[发明专利]图像处理装置、图像处理方法和程序

说明书

本发明涉及一种图像处理设备，包括：框架分离单元，该框架分离单元从原始图像分离代表通用结构的框架成分；雾/霭校正单元，该雾/霭校正单元基于框架成分的每个颜色通道中的颜色信息计算校正率，由此使得像素的照度越高，被减少的照度就越低，并且该雾/霭校正单元基于校正率校正原始图像中的每个像素的照度；以及照度恢复单元，该照度恢复单元关于在其上的照度已被校正的原始图像，用环境光的照度作为目标恢复其照度。

技术领域

本发明涉及图像处理装置、图像处理方法和程序。

背景技术

在存在雾/霭的情况下，如在图8中所图示的，将被捕获的来自物体的反射光由于在从物体路由到相机传感器时雾/霭的颗粒的散射而被衰减。与此同时，环境光也被雾/霭的颗粒散射并且因此经散射的环境光也到达相机传感器。因此，向相机传感器施加的光变成来自物体的衰减的反射光和经散射的环境光的混合光。在像素位置x处具有波长λ的观测光I(x,λ)由方程式(1)通过使用在像素位置x处的反射光J(x,λ)和环境光A(λ)表达。在这里，t(x,λ)指示反射光的透光率。反射光的透光率在其中环境大气的状态统一的情况下由方程式(2)通过使用每单位距离的扩散系数k和到物体的距离d表达。

I(x，λ)＝t(x，λ)·J(x，λ)+(1-t(x，λ))·A(λ)…(1)

t(x，λ)＝exp(-k(λ)·d(x))…(2)

在可见光波长区域中，由雾/霭的颗粒引起的光的散射被认为独立于的光的波长而相同。因此，观测光I(x,λ)可以由方程式(3)表达。

在其中存在雾/霭的条件下的视频图像恢复技术中，从观测光I(x,λ)估计来自物体的未衰减的反射光J(x,λ)以输出图像，更具体而言，通过估计反射光的透光率t(x)，使用方程式(4)计算反射光J(x,λ)。

在以上描述的估计和恢复中，需要从观测光I(x,λ)针对每个像素估计两个信息(比如反射光J(x,λ)和透光率t(x))，从而使得方程式结果造成其中无法找到解答的不适定问题。因此，需要应当基于关于环境的初步提供的知识估计反射光J(x,λ)和透光率t(x)的最优解。

迄今为止提出了其中反射光和透光率被估计以用于移除雾/霭的一定数量的技术。在它们之中，以下参照非专利文献1和非专利文献2描述了用于关于一张图像作为输入执行校正处理的方法。

非专利文献1公开了其中基于静态获得的知识生成恢复图像的技术，该知识为不具有雾/霭的自然描述图像在目标像素周围包括如下像素，该像素在红色(R)通道、绿色(G)通道和蓝色(B)通道中的任一通道中的值为0。因此，如果在目标像素周围不存在其值为0的像素，则假定这样的情况是环境光的由于雾/霭的重叠的效果的结果，透光率基于重叠量被计算。

进一步地，非专利文献2公开了用于使反射光和环境光相互分离的方法，该方法关注于在到物体的纹理的距离和到物体的距离之间的不相关性(即，环境光的由于雾的重叠的程度)。

[引用列表]

[非专利文献]

[非专利文献1]Kaiming He、Jian Sun和Xiaou Tang，Single Image HazeRemoval Using Dark Channel Prior。关于计算机视觉与模式识别的IEEE会议，2009。

[非专利文献2]Raanan Fattal，Single Image Dehazing。ACM SIGGRAPH 2008，2008。

发明内容

[对问题的解决方案]