[发明专利]一种图像去雾方法及装置

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像去雾方法，包括：对采集到的源图像计算暗原色先验图像；对求得的暗原色先验图像进行开运算处理，根据雾天图像模型和开运算处理后的结果计算源图像的大气光强；根据开运算处理后的结果和大气光强得到源图像的透射率预估值；根据透射率预估值和雾天图像模型计算去雾后图像。本发明还提供了一种图像去雾装置，包括：暗原色计算模块、大气光强求解模块、透射率预估模块和去雾模块。本发明所提供的图像去雾方法及装置计算速度快，工作效率高，能够应用于视频图像去雾，并实现实时性去雾。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像去雾方法及装置。

背景技术

在视频图像信息采集的过程中，外界环境如大雾、雨、雪、沙尘、大风等恶劣天气和低照度、背光等光照因素的影响常常会使图像的对比度、清晰度、图像序列的连续性大大降低，彩色图像会产生色差甚至颜色改变，图像中许多特征被模糊或者掩盖。这种退化的视频图像不仅影响视觉效果，而且也会影响对视频信息的识别和分析。特别是近些年，细颗粒物(PM2.5)造成的雾霾问题频发，空气中的液滴和固体小颗粒不仅危害人体健康，影响驾驶员视线导致交通事故频发，同时也使得户外监控视频质量明显下降。在雾霾天气下，图像彩色黯淡、对比度变低，一些重要目标的细节难以被察觉，对视频处理系统的实用性造成很大影响。因此，去除视频中的雾气等影响，改善画质，提升视频处理系统光照度敏感度并增强处理效果，成为提升户外视频图像处理系统应用价值的一项关键技术。

图像去雾即通过各种方法将雾霭对图像产生的影响去掉，还原出清晰、生动、符合人类视觉系统的图像。图像去雾技术具有跨学科特征，应用前景广阔，是图像处理领域的研究方向之一，受到国内外广大研究者的关注，已成为计算机视觉以及图像处理领域的研究热点。图像去雾作为一门新兴学科，涉及随机性以及复杂性很大的天气因素。到目前为止，虽然涌现了很多图像去雾的方法，但是都存在一定的局限性：一是处理速度达不到实时性的要求；二是处理效果无法做到真实还原效果。图像去雾在这两点上仍需不断地发展改进，因此寻找更加有效的去雾方法是非常必要的。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是解决现有的图像去雾方法处理过程复杂，无法达到实时性的要求的问题。

(二)技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种图像去雾方法，包括：

S1、对采集到的源图像I(x)计算暗原色先验图像I^da(x)；

S2、对求得的暗原色先验图像I^da(x)进行开运算处理，根据雾天图像模型和开运算处理后的结果计算源图像I(x)的大气光强A；

S3、根据开运算处理后的结果和大气光强A得到源图像I(x)的透射率预估值t'(x)；

S4、根据透射率预估值t'(x)和雾天图像模型计算去雾后图像。

优选地，所述步骤S1中计算暗原色先验图像I^da(x)，包括：以补丁域的方式选取最小值作为暗原色先验图像中对应补丁域的像素值，暗原色先验图像的像素值表示为：

其中，暗原色先验图像I^da(x)表示像素点x的暗原色亮度，Ω(x)表示以像素点x为中心的一个补丁域，y是属于补丁域Ω(x)中的点群。

优选地，所述步骤S2中，采用如下公式计算大气光强A：

其中，表示经过开运算处理后的暗原色先验图像，α是与灰度分布相关的参数，对大气光强具有自动调节功能，α的值域为[0,1]。

优选地，所述步骤S3中，采用如下公式计算透射率预估值t'(x)：