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    2元彩票网重庆时时彩开奖结: 一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410127722.3

    申请日:

    2014.03.31

    公开号:

    CN103914820A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    终止

    有效性:

    无权

    法律详情: 未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G06T 5/50申请日:20140331授权公告日:20170118终止日期:20180331|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/50申请日:20140331|||公开
    IPC分类号: G06T5/50 主分类号: G06T5/50
    申请人: 华中科技大学
    发明人: 张云; 田金文; 高骏逸; 李涛; 李斌; 龚俊斌
    地址: 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
    优先权:
    专利代理机构: 华中科技大学专利中心 42201 代理人: 廖盈春
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410127722.3

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2019.03.19|||2017.01.18|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    专利权的终止|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统,方法包括以下步骤:S1、估测原始图像的大气光值A;S2、结合所述大气光值构造两层半逆图像,对两层半逆图像进行线性对比度增强;S3、计算原始图像和增强后的半逆图像在CIE?LCH空间H通道的绝对差值,根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布,根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行融合;S4、对融合后的图像进一步线性增强,获得最终的对比度增强的去雾图像。实施本发明可有效克服以往图像增强算法中出现的增强不足或颜色失真等情况,获得清晰的去雾图像,且计算简单,适用性强,能满足实时处理应用的需求。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于图像分层增强的图像去雾方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
    S1、估测原始图像的大气光值A;
    S2、结合所述大气光值构造两层半逆图像,对两层半逆图像进行线性对比度增强;
    S3、计算原始图像和增强后的半逆图像在CIE LCH空间H通道的绝对差值,根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布,根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行加权融合;
    S4、对融合后的图像进一步线性增强,获得最终的对比度增强的去雾图像。

    2.  如权利要求1所述的基于图像分层增强的图像去雾方法,其特征在于,所述步骤S1包括以下子步骤:
    S11、基于Retinex思想将高斯核函数与原始图像的灰度图进行卷积,得到原始图像的照度分量图;
    S12、从照度分量图中搜索出最亮的区域;
    S13、对应照度分量图中最亮的区域,将原始图像的灰度图中相应位置的值作为估计的大气光值A。

    3.  如权利要求1或2所述的基于图像分层增强的图像去雾方法,其特征在于,所述步骤S2包括以下子步骤:
    S21、将所述大气光值A进行分段,取参考值A0为A/2;
    S22、将原始图像分离成3通道,分别计算参考值A0与原始图像的r、g、b值的差值A0-r,A0-g和A0-b,然后分别取所述差值和对应的原通道r、g、b值的最大值作为输出,构成3个半逆通道;
    S23、将3个半逆通道分别进行线性对比度增强,再合并得到增强后的 半逆图像;
    S24、取参考值A0为A/4,重复步骤S22-S23,获得另一层增强后的半逆图像。

    4.  如权利要求3所述的基于图像分层增强的图像去雾方法,其特征在于,所述步骤S3包括以下子步骤:
    S31、转换原始图像和第一层增强后的半逆图像到CIE LCH空间,计算它们在H通道上的绝对差,得到差值图,并将差值图中绝对差小于设定阈值的部分进行标记;
    S32、对H通道差值图中被标记和未被标记的区域设定不同的权值,得到权值图并将其作为第一层的权重分布图;
    S33、用1和第一层的权重分布图作差,得到第二层的权重分布图;
    S34、将两层增强后的半逆图像进行融合:在每一层中将增强后的半逆图像与该层对应的权重分布图相乘,对两层分别加权后的结果求和。

    5.  如权利要求4所述的基于图像分层增强的图像去雾方法,其特征在于,所述步骤S4包括以下子步骤:
    S41、对融合后的图像的每个通道进行对比度增强;
    S42、将步骤S41中每个通道增强前后的结果分别进行加权求和;
    S43、将求和后的三个通道进行合并,获得最终的对比度增强的去雾图像。

    6.  一种基于图像分层增强的图像去雾系统,包括估测???、构造???、融合??楹拖咝栽銮磕??,其特征在于,
    所述估测??橛糜诠啦庠纪枷竦拇笃庵礎;
    所述构造??橛糜诮岷纤龃笃庵倒乖炝讲惆肽嫱枷?,对两层半逆图像进行线性对比度增强;
    所述融合??橛糜诩扑阍纪枷窈驮銮亢蟮陌肽嫱枷裨贑IE LCH空间H通道的绝对差值,根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布, 根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行加权融合;
    所述线性增强??橛糜诙匀诤虾蟮耐枷窠徊较咝栽銮?,获得最终的对比度增强的去雾图像。

    7.  如权利要求6所述的基于图像分层增强的图像去雾系统,其特征在于,所述估测??榘ǖ谝还啦庾幽??、第二估测子??楹偷谌啦庾幽??,
    所述第一估测子??榛赗etinex思想将高斯核函数与原始图像的灰度图进行卷积,得到原始图像的照度分量图;
    所述第二估测子??橛糜诖铀稣斩确至客贾兴阉鞒鲎盍恋那?;
    所述第三估测子??橛糜诙杂φ斩确至客贾凶盍恋那?,将原始图像的灰度图中相应位置的值作为估计的大气光值A。

    8.  如权利要求6或7所述的基于图像分层增强的图像去雾系统,其特征在于,所述构造??榘ǖ谝还乖熳幽??、第二构造子??楹偷谌乖熳幽??,
    所述第一构造子??橛糜诮龃笃庵礎进行分段,首先取参考值A0为A/2以获得第一层增强后的半逆图像;获得所述第一层增强后的半逆图像后,取参考值A0为A/4以获得另一层增强后的半逆图像;
    所述第二构造子??橛糜诮纪枷穹掷氤?通道,分别计算参考值A0与原始图像的r、g、b值的差值A0-r,A0-g和A0-b,然后分别取所述差值和对应的原通道r、g、b值的最大值作为输出,构成3个半逆通道;
    所述第三构造子??橛糜诮?个半逆通道分别进行线性对比度增强,再合并得到增强后的半逆图像。

    9.  如权利要求8所述的基于图像分层增强的图像去雾系统,其特征在于,所述融合??榘ǖ谝蝗诤献幽??、第二融合子???、第三融合子??楹偷谒娜诤献幽??,
    所述第一融合子??橛糜谧辉纪枷窈偷谝徊阍銮亢蟮陌肽嫱枷竦?CIE LCH空间,计算它们在H通道上的绝对差,得到差值图,并将差值图中绝对差小于设定阈值的部分进行标记;
    所述第二融合子??橛糜诙訦通道差值图中被标记和未被标记的区域设定不同的权值,得到权值图并将其作为第一层的权重分布图;
    所述第三融合子??橛?和第一层的权重分布图作差,得到第二层的权重分布图;
    所述第四融合子??橛糜诮讲阍銮亢蟮陌肽嫱枷窠腥诤希涸诿恳徊阒薪銮亢蟮陌肽嫱枷裼敫貌愣杂Φ娜ㄖ胤植纪枷喑?,对两层分别加权后的结果求和。

    10.  如权利要求9所述的基于图像分层增强的图像去雾系统,其特征在于,所述线性增强??榘ǖ谝幌咝栽銮孔幽??、第二线性增强子??楹偷谌咝栽銮孔幽??,
    所述第一线性增强子??橛糜诙匀诤虾蟮耐枷竦拿扛鐾ǖ澜卸员榷仍銮?;
    所述第二线性增强子??橛糜诙缘谝幌咝栽銮孔幽?橹忻扛鐾ǖ涝銮壳昂蟮慕峁直鸾屑尤ㄇ蠛?;
    所述第三线性增强子??橛糜诮蠛秃蟮娜鐾ǖ澜泻喜?,获得最终的对比度增强的去雾图像。

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    一种 基于 图像 分层 增强 方法 系统
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