本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種地質(zhì)災(zāi)害勘查圖像增強方法。

背景技術(shù)：

1、近山體滑坡不僅對人類生命財產(chǎn)安全構(gòu)成嚴重威脅，還可能導(dǎo)致交通中斷、基礎(chǔ)設(shè)施損毀以及生態(tài)環(huán)境惡化。因此，及時識別潛在滑坡區(qū)域的山體圖像，對于快速應(yīng)對山體滑坡災(zāi)害的負面影響具有重要意義。

2、在山體圖像采集過程中，由于霧霾、云層等環(huán)境因素的干擾，往往會導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，關(guān)鍵地質(zhì)特征被掩蓋，從而影響分析結(jié)果的準確性和實時性。在這一背景下，暗通道去霧算法作為一種先進的圖像增強技術(shù)，在提升圖像清晰度和突出潛在的滑坡特征方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，暗通道去霧算法通過有效去除圖像中的霧霾干擾，使圖像更加清晰，地質(zhì)特征更加突出，從而為滑坡災(zāi)害的及時響應(yīng)提供準確的數(shù)據(jù)支持。

3、暗通道去霧算法在處理圖像時會基于每一個像素點的暗通道值來實現(xiàn)增強，暗通道值來源于像素點鄰近范圍內(nèi)所有像素點在r、g、b三通道中的最小值；然而，在山體圖像傳輸過程中，由于信號干擾或傳輸誤差，導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)丟失或出現(xiàn)異常，從而在圖像中形成噪聲像素點，噪聲像素點通常具有極小的暗通道值，所以噪聲像素點的存在會降低單個像素點的暗通道值的準確性，進而影響暗通道去霧算法的整體性能。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決在山體圖像傳輸過程中，由于信號干擾或傳輸誤差，導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)丟失或出現(xiàn)異常，從而在圖像中形成噪聲像素點，噪聲像素點通常具有極小的暗通道值，所以噪聲像素點的存在會降低單個像素點的暗通道值的準確性，進而影響暗通道去霧算法的整體性能的問題，本發(fā)明提出一種地質(zhì)災(zāi)害勘查圖像增強方法，該方法包括以下步驟：

2、獲取當前山體圖像內(nèi)像素點在r、g、b通道中的值以及像素點的灰度值；對于當前山體圖像內(nèi)像素點中的目標像素點，根據(jù)目標像素點與鄰域內(nèi)像素點的灰度值，以及目標像素點與鄰域內(nèi)像素點在每一個通道中的值，確定目標像素點的噪聲因子；根據(jù)目標像素點與周圍區(qū)域內(nèi)像素點在r通道中的值的均值、當前山體圖像內(nèi)像素點在r通道中的值的均值，以及目標像素點與周圍區(qū)域內(nèi)所有存在梯度變化的像素點的梯度方向值的標準差，確定目標像素點的滑坡因子；根據(jù)所述噪聲因子，確定目標像素點的參考歷史山體圖像的數(shù)量；根據(jù)所述滑坡因子、每一幀參考歷史山體圖像內(nèi)與目標像素點對應(yīng)位置的像素點的滑坡因子以及噪聲因子，確定每一幀參考歷史山體圖像內(nèi)與目標像素點對應(yīng)位置的像素點的暗通道值在加權(quán)時的權(quán)重；根據(jù)所述權(quán)重對歷史山體圖像內(nèi)與目標像素點對應(yīng)位置處的像素點的暗通道值進行加權(quán)求和，得到目標像素點的優(yōu)化暗通道值；基于所述優(yōu)化暗通道值，利用暗通道去霧算法對當前山體圖像進行增強。

3、本發(fā)明通過分析目標像素點的噪聲因子，可以有效識別和抑制噪聲像素點對暗通道值的影響，從而提高圖像數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性；根據(jù)滑坡因子和歷史圖像的噪聲情況動態(tài)調(diào)整參考圖像在加權(quán)運算中的權(quán)重，使得在進行暗通道去霧處理時，能夠更好地考慮環(huán)境條件的變化，從而提升算法的魯棒性；通過引入歷史山體圖像，結(jié)合多幀圖像進行處理，能夠有效增加數(shù)據(jù)的豐富性，追蹤山體圖像在時間序列上的變化，從而更準確地獲取目標像素的暗通道值；通過優(yōu)化暗通道值，能夠顯著提升暗通道去霧算法的處理效果，使得清晰視覺信息的恢復(fù)變得更加有效，從而在實際勘查和分析中提供更加真實可靠的圖像。

4、進一步地，所述r、g、b通道中的值通過對當前山體圖像進行rgb分離處理獲得。

5、進一步地，所述灰度值通過對當前山體圖像進行灰度化處理獲得。

6、進一步地，所述噪聲因子滿足：

7、；式中，為當前山體圖像內(nèi)像素點的噪聲因子，為當前山體圖像內(nèi)像素點的鄰域內(nèi)像素點的數(shù)量，為當前山體圖像內(nèi)像素點的灰度值，為當前山體圖像內(nèi)像素點的鄰域內(nèi)第個像素點的灰度值，為當前山體圖像內(nèi)像素點的r、g、b通道的通道數(shù)量，為當前山體圖像內(nèi)像素點在r、g、b通道中的第個通道中的值，為當前山體圖像內(nèi)像素點的鄰域內(nèi)第個像素點在r、g、b通道中的第個通道中的值，為標準歸一化函數(shù)。

8、本發(fā)明通過綜合目標像素點與其鄰域內(nèi)所有像素點的灰度值和通道值的差異，能夠更精確地識別噪聲像素，從而減少錯誤判斷，提高噪聲檢測的嚴謹性；噪聲因子不僅考慮了灰度值的差異，還對rgb通道中的數(shù)據(jù)進行了考量，使得噪聲識別能夠更加全面，降低因單一視角帶來的判斷誤差，從而更好地適應(yīng)復(fù)雜的圖像環(huán)境。

9、進一步地，所述梯度方向值是利用sobel算子獲得。

10、進一步地，所述滑坡因子滿足：

11、；式中，為當前山體圖像內(nèi)像素點的滑坡因子，為當前山體圖像內(nèi)像素點與周圍區(qū)域內(nèi)像素點在r通道中的值的均值，為當前山體圖像內(nèi)像素點在r通道中的值的均值，為當前山體圖像內(nèi)像素點與周圍區(qū)域內(nèi)所有存在梯度變化的像素點的梯度方向值的標準差，為第一超參數(shù)，為標準歸一化函數(shù)。

12、本發(fā)明通過對目標像素點的r通道值與其周圍區(qū)域的均值進行比較，能夠動態(tài)地監(jiān)測像素點可能存在的滑坡特征，便于在地質(zhì)災(zāi)害研究中快速識別關(guān)鍵區(qū)域；滑坡因子的計算利用了像素梯度變化情況，使得算法對于瞬時變化能夠?qū)崟r響應(yīng)，有助于在多變的環(huán)境中提供更精確的圖像信息；通過對灰度值均值和梯度方向的標準差共同考量，滑坡因子能夠更全面地反映出區(qū)域內(nèi)的結(jié)構(gòu)特征，提高特征提取的準確性。

13、進一步地，所述參考歷史山體圖像的數(shù)量滿足：

14、；式中，為當前山體圖像內(nèi)像素點參考歷史山體圖像的數(shù)量，為預(yù)設(shè)的初始數(shù)量，為當前山體圖像內(nèi)像素點的噪聲因子，為四舍五入函數(shù)。

15、本發(fā)明通過將噪聲因子納入?yún)⒖細v史山體圖像數(shù)量的計算，使得參考圖像的數(shù)量根據(jù)噪聲水平動態(tài)調(diào)整；在噪聲水平較高的情況下，增加參考歷史圖像的數(shù)量有助于提供更多的補充信息，以補償當前圖像中可能丟失的信息，更多的歷史數(shù)據(jù)可以使得恢復(fù)的圖像逼近真實情況，減少失真；通過初始數(shù)量和噪聲因子的乘積調(diào)整，能夠在保證圖像恢復(fù)質(zhì)量的同時，避免過多依賴歷史圖像而導(dǎo)致的計算負擔。

16、進一步地，所述權(quán)重滿足：

17、；式中，為第幀參考歷史山體圖像內(nèi)與當前山體圖像內(nèi)像素點對應(yīng)位置的像素點的暗通道值在加權(quán)時的權(quán)重，為當前山體圖像內(nèi)像素點的滑坡因子，為第幀參考歷史山體圖像內(nèi)與當前山體圖像內(nèi)像素點對應(yīng)位置的像素點的滑坡因子，為第幀參考歷史山體圖像內(nèi)與當前山體圖像內(nèi)像素點對應(yīng)位置的像素點的噪聲因子，為第一超參數(shù)，為第二超參數(shù)，為標準歸一化函數(shù)，為絕對值符號。

18、本發(fā)明權(quán)重的計算綜合考慮了當前山體圖像中的滑坡因子與歷史圖像中對應(yīng)位置的滑坡因子之間的差異，以及噪聲因子，使權(quán)重能更好地反映出圖像與歷史數(shù)據(jù)之間的相似度，從而在加權(quán)過程中能夠更有效地突出與當前圖像相似的信息；通過引入滑坡因子和噪聲因子的容忍度，增強了加權(quán)過程的靈活性，使得在去霧處理時能夠更加精確地選擇參考的歷史信息，從而有效地提高處理后的圖像清晰度和細節(jié)保留；通過將噪聲因子的影響納入權(quán)重計算，能夠有效地抑制由于噪聲引起的錯誤權(quán)重分配，確保在圖像強化時減少了噪聲影響，使得圖像恢復(fù)更加自然。

19、進一步地，所述暗通道值為像素點與鄰近范圍內(nèi)所有像素點在r、g、b通道中的值的最小值。

20、進一步地，所述優(yōu)化暗通道值滿足：

21、；式中，為當前山體圖像內(nèi)像素點的優(yōu)化暗通道值，為當前山體圖像內(nèi)像素點參考歷史山體圖像的數(shù)量，為第幀參考歷史山體圖像內(nèi)與當前山體圖像內(nèi)像素點對應(yīng)位置的像素點的暗通道值在加權(quán)時的權(quán)重，為第幀參考歷史山體圖像內(nèi)與當前山體圖像內(nèi)像素點對應(yīng)位置的像素點的暗通道值。

22、本發(fā)明的優(yōu)化暗通道值通過對歷史山體圖像中對應(yīng)像素點的加權(quán)平均，能夠有效融合來自多個時刻不同環(huán)境下的圖像信息，反映局部特征和全局趨勢，使得最終的圖像增強效果更加精準；使用權(quán)重的加權(quán)平均方式，使得歷史圖像中更為相關(guān)和重要的信息對最終結(jié)果的影響更大，提高了對影響因素的適應(yīng)性，增強了在復(fù)雜場景下的處理能力；由于權(quán)重的設(shè)定考慮了噪聲因子，優(yōu)化后的暗通道值對噪聲的敏感性降低，從而能夠在噪聲較多的場景下更好地隔離有用信息，改善圖像整體質(zhì)量；結(jié)合多幀圖像的信息，在暗通道去霧處理過程中，能夠更好地恢復(fù)圖像中的細節(jié)和顏色，使得最終的圖像呈現(xiàn)更加鮮明和真實，尤其在地質(zhì)風(fēng)險評估中至關(guān)重要；優(yōu)化暗通道值提供了更好的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持用于去霧算法，其較高的準確性和可靠性為后續(xù)的反向顏色恢復(fù)、對比度提升等處理步驟打下了堅實的基礎(chǔ)。

23、本發(fā)明具有以下有益效果：

24、（1）通過根據(jù)目標像素點與鄰域內(nèi)像素點的灰度值及各通道值確定噪聲因子，能夠精準地識別出圖像中的噪聲像素點，基于噪聲因子確定參考歷史山體圖像的數(shù)量，進而對歷史圖像中對應(yīng)位置像素點的暗通道值進行加權(quán)處理，可以有效降低噪聲像素點對單個像素點暗通道值準確性的影響，避免噪聲像素點極小的暗通道值對整體的干擾，提升了暗通道值計算的可靠性，使暗通道去霧算法在存在噪聲的情況下也能更穩(wěn)定地運行。

25、（2）準確地確定目標像素點的優(yōu)化暗通道值，為暗通道去霧算法提供了更準確的輸入，由于去除了噪聲像素點的不良影響，暗通道去霧算法能夠更準確地估計大氣光值和透射率，從而更有效地去除山體圖像中的霧氣，提高圖像的清晰度和對比度，使得增強后的山體圖像更有利于地質(zhì)災(zāi)害的勘查和分析。

26、（3）引入滑坡因子的概念，綜合目標像素點與周圍區(qū)域內(nèi)像素點在r通道中的值的均值、當前山體圖像內(nèi)像素點在r通道中的值的均值以及目標像素點與周圍區(qū)域內(nèi)所有存在梯度變化的像素點的梯度方向值的標準差來確定滑坡因子，不僅有助于判斷像素點所處區(qū)域的特征，還能在對歷史圖像對應(yīng)位置像素點的暗通道值進行加權(quán)時，考慮到山體滑坡等地質(zhì)災(zāi)害相關(guān)的因素，使增強后的圖像更符合地質(zhì)災(zāi)害勘查的實際需求，為地質(zhì)災(zāi)害的分析提供更有價值的信息。

27、（4）根據(jù)噪聲因子確定參考歷史山體圖像的數(shù)量，并結(jié)合滑坡因子和噪聲因子確定各歷史圖像對應(yīng)位置像素點暗通道值加權(quán)時的權(quán)重，充分利用了歷史圖像的信息，能夠綜合多幀圖像的優(yōu)勢，進一步提高暗通道值的準確性和穩(wěn)定性，同時減少了因單幀圖像數(shù)據(jù)丟失或異常帶來的影響，增強了圖像增強方法的魯棒性。

28、（5）能夠適應(yīng)山體圖像在傳輸過程中由于信號干擾或傳輸誤差導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失或異常情況，在復(fù)雜的環(huán)境下仍能有效地對圖像進行增強處理，無論是在存在噪聲干擾的情況下，還是在數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常的情況下，都能通過合理的算法步驟提高圖像質(zhì)量，為地質(zhì)災(zāi)害勘查提供可靠的圖像數(shù)據(jù)支持，提高實用性和適應(yīng)性。