技术摘要：
一种基于RGB和HSV双颜色空间的图像去雾方法，涉及数字图像处理技术领域，解决现有方法中透过率估计不准确，易产生光晕现象以及颜色失真，实时性差等问题，本发明从大气散射模型出发，利用有雾图像最小值通道和雾浓度估计建立透过率估计模型；在HSV的空间，利用饱和度特  全部
背景技术：
由于雾霾天气广泛存在，大气中存在大量的悬浮颗粒，各种颗粒物和小水滴对光 线的散射效应使得图像的亮度改变，细节丢失，对比度下降，严重干扰了户外成像设备工 作，如户外监视系统、辅助驾驶系统等。因此，快速高效的去雾技术的研究成为当前的研究 热点和难点。 目前，大部分单幅图像去雾方法基本上都是基于大气散射模型展开研究的。通过 一些先验信息(如暗通道先验、颜色先验、几何先验等)对大气散射模型中的未知变量进行 估计求解，从而利用大气散射模型，可得到无雾图像。近年来出现了一些比较经典的去雾方 法：He提出的暗通道先验算法被公认是简单有效的去雾方法，然而暗通道算法在局部图像 不满足先验信息的时，对透过率的估计将会出现明显偏差，将会有颜色失真和晕环现象的 发生，导致整体图像去雾效果不佳；Kim等在去雾过程中，通过最小化代价函数实现整体去 雾的平衡，但不恰当的正则化参数设置会出现光晕现象；Tarel等采用中值滤波估计光幕， 算法效率高，但由于中值滤波不能很好地处理边缘区域去雾结果产生色调失真。还有，一些 基于神经网路的去雾方法研究也取得了比较好的去雾效果，但是其实时性一般都很差，很 难在实际工程中得到应用。
技术实现要素：
本发明为了解决现有方法中透过率估计不准确，易产生光晕现象以及颜色失真， 实时性差等问题，提供一种基于RGB和HSV双颜色空间的单幅图像去雾方法。 一种基于RGB和HSV双颜色空间的单幅图像去雾方法，该方法由以下步骤实现： 步骤一、设定成像模型为： I(x)＝J(x)t(x) A(1-t(x))    (1) 式中，I(x)为待去雾的图像，J(x)为要恢复的无雾图像，A为全球大气光成分，t(x) 为透过率； 根据暗通道先验算法得出下式： 式中，c为R、G、B三通道中的一个颜色通道，表示在局部区域y∈Ω(x)窗口内，无雾 图像J(x)趋于0； 步骤二、引入一个在[0,1]之间的修正因子ω，获得暗原色先验估计的透过率图 4 CN 111598812 A 说　明　书 2/5 页 步骤三、采用像素级的透过率估计方法，将式(3)中的局部最小值，变换为像素级 的最小值通道，获得精细化的透过率t(x)的估计，如式(4)所示： 式中， 为RGB空间中有雾场景辐射的最小值通道，ω为常数调 节量，Φ(x)为雾的浓度估计；选取Idark(x)图中亮度值前0.1％的点作为备选大气光A的位 置点，再在原图上取上述点对应像素中亮度最大的点作为大气光值点，获得大气光值A； 步骤四、选取彩色图像的HSV模型，根据式(5)，获得饱和度归一化分量IS； 式中，IR,IG,IB分别为RGB空间的三个分量，找到饱和度图像IS中的最小值的位置， 并设定该位置为雾浓度最大的位置，利用L1范数，所有像素点与该最小值归一化距离为ds (x)如式(6)所示： 设定以ds(x)为自变量的减函数，如式(7)所示： ds(x)∈[0,1]，ξ值越大，Φs(x)的衰减越快，并且最终衰减值越接近0； 通过统计直方图的方式，去除掉饱和度图像值较小的像素，再求均值，根据每个图 像获得一个自适应的ξ值； 在RGB空间中，找到Ic最大值位置，并设定该位置为雾浓度最大的位置，利用L2范 数，所有像素点与该最大值归一化距离为drgb(x)如式(8)所示： 采用式(9)对雾的浓度进行估计，ξ的取值与公式(7)中的取值相同，当Φs(x)越大 雾浓度越大，反之雾的浓度越小； 根据公式(7)和公式(9)，实现对雾浓度的估计，如式(10)所示： Φ(x)＝ρΦrgb(x) (1-ρ)Φs(x)    (10) 式中，ρ为调整参数，将公式(10)代入公式(4)获得精细的透过率t(x)的估计； 步骤五、根据步骤一设定的大气散射模型和步骤四得到的透过率t(x) ,获得清晰 的去雾图像，如式(11)所示： 5 CN 111598812 A 说　明　书 3/5 页 为防止局部像素的透过率t(x)取值过小，设定最小值为t0，一般取t0＝0.1。 本发明的有益效果：本发明从大气散射模型出发，利用有雾图像最小值通道和雾 浓度估计建立透过率估计模型；在HSV的空间，利用饱和度特性，实现饱和度下像素级的雾 浓度估计；利用RGB空间的L2范数，建立RGB三通道的像素级的雾浓度估计的数学模型；结合 两个颜色空间的雾浓度估计，利用成像场景与雾浓度估计的参数，自适应地获取最终的雾 浓度估计值；从而，直接从单幅图像中获得最佳的大气透过率图。利用最小值通道图像自适 应的获取全局大气光。本发明算法处理效果较好且运算量小，可应用于实时工程系统中。 附图说明 图1为不同ξ值对Φs(x)的影响效果图； 图2为透过率获取及去雾效果对比图，图2a和2d为未经引导滤波的暗通道透过率 及去雾效果图，图2b和2e为引导滤波后的暗通道透过率及去雾效果图；图2c和2f为本发明 所述方法透过率及去雾效果图；图2g和2h为信号局部放大效果图； 图3为去雾效果对比图；图3a为有雾的原图，图3b为暗通首去雾效果图，图3c为本 发明所述方法去雾效果图。