计算去雾后的图像的步骤之前还包括下述步骤：对融合后的透射率进行导向滤波。5.根据权利要求1所述的包含大面积天空区域的图像去雾方法，其特征在于，所述根据有雾图像的大气散射模型，计算去雾后的图像的步骤之后还包括下述步骤：对去雾处理后的图像进行亮度调整。6.一种包含大面积天...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文成，吴小进，刘云龙，谷善茂，
申请(专利权)人：潍坊学院，
类型：发明
国别省市：山东;37