一種基于黃霾物理特性的單幅圖像去霾算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別涉及一種基于黃霾物理特性的單幅圖像去霾算 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 如今空氣污染日漸嚴(yán)重，尤其是霧霾天氣，在入冬后幾乎每天都會發(fā)生，在室外拍 攝的圖片由于霧霾顆粒對光線具有散射作用，使得圖像細節(jié)模糊，整體圖像質(zhì)量下降。
[0003] 在現(xiàn)有技術(shù)中，主流的圖像處理方法是獲取圖片中的大氣光值，根據(jù)大氣光值確 定該圖像內(nèi)大氣傳輸透射率的分布圖，進而根據(jù)大氣傳輸透射率確定去霧表達式，以便根 據(jù)上述去霧霾表達式對圖像進行處理，從而達到去除霧霾天對圖像的影響。
[0004] 但是，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中存在以下問題：
[0005] 現(xiàn)有技術(shù)中對大氣光值的選取通過肉眼確定圖像中亮度最高的亮度值，沒有考慮 在大氣散射模型中亮度的準(zhǔn)確含義，并且在圖像處理的過程中沒有對霧和霾這兩種不同的 天氣情況進行區(qū)分對待，而是進行統(tǒng)一的處理，由于霧和霾的具體成因不同，這樣采用統(tǒng)一 處理方式的結(jié)果是并不能達到糾正色差、恢復(fù)圖像原有亮度和對比度的效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明提供了一種基于黃霾物理特性的單幅圖像去霾 算法，所述單幅圖像去霾算法包括：
[0007] 獲取待處理圖像，確定所述待處理圖像中的天空區(qū)域；
[0008] 在所述天空區(qū)域中確定大氣光點，確定所述待處理圖像中色彩通道的比值；
[0009] 根據(jù)所述待處理通道中色彩通道的比值，確定所述待處理圖像的傳輸圖；
[0010] 結(jié)合黃霾的物理特性，調(diào)節(jié)所述傳輸圖的飽和度，生成調(diào)節(jié)后的圖像。
[0011] 可選的，所述獲取待處理圖像，確定所述待處理圖像中的天空區(qū)域，包括：
[0012] 將所述待處理圖像劃分為多個區(qū)域，提取所述待處理圖像中的第一區(qū)域，對所述 第一區(qū)域進行彩色邊緣檢測，得到邊緣圖像；
[0013] 對所述邊緣圖像進行二值化處理，得到處理后的精細邊緣圖像；
[0014] 檢測所述精細邊緣圖像中，如果符合第一預(yù)設(shè)條件，則判定所述精細邊緣圖對應(yīng) 的所述第一區(qū)域為天空區(qū)域。
[0015] 可選的，所述在所述天空區(qū)域中確定大氣光點，確定所述待處理圖像中色彩通道 的比值，包括：
[0016] 在至少一個所述天空區(qū)域中選取亮度最高的點作為大氣光點；
[0017] 確定所述大氣光點中紅色通道、綠色通道、藍色通道的第一數(shù)值比例，將所述第一 數(shù)值比例作為所述待處理圖像中色彩通道比值。
[0018] 可選的，所述根據(jù)所述待處理通道中色彩通道的比值，確定所述待處理圖像的傳 輸圖，包括：
[0019] 根據(jù)所述待處理圖像中色彩通道的比值，按第一調(diào)整公式對所述待處理圖像中每 個像素在紅色通道、綠色通道和藍色通道中的數(shù)值進行調(diào)整，得到調(diào)整后的數(shù)值，所述第一 調(diào)整公式具體為：
[0020]
[0021] 其中，R'為每個像素調(diào)整后紅色通道的數(shù)值，G'為每個像素調(diào)整后綠色通道的數(shù) 值，B'為每個像素調(diào)整后藍色通道的數(shù)值，R為每個像素調(diào)整前紅色通道的數(shù)值，G為每個 像素調(diào)整前綠色通道的數(shù)值，B為每個像素調(diào)整前藍色通道的數(shù)值，R w為大氣光點紅色通道 的數(shù)值，6"為大氣光點綠色通道的數(shù)值，B "為大氣光點藍色通道的數(shù)值，T為預(yù)設(shè)的通道取 值上限；
[0022] 基于紅色、綠色、藍色散射率與波長的關(guān)系，結(jié)合人眼對所述紅色、綠色、藍色的敏 感程度，確定在色彩空間轉(zhuǎn)換為HSI (Hue-Saturation-Intensity，色度-飽和度-強度）時 的強度轉(zhuǎn)換公式，根據(jù)所述強度轉(zhuǎn)換公式獲取所述待處理圖像中每個像素的強度值，所述 強度轉(zhuǎn)換公式具體為：
[0023] I = 0· 4520*R' +0· 5121*G' +0· 0359*B'，
[0024] 其中，I為HSI色彩空間內(nèi)的強度值；
[0025] 在轉(zhuǎn)換至所述HSI色彩空間后，選取所述待處理圖像中每個像素在所述紅色通 道、綠色通道、藍色通道中數(shù)值的最小值，根據(jù)所述最小值組成灰度圖，對所述灰度圖進行 雙邊濾波，構(gòu)成所述待處理圖像的傳輸圖。
[0026] 可選的，所述結(jié)合黃霾的物理特性，調(diào)節(jié)所述傳輸圖的飽和度，生成調(diào)節(jié)后的圖 像，包括：
[0027] 結(jié)合第二調(diào)整公式，對所述傳輸圖中每個像素的飽和度進行調(diào)節(jié)，生成調(diào)節(jié)后的 圖像，所述第二調(diào)整公式具體為：
[0028]
[0029] 其中，S為所述待處理圖像中每個像素的原始飽和度，S'為處理后每個像素的飽 和度。
[0030] 本發(fā)明提供的技術(shù)方案帶來的有益效果是：
[0031] 通過確定待處理圖像中的天空區(qū)域，進而選取天空區(qū)域中的最亮點作為白平衡的 標(biāo)準(zhǔn)點，然后根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)點的色彩通道比值進行全幅圖像的顏色調(diào)整，并且進行色彩空間 的轉(zhuǎn)換，以及根據(jù)黃霾的特性對轉(zhuǎn)換后的飽和度進行調(diào)整，避免了現(xiàn)有技術(shù)中不能針對霾 的特性對圖像色彩實施調(diào)節(jié)的發(fā)生，減小了圖像色差，盡可能恢復(fù)圖像原有亮度和對比度。
【附圖說明】
[0032] 為了更清楚地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖 作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普 通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0033] 圖1是本發(fā)明提供的一種基于黃霾物理特性的單幅圖像去霾算法的流程示意圖；
[0034] 圖2是本發(fā)明提供的一種基于黃霾物理特性的單幅圖像去霾算法中的濾波方式 的對比示意圖；
[0035] 圖3是樣本1的原始圖像、精細邊緣圖像以及大氣光點的位置示意圖；
[0036] 圖4是樣本2的原始圖像、精細邊緣圖像以及大氣光點的位置示意圖；
[0037] 圖5是樣本3的原始圖像、精細邊緣圖像以及大氣光點的位置示意圖；
[0038] 圖6樣本4的原始圖像、色彩平衡仿真結(jié)果以及仿真前后對比直方圖；
[0039] 圖7樣本5的原始圖像、色彩平衡仿真結(jié)果以及仿真前后對比直方圖；
[0040] 圖8是樣本6的原始圖像和去霾仿真后的圖像；
[0041] 圖9是樣本7的原始圖像和去霾仿真后的圖像。
【具體實施方式】
[0042] 為使本發(fā)明的結(jié)構(gòu)和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的結(jié)構(gòu)作進一步地 描述。
[0043] 實施例一
[0044] 本實施例提供一種基于黃霾物理特性的單幅圖像去霾算法，如圖1所示，所述單 幅圖像去霾算法包括：
[0045] 101、獲取待處理圖像，確定所述待處理圖像中的天空區(qū)域。
[0046] 102、在所述天空區(qū)域中確定大氣光點，確定所述待處理圖像中色彩通道的比值。
[0047] 103、根據(jù)所述待處理通道中色彩通道的比值，確定所述待處理圖像的傳輸圖。
[0048] 104、結(jié)合黃霾的物理特性，調(diào)節(jié)所述傳輸圖的飽和度，生成調(diào)節(jié)后的圖像。
[0049] 在實施中，首先在待處理圖像中確定天空區(qū)域，在天空區(qū)域中確定大氣光點后，根 據(jù)已確定的大氣光點確定待處理圖像中色彩通道的比值，進而根據(jù)色彩通道的比值確定待 處理圖像的傳輸圖，最終根據(jù)黃霾的物理特性，對所述傳輸圖的飽和度進行調(diào)節(jié)，生成調(diào)節(jié) 后的圖像。在整體的去霾過程中，由于選取天空區(qū)域中大氣光點作為待處理圖像中的色彩 通道調(diào)整的標(biāo)準(zhǔn)，這樣可以盡可能恢復(fù)圖像原有的色彩，在加上針對黃霾的物理特性對圖 像的飽和度進行調(diào)節(jié)，這樣能夠相對與現(xiàn)有技術(shù)中將霧和霾統(tǒng)一處理的方式，能夠?qū)D像 調(diào)節(jié)至更接近真實的色彩，從而恢復(fù)圖像原有的亮度和飽和度。
[0050] 可選的，所述獲取待處理圖像，確定所述待處理圖像中的天空區(qū)域，包括：
[0051] 步驟一，將所述待處理圖像劃分為多個區(qū)域，提取所述待處理圖像中的第一區(qū)域， 對所述第一區(qū)域進行彩色邊緣檢測，得到邊緣圖像。
[0052] 在實施中，根據(jù)調(diào)查統(tǒng)計分析，大部分在黃霾天氣下的圖片是在白天室外拍攝的， 而在白天室外的環(huán)境中，光照的最主要來源即是太陽直射光和漫反射天光，對應(yīng)光照強度 最高的區(qū)域就是天空區(qū)域，其他的部分或多或少由于建筑或其他物體的遮擋，對應(yīng)的光照 強度都不會高于天空區(qū)域，在這樣的情況下，即便有黃霾的干擾，天空區(qū)域的亮度值的損失 也不會太高，因此在待處理圖像中確定天空區(qū)域，就成了一個很重要的問題。
[0053] 上述步驟一中，預(yù)先對待處理圖像進行區(qū)域劃分，得到多個區(qū)域，每次選取一個 區(qū)域?qū)?yīng)的圖像進行彩色邊緣檢測，具體的彩色邊緣檢測方法可以使用計算彩色梯度的 ColorGrad算法，針對RGB色彩空間內(nèi)的彩