1.一种基于图像增强的去雾方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)将采集的RGB有雾图像转化为HSV图像,提取色度分量h、饱和度分量s和亮度分量v,并计算饱和度的均值s1;
(2)对饱和度分量s和亮度分量v分别作幂运算,幂指数从1到5,然后调整饱和度和亮度数值分布区间为[0,1],然后将各个饱和度和亮度分别组合拉伸;接着将每个饱和度和亮度拉伸组合分别结合原色度分量h并转换为RGB图像,得到去雾后图像;
(3)求取每一次亮度和饱和度拉伸组合后的图像梯度均值G、信息熵E、对比度C、饱和度均值SE和亮度均值HE,然后求取其中亮度均值HE在均值为0.5,亮度方差为0.13时正态分布函数值HS作为亮度指标,将每个指标G、E、C、SE和HS分别进行归一化,将归一化后指标相加作为每个组合的去雾效果的评价;根据评价最佳的亮度和饱和度拉伸组合,确定最佳亮度拉伸的幂指数n和饱和度拉伸幂指数m;
(4)新采集RGB有雾图像并转化为HSV图像,提取色度、饱和度和亮度分量,并计算饱和度的均值s2,如果s2‑s1大于规定阈值δ,则针对新采集的RGB有雾图像重复步骤(2)到步骤(5),如果s2‑s1小于或等于规定阈值δ,则利用步骤(3)所得最佳亮度拉伸的幂指数n和饱和度拉伸幂指数m完成新采集图像的去雾。
2.根据权利要求1所述的基于图像增强的去雾方法,其特征在于:步骤(2)中将亮度和i j
饱和度分量作幂指数运算的方法为:s=s ,v=v ,其中i=1~5,j=1~5,使用imadjust函数对s和v进行调整,数值分布区间调整为[0,1]。
3.根据权利要求1所述的基于图像增强的去雾方法,其特征在于:步骤(3)中,使用mapminmax函数对梯度均值G、信息熵E、对比度C和饱和度均值SE归一化处理,并归一化到[0,1]区间,然后利用归一化后的G+E+C+SE+HS作为指标对图像进行评价;其中,归一化后的G+E+C+SE+HS数值越大,去雾效果好,去雾后图像信息多。