CN104281998A - 一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法 - Google Patents
一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104281998A CN104281998A CN201310288781.4A CN201310288781A CN104281998A CN 104281998 A CN104281998 A CN 104281998A CN 201310288781 A CN201310288781 A CN 201310288781A CN 104281998 A CN104281998 A CN 104281998A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- filtering
- propagation function
- medium propagation
- guiding
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法。该方法包括:1)获取一幅彩色原图像J,根据RGB三个颜色通道的值得出最小颜色分量图像Jd,并对其进行下采样获得图像2)对图像进行最小值滤波运算,得出图像3)基于图像得出大气光值A及介质传播函数t↓(x);4)以步骤2)中得到的为引导,对t↓(x)进行引导滤波运算,得到细化的介质传播函数(x);5)以步骤1)中所述最小颜色分量图像Jd为引导,对步骤4)中得到的
Description
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术领域,具体涉及一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法。
背景技术
计算机视觉***的很多户外应用,如城市交通、视频监控、地形勘测、智能车辆等,都需要清晰准确地提取图像特征,对图像特征的检测具备鲁棒性。然而,在雾、霾等天气情况下,由于大气中悬浮的大量微小水滴、气溶胶的散射作用,相机接收到来自于场景的辐射会在传输过程中发生衰减,导致捕获的图像严重降质,图像中目标对比度下降且色彩失真,这不仅影响图像的视觉效果,而且影响图像分析和理解的性能,极大地限制了各种户外视觉***功能的发挥。因此需要在视频图像中消除雾天对场景图像的影响。
从雾天图像上复原清晰场景是一项有挑战性的课题。大气中雾所依赖的深度信息是未知的,在只有一幅图像可分析的情况下,解决这一问题受到了制约。因此,很多使用多张图像或其他更多辅助信息的去雾方法被提出。用多幅图像从不同程度的偏振光的角度来去除雾的干扰。这些方法需要利用同一场景的多幅输入图像,即不同天气条件下获取的多幅图像,或者不同偏振程度的多幅图像。然而,在实际应用中,通常都无法满足这样的特殊条件。
近年来单幅图像的去雾方法有了很大进展,许多方法都建立在先验假设基础之上,例如清晰图像应该具有相当高的对比度、暗原色先验知识等。但是基于数据假设的单幅图像去雾算法几乎均存在计算过程复杂、耗时的问题,难以满足实际场合实时应用的要求。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法,使得能够满足雾天图像的清晰化实时处理要求。
为了实现发明目的,本发明采用的技术方案如下:
本发明提供一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法,包括:
获取一幅彩色原图像J,根据原图像的RGB三个颜色通道的值得出原图像的最小颜色分量图像Jd,
式中,Jc为图像J的颜色通道。
对图像Jd进行下采样,获得最小颜色分量图像Jd的下采样图像
对所述下采样图像进行最小值滤波运算,得出最小滤波图像
式中,Ω(x)是以x为中心的小方块。
对图像像素值从高到低排序,然后选择排序为第n的值最为全局大气光A,n取值为图像的像素个数乘以0.1%。
利用图像计算介质传播函数t↓(x),
式中,ω(0<ω≤1)为引进的一个常数,已达到有针对性保留一部分覆盖遥远景物的雾的目的。
图像为引导,对介质传播函数t↓(x)进行引导滤波运算,得到细化的介质传播函数(x),
其中,μk和分别为滤波小方块wk内像素的平均值和方差;|w|为wk像素的个数;ε为引进的规则化参数,为一小数。
以所述原图像的最小颜色分量图像Jd为引导,对介质传播函数(x)进行引导滤波上采样运算,得到原图像J的介质传播函数t(x),
其中,为对(x)进行最近邻插值得到的上采样图像。
根据所述大气光值A和介质传播函数,原雾化图像J进行去雾操作,获得去雾后的清晰图像I。
其中,t0的取值范围设为0.05-0.1。
上述技术方案可以看出,本发明具有以下优点:
1)仅要求单幅输入图像,且无需任何场景结构信息或用户交互。
2)处理速度快,适合于实时图像处理
3)算法简单,节省了计算存储空间
4)图像去雾清晰化效果好,能很好恢复图像细节
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法,使得能够满足雾天图像的清晰化实时处理要求。
实施步骤:
1、获取一幅彩色原图像J,根据原图像的RGB三个颜色通道的值得出原图像的最小颜色分量图像Jd,
式中,Jc为图像J的颜色通道。
2、对最低亮度图像进行下采样,获得最小颜色分量图像Jd的下采样图像并进行最小值滤波运算,
式中,Ω(x)是以x为中心的小方块。得出最小滤波图像
对图像像素值从高到低排序,然后选择排序为第n的值最为全局大气光A,n取值为图像的像素个数乘以0.1%。
3、利用图像计算介质传播函数t↓(x),
式中,ω(0<ω≤1)为引进的一个常数,已达到有针对性保留一部分覆盖遥远景物的雾的目的。
4、以图像为引导,对介质传播函数t↓(x)进行引导滤波运算,得到细化的介质传播函数(x),
其中,μk和分别为滤波小方块wk内像素的平均值和方差;|w|为wk像素的个数;ε为引进的规则化参数,为一小数。
5、以所述原图像的最小颜色分量图像Jd为引导,对介质传播函数(x)进行引导滤波上采样运算,得到原图像J的介质传播函数t(x),
其中,为对(x)进行最近邻插值得到的上采样图像。
6、根据所述大气光值A和介质传播函数,原雾化图像J进行去雾操作,获得去雾后的清晰图像I。
其中,t0的取值范围设为0.05-0.1。
上述技术方案可以看出,本发明的方法用建立在物理模型的基础上,利用下采样图像进行介质传播函数的粗估计,并利用引导滤波上采样方法估计原雾化图像的介质传播函数,是快速单幅图像去雾清晰化的一种新算法。本发明技术方案无需任何场景的附加信息,能够快速有效地对雾化图像进行清晰化处理。
以上对本发明实施例所提供的一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (3)
1.一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法,其特征在于:
该方法包括以下步骤:1)获取一幅彩色原图像J,根据原图像的RGB三个颜色通道的值得出原图像的最小颜色分量图像Jd,并对其进行下采样,获得最小颜色分量图像Jd的下采样图像;2)对所述下采样图像进行最小值滤波运算,得出最小滤波图像;3)基于所述最小滤波图像得出大气光值A及介质传播函数t↓(x);4)对介质传播函数t↓(x)进行滤波运算,得到滤波后的介质传播函数(x);5)对步骤4)中得到的介质传播函数(x)进行滤波上采样运算,得到原图像J的介质传播函数t(x);6)根据所述大气光值和介质传播函数,原雾化图像J进行去雾操作,获得去雾后的清晰图像。
2.根据权利要求1所述的基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法,其特征在于:
所述方法步骤4)中采用引导滤波方法,以图像为引导,对介质传播函数t↓(x)进行引导滤波运算,得到细化的介质传播函数(x)。
3.根据权利要求1所述的基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法,其特征在于:
所述方法步骤5)中采用引导滤波上采样方法,以原图像的最小颜色分量图像Jd为引导,对步骤4)中得到的介质传播函数(x)进行引导滤波上采样运算,得到原图像J的介质传播函数t(x)。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310288781.4A CN104281998A (zh) | 2013-07-03 | 2013-07-03 | 一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310288781.4A CN104281998A (zh) | 2013-07-03 | 2013-07-03 | 一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104281998A true CN104281998A (zh) | 2015-01-14 |
Family
ID=52256849
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201310288781.4A Pending CN104281998A (zh) | 2013-07-03 | 2013-07-03 | 一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104281998A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104809697A (zh) * | 2015-03-13 | 2015-07-29 | 哈尔滨工程大学 | 一种改进的高提升滤波快速海雾图像增强方法 |
CN105976337A (zh) * | 2016-05-10 | 2016-09-28 | 长安大学 | 一种基于中值引导滤波的图像去雾方法 |
CN107730472A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-02-23 | 昆明理工大学 | 一种基于暗原色先验的图像去雾优化算法 |
CN109345479A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-02-15 | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 | 一种视频监控数据的实时预处理方法及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102170574A (zh) * | 2011-05-23 | 2011-08-31 | 北京工业大学 | 一种实时视频去雾处理*** |
CN102682443A (zh) * | 2012-05-10 | 2012-09-19 | 合肥工业大学 | 基于偏振图像引导的快速去雾算法 |
CN102750674A (zh) * | 2012-04-26 | 2012-10-24 | 长春理工大学 | 基于自适应容差的视频图像去雾方法 |
-
2013
- 2013-07-03 CN CN201310288781.4A patent/CN104281998A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102170574A (zh) * | 2011-05-23 | 2011-08-31 | 北京工业大学 | 一种实时视频去雾处理*** |
CN102750674A (zh) * | 2012-04-26 | 2012-10-24 | 长春理工大学 | 基于自适应容差的视频图像去雾方法 |
CN102682443A (zh) * | 2012-05-10 | 2012-09-19 | 合肥工业大学 | 基于偏振图像引导的快速去雾算法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
KAIMING HE ET AL: "Guided Image Filtering", 《IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE》 * |
唐鉴波 等: "基于引导滤波的单幅图像去雾算法研究", 《科学技术与工程》 * |
胡玲玲: "单幅自然图像复原算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104809697A (zh) * | 2015-03-13 | 2015-07-29 | 哈尔滨工程大学 | 一种改进的高提升滤波快速海雾图像增强方法 |
CN104809697B (zh) * | 2015-03-13 | 2018-03-13 | 哈尔滨工程大学 | 一种改进的高提升滤波快速海雾图像增强方法 |
CN105976337A (zh) * | 2016-05-10 | 2016-09-28 | 长安大学 | 一种基于中值引导滤波的图像去雾方法 |
CN105976337B (zh) * | 2016-05-10 | 2018-12-18 | 长安大学 | 一种基于中值引导滤波的图像去雾方法 |
CN107730472A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-02-23 | 昆明理工大学 | 一种基于暗原色先验的图像去雾优化算法 |
CN109345479A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-02-15 | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 | 一种视频监控数据的实时预处理方法及存储介质 |
CN109345479B (zh) * | 2018-09-28 | 2021-04-06 | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 | 一种视频监控数据的实时预处理方法及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105354806B (zh) | 基于暗通道的快速去雾方法及*** | |
CN102831591B (zh) | 一种基于高斯滤波的单幅图像的实时去雾方法 | |
CN103605977B (zh) | 一种车道线的提取方法及装置 | |
CN102750674B (zh) | 基于自适应容差的视频图像去雾方法 | |
US9418402B2 (en) | System for improving foggy luminance image using fog reduction estimation model | |
US20140205192A1 (en) | Image defogging method and system | |
CN102186089B (zh) | 单分量视频图像雨场去除方法 | |
CN104050637B (zh) | 基于两次引导滤波的快速图像去雾方法 | |
US20150287170A1 (en) | Apparatus for improving fogged image using user-controllable root operator | |
CN105631831B (zh) | 一种雾霾条件下视频图像增强方法 | |
EP2568438A2 (en) | Image defogging method and system | |
CN107274445A (zh) | 一种图像深度估计方法和*** | |
CN107909548A (zh) | 一种基于噪声建模的视频去雨方法 | |
CN104182943B (zh) | 一种融合人眼视觉特性的单幅图像去雾方法 | |
CN104281998A (zh) | 一种基于引导滤波的快速单幅彩色图像去雾方法 | |
CN106657948A (zh) | 低照度Bayer图像的增强方法及增强装置 | |
CN105701783A (zh) | 一种基于环境光模型的单幅图像去雾方法及装置 | |
CN107636724A (zh) | 影像的波长自适应去雾装置及方法 | |
CN110348273B (zh) | 神经网络模型训练方法、***及车道线识别方法、*** | |
Halmaoui et al. | Contrast restoration of road images taken in foggy weather | |
CN107730472A (zh) | 一种基于暗原色先验的图像去雾优化算法 | |
CN105898111A (zh) | 一种基于谱聚类的视频去雾方法 | |
CN104168402B (zh) | 一种视频帧图像去雾方法及装置 | |
Li et al. | Single image haze removal via a simplified dark channel | |
CN103226816A (zh) | 基于快速高斯滤波的雾霾图像介质传输率估算与优化方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
DD01 | Delivery of document by public notice |
Addressee: Shenzhen Research Institute of Sun Yat-Sen University Document name: the First Notification of an Office Action |
|
DD01 | Delivery of document by public notice | ||
DD01 | Delivery of document by public notice |
Addressee: Shenzhen Research Institute of Sun Yat-Sen University Document name: Notification that Application Deemed to be Withdrawn |
|
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20150114 |