专利汇可以提供基于快速导向滤波改进的暗通道先验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 公开了基于快速导向滤波改进的暗通道先验图像去雾 算法 ,属于图像去雾算法技术领域。本发明为了解决现有暗通道先验的单幅图像去雾算法中全局大气光强估计易受图中白色物体干扰,天空区域 颜色 失真,和使用软抠图方法优化透射率计算复杂的问题。本发明的基于快速导向滤波改进的暗通道先验图像去雾算法,采用改进的四叉 树搜索 算法和改进的快速导向滤波细化透射率,有效改善了去雾效果,恢复的图像颜色鲜明,视觉效果清晰自然,处理时间也有一定的改善。,下面是基于快速导向滤波改进的暗通道先验图像去雾算法专利的具体信息内容。
1.基于快速导向滤波改进的暗通道先验图像去雾算法,其特征在于:
Ⅰ.采用改进的四叉树搜索算法来精确估计全局大气光强A,算法步骤如下:
Step1:对输入的雾霾图像I进行灰度化处理,得到灰度图像G;
Step2:对图像G进行四叉树分割,并顺时针标记为1,2,3,4区域;
Step3:利用公式θi=mean(Gi)-σi,计算区域1和区域2的数值;
Step4:比较θ1和θ2的值,θ值大的区域重复Step2和Step3,若分割出的图像大小或小于设定的阈值尺寸,停止分割;
Step5:对所确定的区域W定义为天空区域,为避免所选的区域中没有天空区域,对区域W判断其方差σ2,若σ2≤0.01所确定的区域W就是真正的天空区域,分割得到的橙色区域就是天空区域,取橙色区域的最大值作为全局大气光强A,若σ2≥0.01则确定的区域W是非天空区域,则按照亮度大小从暗通道图中选取前0.1%的像素点,在原始图像中找到这些像素点对应值,取这些像素值的平均值作为全局大气光强A;
Ⅱ.采用改进的快速导向滤波细化透射率,算法步骤如下:
导向滤波中输出图像q和导向图I是一个局部线性模型即
其中q是滤波输出图像,k是速率为r的局部窗口W的索引,输出图像p,通过公式θi=mean(Gi)-σi最小化P和q的重建误差,
μk和σk是图像I在窗口k中的均值方差,∈是一个调整平滑度的正则化参数。滤波输出可用下面公式计算:
和 是以像素点i为中心的窗口wi内的a和b的均值,算法的计算量是框滤波器;
快速导向滤波的算法实现过程,伪代码为:
1:I'=fsubsample(I,s)
p'=fsubsample(p,s)
r'=r/s
2:meanI=fmean(I',r')
meanP=fmean(p',r')
corrI=fmean(I'.*I',r')
corrIp=fmean(I'.*p',r')
3:varI=corrI-meanI.*meanI
varIp=corrIp-meanI.*meanp
4:a=covIP./(varI+∈)
b=meanb-a.*meanI
5:meana=fmean(a,r')
meanb=fmean(b,r')
6:meana=fupsample(meana,s)
meanb=fupsample(meanb,s)
7:q=meana.*I+meanb。
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