【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術屬于計算機視覺、圖像清晰化等，具體涉及一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法。
技術介紹
1、在大雨、濃霧、強霧霾等極端惡劣氣象條件下，拍攝場景圖像用于目標識別時，由于大氣中散射顆粒(如雨、霧)對光線的散射和吸收作用，通常會導致圖像的對比度顯著下降，顏色失真，場景模糊，目標難以清晰辨認。圖像模糊問題尤其在極端雨霧天氣下表現(xiàn)得尤為嚴重，它不僅影響安防監(jiān)控、交通管理和海上救援等領域的視覺信息獲取，還對光學遙感、軍事偵查和目標識別等專業(yè)應用造成了顯著的負面影響。
2、現(xiàn)有的圖像去霧或者去霾技術主要分為三大類，其中圖像增強技術側重通過圖像處理技術提升場景的對比度并抑制噪聲，適用場景十分有限，不能有效改善極端雨霧天氣下的圖像重構問題，申請?zhí)枮閏n202311274222.8，名稱為“一種基于retinex和變分模型的圖像去霧方法及裝置”的專利技術專利基于retinex和變分模型進行圖像增強去霧，該方法針對薄霧場景下的處理較為有效，但對于極端氣象條件下的處理效果有限，無法重構出目標的信息；基于物理模型的方法依賴于先驗信息，且計算復雜度高，降低了圖像重構速度，申請?zhí)枮閏n201910720005.4，名稱為“基于先驗信息的圖像去霧方法”的專利技術專利結合暗通道先驗與色彩衰減先驗來實現(xiàn)圖像去霧功能，其針對薄霧場景具有良好的效果，但其依賴于多種先驗信息，處理過程較為復雜，大幅降低了圖像的重構速度；基于深度學習的圖像去霧技術依賴于訓練集的規(guī)模和場景種類，模型泛化性和實時性都有待提高，申請?zhí)枮閏n2024109748
技術實現(xiàn)思路
1、針對現(xiàn)有圖像重構技術在惡劣天氣條件下無法恢復出目標信息的問題，本專利技術提出了一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，通過模擬雨霧作用于清晰場景的圖像退化機理，利用高斯模糊獲取大氣光矩陣實現(xiàn)對圖像的初步去雨霧，并對圖像進行亮度調節(jié)實現(xiàn)最終的圖像重構。相比于現(xiàn)有技術，本專利技術所提出的方法不涉及復雜的遍歷計算流程以及迭代循環(huán)算法，計算過程簡單，通過結合圖像增加技術和大氣成像物理模型，實現(xiàn)了在極端雨霧天氣條件下的低復雜度單幀圖像重構，探測距離接近2倍能見度，適用于嚴重退化圖像中的目標識別與探測。
2、本專利技術針對于極端雨霧氣象條件下的圖像對比度低、模糊以及目標不易識別的問題，先通過圖像的整體歸一化提升對比度，再利用多次高斯模糊獲取大氣光矩陣與全局大氣光參數，結合考慮雨霧保留因子的大氣去霧模型實現(xiàn)圖像的初步去霧，最后利用圖像歸一化與伽馬變換進行圖像的亮度調節(jié)以增強微弱的目標信息，實現(xiàn)圖像去霧。本方法只依賴于原始退化圖像，無需任何先驗信息和數據集，具有良好的場景適應性，可以簡單快速實現(xiàn)圖像重構。
3、本專利技術解決其技術問題具體采用的技術方案是：
4、一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法：首先通過對雨霧退化原圖進行整體歸一化以提升對比度，再利用多次高斯模糊獲取大氣光矩陣與全局大氣光參數，結合考慮雨霧保留因子的大氣去霧模型實現(xiàn)圖像的初步去霧，最后利用圖像歸一化與伽馬變換進行圖像的亮度調節(jié)以增強微弱的目標信息，實現(xiàn)圖像去霧。
5、進一步地，所述通過對雨霧退化原圖進行整體歸一化以提升對比度具體為：若為彩色圖像，則提取圖像r、g、b三通道整體的最大值，再用圖像整體除去該值使得圖像的整體灰度范圍在0-1區(qū)間內；若為灰度圖像則獲取灰度圖像的最大值進行圖像歸一化。
6、進一步地，所述利用多次高斯模糊獲取大氣光矩陣與全局大氣光參數具體是利用多次高斯濾波處理求取大氣光矩陣a以及求取全局大氣光a∞；
7、所述高斯濾波基于二維高斯函數，表達式為：
8、
9、其中，i與j表示相對于濾波器中心的像素坐標，σ是高斯分布的標準差，用于控制濾波器的擴散程度，通過對不同濃度的霧場景設置不同的σ，反演獲得不同環(huán)境的大氣光矩陣，際場景的霧越濃，σ的值越大；
10、對圖像進行高斯濾波，過程由高斯濾波器g(i,j,σ)與圖像進行卷積得到，過程如下所示：
11、
12、其中，g(i,j,σ)表示標準差為σ的高斯濾波器，i(x-i,y-j)表示圖像i中位置為(x-i,y-j)的像素值，gs(i(x,y),σ)表示i經過標準差為σ的高斯濾波器濾波的過程。
13、進一步地，利用多次高斯濾波處理求取大氣光矩陣a的過程具體為：
14、首先對輸入圖像進行一次高斯濾波，獲取的圖像i1為輸入圖像的一次高斯模糊圖像：
15、i1＝gs(i,σ1)
16、將原始輸入圖像i與一次模糊圖像i1作差并取絕對值，將結果進行二次高斯模糊，獲取帶有圖像邊緣信息的圖像i2，設置的參數σ2大于σ1：
17、i2＝gs(|i-i1|,σ2)
18、再將一次模糊獲取的圖像i1與二次模糊獲取的圖像i2進行作差，并對結果進行高斯模糊，設置的參數σ3大于σ2，將獲取的結果作為大氣光矩陣a：
19、a＝gs(i1-i2,σ3)。
20、進一步地，求取全局大氣光a∞的過程具體為：對于彩色圖像，分通道獲取a∞，每一個通道有各自對應的a∞，通過求得的大氣光矩陣a在r、g、b三通道各自的最大值，將各自通道求得的灰度最大值作為最終的a∞；對于灰度則為灰度圖像的全局灰度最大值。
21、進一步地，所述結合考慮雨霧保留因子的大氣去霧模型實現(xiàn)圖像的初步去霧具體為：設置一個雨霧保留因子ω，通過下式進行去霧恢復：
22、
23、其中，i為原始雨霧圖經過預處理后的圖像，a為所求得的大氣光矩陣，ω為雨霧保留因子，a∞為全局大氣光值，j為初步去霧圖像。
24、進一步地，所述利用圖像歸一化與伽馬變換進行圖像的亮度調節(jié)具體為：首先對初步去霧結果進行整體歸一化，然后利用伽馬校正實現(xiàn)圖像的亮度調節(jié)，如下所示：
25、ideh?aze＝j'γ
26、其中，j'為經過整體歸一化獲得的去霧圖像，ideh?aze為最終獲取的去霧圖像；γ為校正因子，當γ＝1時，輸出圖像與輸入圖像相同；當γ<1時，輸出圖像的亮度增加；當γ>1時，輸出圖像的亮度減小。
27、以及，一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構系統(tǒng)，包括：歸一化模塊，通過對雨霧退化原圖進行整體歸一化以提升對比度；高斯濾波模塊，利用多次高斯模糊獲取大氣光矩陣與全局大氣光參數；初步去霧模塊，結合考慮雨霧保留因子的大氣去霧模型實現(xiàn)圖像的初步去霧；以及亮度調節(jié)模塊，利用圖像歸一化本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：首先通過對雨霧退化原圖進行整體歸一化以提升對比度，再利用多次高斯模糊獲取大氣光矩陣與全局大氣光參數，結合考慮雨霧保留因子的大氣去霧模型實現(xiàn)圖像的初步去霧，最后利用圖像歸一化與伽馬變換進行圖像的亮度調節(jié)以增強微弱的目標信息，實現(xiàn)圖像去霧。
2.根據權利要求1所述的基于一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：所述通過對雨霧退化原圖進行整體歸一化以提升對比度具體為：若為彩色圖像，則提取圖像R、G、B三通道整體的最大值，再用圖像整體除去該值使得圖像的整體灰度范圍在0-1區(qū)間內；若為灰度圖像則獲取灰度圖像的最大值進行圖像歸一化。
3.根據權利要求1所述的一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：
5.根據權利要求4所述的一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：求取全局大氣光A∞的過程具體為：對于彩色圖像，分通道獲取A∞
6.根據權利要求5所述的一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：
7.根據權利要求1所述的一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：
8.一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構系統(tǒng)，其特征在于，包括：歸一化模塊，通過對雨霧退化原圖進行整體歸一化以提升對比度；高斯濾波模塊，利用多次高斯模糊獲取大氣光矩陣與全局大氣光參數；初步去霧模塊，結合考慮雨霧保留因子的大氣去霧模型實現(xiàn)圖像的初步去霧；以及亮度調節(jié)模塊，利用圖像歸一化與伽馬變換進行圖像的亮度調節(jié)以增強微弱的目標信息，實現(xiàn)圖像去霧。
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權利要求1-7任一項所述的一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法的步驟。
10.一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-7任一項所述的一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：首先通過對雨霧退化原圖進行整體歸一化以提升對比度，再利用多次高斯模糊獲取大氣光矩陣與全局大氣光參數，結合考慮雨霧保留因子的大氣去霧模型實現(xiàn)圖像的初步去霧，最后利用圖像歸一化與伽馬變換進行圖像的亮度調節(jié)以增強微弱的目標信息，實現(xiàn)圖像去霧。
2.根據權利要求1所述的基于一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：所述通過對雨霧退化原圖進行整體歸一化以提升對比度具體為：若為彩色圖像，則提取圖像r、g、b三通道整體的最大值，再用圖像整體除去該值使得圖像的整體灰度范圍在0-1區(qū)間內；若為灰度圖像則獲取灰度圖像的最大值進行圖像歸一化。
3.根據權利要求1所述的一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：
5.根據權利要求4所述的一種適用于極端雨霧條件下的低復雜度單幀圖像重構方法，其特征在于：求取全局大氣光a∞的過程具體為：對于彩色圖像，分通道獲取a∞，每一個通道有各自對應的a∞，通過求得的大氣光矩陣a在r、g、b三通道各自的最大值，將...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：黃峰，肖常林，劉宇，
申請(專利權)人：福州大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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