[发明专利]一种图像去雾的处理方法及装置

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种图像去雾的处理方法及装置。

背景技术

近年来，随着计算机软硬件技术的不断发展，对有雾天气图像的景物影像进行去雾处理已经成为可能。然而，反过来又对去雾图像的清晰度和真实感提出了新的要求。在雾天情况下，由于大气中水滴等粒子较多，随着物体到成像设备距离的增大,大气粒子的散射作用对成像的影响逐渐增加，这种影响主要由两个散射过程造成：第一，物体表面的反射光在到达成像设备的过程中,由于大气粒子的散射而发生衰减；第二，自然光因大气粒子的散射而进入成像设备一并参与成像。因此，它们的共同作用导致采集的图像对比度低、饱和度低及色调偏移，这不仅影响图像的视觉效果，而且影响图像分析和理解的性能。

在雾天情况下，如上所述，由于大气粒子对户外图像采集造成了比较严重的影响，致使室外视频系统无法正常工作，如对地形勘探、视频监控等户外作业带来了一定的不便，特别是对交通运输业有着十分恶劣的影响，可能造成交通事故的发生和运输速度的降低。因此对于雾天各种监测系统获取的图像上，景物影像的清晰化方法的研究具有重大的现实意义。

现有技术采用暗原色先验去雾算法，其非常适用于对雾天图像进行去雾处理，由于暗原色先验在含雾图像和无雾图像之间有着很大的区别，根据这一区别，该算法几乎对于所有类型的含雾图像都有一定的效果。去雾算法能很好地识别不同图像区域雾气的浓度，然后进行去除，恢复图像中景物的原貌。基于暗原色先验的去雾算法能够很好地适应不同深度的景物以及雾气浓度不同的图像区域，进行相应的处理。

然而，暗原色先验并不能直接应用于有雾图像中，这是因为暗原色先验是基于图像局部的先验，每个像素的暗原色是以其为中心的图像区域中亮度最低的像素颜色通道，每个像素的暗原色可以看作是该像素雾气的亮度。可以看出，暗原色先验的成立有一个前提条件：即图像局部区域中的景物深度不变，雾气浓度不变，但显然，对于整幅有雾图像，这一条件只在图像的局部成立，如果直接把暗原色先验应用于整幅图像，因为自然图像中，场景深度通常会在景物的边缘处发生突变，该算法处理后的图像中，在景物的边缘处，将会出现明显的光晕效应。

发明内容

本发明的目的在于提供一种图像去雾的处理方法及装置，旨在解决现有技术的暗原色先验的去雾算法并不能直接作用于整幅自然图像，因为自然图像中，场景深度通常会在景物的边缘处发生突变，该算法处理后的图像中，在边缘处会产生明显的光晕效应的问题。

第一方面，本发明提供了一种图像去雾的处理方法，所述处理方法包括以下步骤：

接收输入的图像；

对所述输入的图像进行分割，得到多个超像素；

分别对每一个所述超像素进行去雾处理，得到消除光晕效应的图像。

第二方面，本发明提供了一种图像去雾的处理装置，所述处理装置包括：

接收模块，用于接收输入的图像；

分割模块，用于对所述输入的图像进行分割，得到多个超像素；

去雾处理模块，用于分别对每一个所述超像素进行去雾处理，得到消除光晕效应的图像。

在本发明中，由于在使用暗原色先验估计雾气浓度之前，先使用SLIC超像素分割算法把图像分割为多个超像素，每个超像素都具有相近的三通道灰度值，不包含景物深度突变的边缘区域。然后，分别对分割后得到的各个图像区域使用暗原色先验去雾。从而可以消除暗原色先验去雾所产生的光晕效应。

附图说明

图1是本发明实施例提供的图像去雾的处理方法的实现流程示意图；

图2是本发明实施例提供的图像分割的实现流程示意图；

图3是本发明实施例提供的去雾处理的实现流程示意图；

图4a是本发明实施例提供的输入的图像的示意图；

图4b是本发明实施例提供的去雾处理后的效果示意图；

图4c是本发明实施例提供的图像分割后的效果图；

图4d是本发明实施例提供的采用图像分割算法结合暗原色先验去雾算法进行处理图像后的示意图；

图5是本发明实施例提供的图像去雾的处理装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。