[发明专利]一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法

权利要求书

1.一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法，其特征在于，如下步骤：

步骤1、读入待处理图像，在RGB空间，用Retinex方法修复图像颜色，得到彩色的改善后图像F；

步骤2、读入待处理图像，在HSV空间，用同态滤波算法压缩图像亮度范围后，并增强对比度，得到改善后亮度图像J_v；

步骤3、将步骤1和步骤2处理的结果统一在HSV空间，提取Retinex处理后图像的色调和饱和度信息，提取同态滤波处理后的图像的亮度信息，并将提取的三者信息融合得到最终图像。

2.根据权利要求1所述的一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法，其特征在于，步骤1的具体步骤为：

步骤11：读入待处理图像；

步骤12：将待处理图像在RGB空间拆分成三个通道灰度图像I_r、I_g和I_b，将各通道灰度图像转换到对数空间，同时将通道灰度图像分别与建立的高斯低通滤波器进行卷积运算，得到照射分量，即入射光分量；

步骤13：根据照射分量L_i和转换到对数空间的各通道灰度图像，通过如下公式得到反射光分量的对数形式r_i，并将其取指数得到反射光分量R_i作为各通道图像处理后的灰度图像；

r_i＝ln(I_i)-ln(L_i)

R_i＝exp(r_i)

其中，i代表三个颜色通道，L_i为入射光分量，R_i为各通道灰度图像的反射光分量，即反射分量，I_i为在RGB空间拆分的三个通道灰度图像；

步骤14：对处理得到的各通道灰度图像R_i进行线性灰度拉伸，使其适应于整个灰度范围，拉伸公式如下：

其中，R_min和R_max分别为R_i的最小像素灰度和最大像素灰度，R′_i为拉伸后的各通道灰度图像；

步骤15：对拉伸后的各通道灰度图像进行自适应的直方图均衡，并将各通道图像合并，得到彩色的改善后图像F。

3.根据权利要求2所述的一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法，其特征在于，所述步骤12的具体步骤如下：

步骤121：设定Retinex算法的滤波器方差值sigma；

步骤122：读取图像大小，记为[m,n]，创建待处理图像等大的、方差值为sigma的高斯低通滤波器H，高斯低通滤波器建立公式为：

其中，(x,y)表示高斯滤波器的像素坐标；

步骤123：将退化图像在RGB空间拆分成三个通道灰度图像I_r、I_g和I_b；

步骤124：将各通道灰度图像I_i转换到对数空间，使得入射光分量与反射光分量拆分开来，公式如下:

ln(I_i)＝ln(L_i)+ln(R_i)

其中，i代表三个颜色通道，L_i为入射光分量，R_i为各通道灰度图像的反射光分量，即反射分量，I_i为在RGB空间拆分的三个通道灰度图像；

步骤125：同步步骤124，将高斯低通滤波器与各通道灰度图像I_i进行卷积，得到入射光分量L_i:

L_i＝H*I_i

其中，*为卷积操作符，H为高斯低通滤波器。

4.根据权利要求1或2所述的一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法，其特征在于，Retinex算法采用高尺度的Retinex。