[发明专利]一种图像去雾方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种图像去雾方法及装置。

背景技术

在雾天影响下，图像采集设备所获取的图像(图片、视频)往往出现模糊不清、对比度减弱等退化现象，若直接应用到计算机视觉系统中，必然对系统的鲁棒性、准确性造成不利影响。因此，必需采用图像去雾算法对雾天图像进行去雾、增强处理。

现有技术中，通常采用大气散射模型，根据雾天图像的先验信息规律来对图像进行去雾。比较典型的方法有基于暗通道先验信息的He方法。该方法主要是选用一个尺度参数计算彩色图像中对应尺度窗口中像素各分量的最小值，并将此值作为暗通道先验信息，然后通过暗通道先验信息估算场景的深度信息，将深度信息结合大气散射模型估算场景的透射率，再通过软抠图方法对其进行优化，最后根据优化的透射率和估算的大气光强A，进行图像的去雾处理；由于软抠图方法运算较为复杂，处理时间很长，很难做到雾天图像的实时去雾处理。

发明内容

本发明实施例公开了一种图像去雾方法及装置，以缩短处理时间。技术方案如下：

一种图像去雾方法，基于大气散射模型，该方法包括：

根据预设的算法确定目标图像的大气光值A；

确定由目标图像中每个像素点的最小灰度通道值组成的粗糙暗通道图

对所得到的粗糙暗通道图先后采用高斯金字塔及中值滤波器进行图像处理，得到图像I_m(x)；

从图像I_m(x)中减去图像I_m(x)所对应的平滑局部标准差I_detail(x)，获得移除细节的图像I_s(x)；其中，所述平滑局部标准差为I_detail(x)的确定方法包括：计算图像I_m(x)的局部标准差，并采用中值滤波器对其进行平滑处理；

确定目标暗通道图I_d(x)，所述目标暗通道图I_d(x)的确定方法包括：

在的情况下，I_d(x)＝I_s(x)；

在的情况下，其中，ρ为预设的第一调节参数；

根据所确定的目标暗通道图I_d(x)和预设的第二调节参数ω(0<ω<1)确定透射函数t(x)，所述透射函数t(x)＝1-ωI_d(x)；

根据大气散射模型，利用已确定的大气光值A和透射函数t(x)，对目标图像进行去雾处理。

在本发明的一种优选实施方式中，所述根据预设的算法确定目标图像的大气光值A，包括：

获取由目标图像上部指定区域的每个像素点的最小通道亮度值所组成的子图像I_min(x)，所述I_min(x)＝min_c∈{r,g,b}(I_m^c(x))；

对子图像I_min(x)进行滤波处理；

确定滤波处理后的子图像I_min(x)中灰度值最大的前N个像素；

确定目标图像中与所确定的N个像素具有相对应坐标值的N个像素的灰度值，并将其中灰度值最大的像素的亮度值作为大气光值A。

其中，所述获取由目标图像上部指定区域的每个像素点的最小通道亮度值所组成的子图像I_min(x)，包括：

获取由目标图像上部1/4区域的每个像素点的最小通道亮度值所组成的子图像I_min(x)。

在本发明的一种优选实施方式中，还包括：在所述根据大气散射模型，利用已确定的大气光值A和透射函数t(x)，对目标图像进行去雾处理后，对去雾处理后的图像进行亮度调整。

其中，所述对去雾处理后的图像进行亮度调整，包括：

通过伽马较正对去雾处理后的图像进行亮度调整。

相应于上面的方法实施例，本发明还提供了一种图像去雾装置，基于大气散射模型，该装置包括：

大气光值确定模块，用于根据预设的算法确定目标图像的大气光值A；

粗糙暗通道图确定模块，用于确定由目标图像中每个像素点的最小灰度通道值组成的粗糙暗通道图

图像处理模块，用于对所得到的粗糙暗通道图先后采用高斯金字塔及中值滤波器进行图像处理，得到图像I_m(x)；