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摘要：本发明设计了一种增强局部对比度的拖轮视角图像去雾方法，特别适用于海上浓雾环境下提高拖轮视角图像清晰度和视觉质量。在拖轮视角图像去雾过程中，不依赖于卷积神经网络，只需要利用局部对比度增强算法CLAHE即可完成去雾，特别针对拖轮视角中普遍存在的大部分天空区域图像进行优化处理，有效提高图像的自然度和色彩饱和度。通过有效控制算法的时间复杂度，减少了去雾操作的复杂性和预处理时间。去雾方法通过增强处理后图像的对比度和细节表现，降低了在低能见度或雾天条件下的导航和操作风险，显著提升了拖轮的航行安全性和环境适应能力，为拖轮在大雾天气条件下提供了一种可靠的视觉辅助工具，有助于海上去雾算法的研究和发展。

主权项：1.一种增强局部对比度的拖轮视角图像去雾方法，其特征在于：方法包括以下步骤：S1：大气光学模型建立：输入拖轮视角下的有雾图像，利用大气光学模型解释图像中的大气散射现象，建立出大气光值、透射率之间的数学关系；大气光学模型建立具体包含以下步骤：S1-1：输入拖轮视角下的有雾图像；S1-2：应用大气光学模型来分析和解释有雾图像中观察到的颜色变化，该大气光学模型计算公式为：Ip＝tpJp+1-tpA1其中，Jp＝Jrp,Jgp,JbpT和Ip＝Irp,Igp,IbpT分别表示在像素点p处的原始颜色和像素位置p处观察到的颜色；A＝Ar,Ag,AbT表示全局大气光值，即大气环境光；tp表示反射光的透射率，取值范围在0到1之间，其中，当透射率为0时，表示光线完全被介质吸收或反射，没有穿透；而当透射率为1时，表示光线完全透过介质，没有被吸收或反射；S1-3：根据大气条件下光线的散射和衰减影响，计算透射率tp，透射率tp用来表示光线在传播过程中的衰减程度，透射率tp受到像素位置p与相机之间距离的影响，tp的计算公式为：tp＝e-ρdp2其中，dp表示像素位置p处相机到场景的深度，ρ是由天气条件决定的衰减系数，ρ具体设置为1；S2：大气光值估计：通过四叉树迭代方法在有雾图像中精确定位大气光值所在区域，随后利用统计分析方法对这一区域的大气光值进行估计，确保大气光值估计的准确性；大气光值估计具备以下特征：所述大气光A被估计为图像中最亮的颜色；有雾的区域中，像素值的方差较低，颜色和亮度相对均匀，其他物体的亮度变化相对较小，大气光为最亮的部分之一；大气光值估计具体采用一种基于四叉树迭代方法，该方法具体包含以下步骤：S2-1：将输入的有雾图像初步分割为四个矩形区域，四叉树是一种递归的数据结构，首先将图像分解为四个相等大小的子块，然后对每个子块重复搜索过程，直到满足终止条件；S2-2：然后定义每个区域的得分为平均像素值减去该区域内像素值的标准差，对每个区域计算得分；S2-3：选择得分最高的区域，并将该区域进一步细分为四个更小的矩形区域；S2-4：重复步骤S2-2和步骤S2-3，直到所选区域的得分大小小于预设的阈值；S2-5：在最终选定的小区域中，选择与纯白色向量距离最小的颜色向量作为大气光值，其中，纯白色向量具体为255，255，255；S3：最佳透射率估计：通过均方差计算损失函数，最小化不同透射率下的损失函数，选择去雾后区块具有最大对比度的透射率；最佳透射率估计具体包含以下步骤：S3-1：通过具有固定透射值t的每个块，将观察到的图像与真实场景辐射和大气条件联系起来，具体计算公式为： 其中，Jp代表恢复的场景辐射，在估算大气光A后，Jp取决于透射率t的选择，一个有雾的区块会有较低的对比度，而恢复后的区块的对比度会随着估算的透射率t变小而增加；S3-2：定义一个颜色通道的均方误差对比度作为像素值的方差，估算最佳的t，均方误差的具体计算公式为： 其中，c表示颜色通道的索引，是Jcp的平均值，N是一个块中的像素数量，其中颜色通道的索引具体包括红色、绿色和蓝色；恢复块的均方误差对比度的计算公式为： 其中，是输入块中Icp的平均值，均方误差对比度是透射率t的一个递减函数；S3-3：估计每个块的最佳透射率t，通过最小化整体成本函数，该成本函数综合考虑了对比度成本和信息丢失成本，对比度成本由块的三个颜色通道的均方误差对比度的负和定义，信息丢失成本由被截断值的平方和表示，对比度成本Econtrast通过每个块B的三个颜色通道的均方误差对比度的负和得到，具体计算公式为： 其中，和分别是块B中Jcp和Icp的平均值，NB是块B中的像素数量，通过最小化对比度成本Econtrast来最大化均方误差对比度，块B的信息丢失成本Eloss为被截断值的平方和的计算公式为： 其中，hci是颜色通道c中输入像素值i的直方图，αc和βc分别表示截断发生的截距，min{0,Jcp}和max{0,Jcp-255}分别表示由于欠流和溢流而导致的被截断的值，对于块B，通过最小化整体成本函数找到最佳的透射率t*，其计算公式如下：E＝Econtrast+λLEloss9其中，λL是一个权重参数，用于控制对比度成本和信息丢失成本的相对关系，较大的λL值会减少信息丢失，在λL＝1的极端情况下，最优的透射率值不应导致任何信息丢失，其计算公式为：minc∈{r,g,b}minp∈BJcp≥010maxc∈{r,g,b}maxp∈BJcp≤25511其中，透射率t的特征在于，存在两个约束条件，约束条件的计算公式为： 其中，Econtrast是一个关于t的增函数，最佳的透射率t*被确定为满足约束混合条件14的最小值，最小值计算公式15为： 其中，调节λL的参数，在增强对比度和信息丢失之间取得平衡；S4：快速引导滤波：应用快速引导滤波技术优化透射图像，提高图像的细节表现和去雾效果；S5：CLAHE局部对比度增强：使用CLAHE算法对处理后的图像进行局部对比度增强，特别是针对拖轮视角下的天空等大面积单一色彩区域中，以提升图像的整体清晰度和细节；S6：输出去雾后的拖轮图像：展示最终的去雾效果，提供更清晰的视觉图像以供使用。

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