专利汇可以提供一种基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于暗原色先验模型的去雾方法,提出混合滤波快速图像去雾 算法 的实现。其包括以下步骤:步骤1:利用小波分析对图片进行 边缘检测 将天空区域从图片中抠除;步骤2:对图像进行分 块 处理,分别计算各区域的A值;步骤3:求出有雾降质图像的暗原色图;步骤4:在暗原色的 基础 上,对雾图进行最大值滤波,求出透射率矩阵;步骤5:利用最小值滤波估算透射率矩阵的下限值;步骤6:使用指导滤波修复透射矩阵;步骤7:利用 小波变换 方法对去雾后的复原图像进行滤波和平滑处理,得到处理后的去雾图像。,下面是一种基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法专利的具体信息内容。
1.一种基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤S1:利用小波分析对图片进行边缘检测,将天空区域从图片中抠除;
步骤S2:对图像进行分块处理,分别计算各区域的大气光强度A;
步骤S3:求出有雾降质图像P的暗原色图Pdark(x), 其中
Pdark(x)为雾图的暗原色图像,Pc(y)为1个颜色通道的亮度值,Ω(x)为对应户外无雾图像中至少1个颜色通道强度值很低的假定区域;
步骤S4:对暗原色图像进行最大值滤波,其公式为: 根据最大值
滤波求出透射率矩阵,其公式为: 其中ω为系数,0<ω≤1;
步骤S5:利用最小滤波估算透射率矩阵的下限值t0,其公式为: 其中,rmin为将不同带雾图像选择修复后暗原色图像 中数值较大的前0.05%像素点,求出它们的平均值,将该平均值与A作比较,选取二者中较小的值为rmin;
步骤S6:采用指导滤波修复透射率矩阵t(x);
步骤S6.1:将t(x)作为指导滤波的指导图像,用它求解修复后的透射率矩阵trefine(x)。
假设在一个以点i为中心的窗口ωi(ωi的大小为ω×ω)内,滤波后的trefine(x)与指导图像t(x)存在线性关系,即:
其中σ2标准
差,ε是为了保证分母不为0的近似0的正则化系数,F(x)为原始带雾图像;
步骤S6.2:利用大气散射模型得到复原图像I:P(x)=I(x)t(x)+A(1-t(x)),把求得的透射率trefine(x)以及大气光值A代入上式即可求得复原;
步骤S7:进一步加强图像增强,采用小波变换进行图像滤波,即:th=max(I),其中th表示阈值,I表示修复后去雾图像的低频区域;构造以下去雾阈值函数对小波变换后的系数进行修正,以达到图像增强的目的:
其中,C(I)为小波系数,Cth(I)是阈值改造后的
系数,a为增益因子,
将步骤6.2中求得的复原图像I代入,得到最终的去雾图像,
2.根据权利要求1所述的一种基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法,其特征在于:步骤S7中在雾气浓时M取2即可。
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