[发明专利]一种向驾驶场景视频中添加雾霾效果的方法及系统

权利要求书

1.一种向驾驶场景视频中添加雾霾效果的方法，其特征在于，包括以下步骤：

ST100、获取无雾霾的干净驾驶场景视频；

ST200、根据暗原色先验的单一图像去雾算法，计算所述驾驶场景视频中每一帧图像对应的大气光亮度值信息和深度信息矩阵；

ST300、根据大气散射模型，获得雾霾图像模型方程，并根据所述雾霾图像模型方程、深度信息矩阵、大气光亮度值信息及预先设置的雾霾浓度参数将每一帧图像生成对应具有雾霾效果的图像；

ST400、将所有具有雾霾效果的图像合成为含有雾霾效果的驾驶场景视频；

所述步骤ST200具体包括：

ST211、获得场景视频的第n帧图像I_n，将I_n灰度化，记灰度化后的结果为I_{n_gray}；其中n＝1、2、3……N；N为驾驶场景视频总的帧数；I_n中任意位置一点x的灰度化方法为：其中分别表示在x的B，G，R三通道色彩值；

ST212、根据暗原色先验的单一图像去雾算法，计算I_n对应的暗原色先验映射图DPC_n；

ST213、选取DPC_n中亮度最大的前0.1％的像素，作为第n帧图像中的天空区域S_n；搜索图像I_{n_gray}中灰度值最大的像素点，该点对应于I_n的值即为第n帧图像的大气光亮度值A_n；

ST214、估计第n帧图像对应深度信息矩阵D_n，估计方法为：

所述步骤ST200还包括：

ST220、当所述驾驶场景视频为实际拍摄的驾驶场景视频时，在获得每一帧图像对应的深度信息矩阵后，还通过路面分割算法和线性深度插值方法对所述深度信息矩阵进行更新。

2.根据权利要求1所述的向驾驶场景视频中添加雾霾效果的方法，其特征在于，所述步骤ST220具体包括：

ST221、设第n帧图像灰度化后的结果为I_{n_gray}，对应的深度信息矩阵为D_n，根据OTSU全局阈值分割算法，在I_{n_gray}中分割出路面区域；

ST222、采用形态学膨胀算法使所述路面区域连通，用一个与I_{n_gray}大小相同的二维int型矩阵map_n标记路面像素，将I_{n_gray}上在所述路面区域中的像素点标记为1，不在的像素点标记为0；

ST223、扫描map_n，记录其最上面一行像素点的行数l_top，以及D_n中第l_top-1行最中间10个像素的平均灰度g_top；

ST224、计算灰度线性渐变步长

ST225、从第l_top行开始逐行逐像素扫描D_n，对所述深度信息矩阵D_n进行更新；更新后的深度值为：其中，D_n(i，j)表示位置为第i行第j列对应的深度值。

3.根据权利要求1所述的向驾驶场景视频中添加雾霾效果的方法，其特征在于，所述步骤ST200还包括：

ST230、根据暗原色先验的单一图像去雾算法，计算出当前帧图像对应的天空区域和环境大气光亮度值；

ST240、计算当前帧与下一帧图像中天空区域的绝对差异和值，判断是否小于一阈值，若为是，则下一帧图像的天空区域和环境大气光亮度值与当前帧的天空区域和环境大气光亮度值相同；若为否，则根据暗原色先验的单一图像去雾算法计算下一帧图像的大气光亮度值。