[发明专利]基于超像素分割的图像去雾方法、系统、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种基于超像素分割的图像去雾方法，其特征在于，包括：

S1、获取雾霾图像对应的全局大气光值，并通过超像素分割对所述雾霾图像进行分割，以获取所述雾霾图像对应的超像素集；

S2、基于所述超像素集通过预设成本函数获取所述雾霾图像对应的初始透射率图；

S3、对所述初始透射率图进行细化处理以获取目标透射率图；

S4、根据所述目标透射率图和所述全局大气光值获取所述雾霾图像对应的清晰图像。

2.根据权利要求1所述的基于超像素分割的图像去雾方法，其特征在于，

所述步骤S1中，所述获取所述雾霾图像对应的全局大气光值包括：

S111、划分所述雾霾图像为四个区域；

S112、获取每个区域的像素平均值与标准差的差值，并获取最大差值所对应的区域；

S113、判定所述区域是否小于一预设值，若否，则执行步骤S114，若是，则执行步骤S115；

S114、将所述区域划分为四个区域，并执行步骤S112；

S115、获取所述区域中像素平均值以设为所述雾霾图像对应的全局大气光值；和/或

在所述步骤S1中，所述通过超像素分割对雾霾图像进行分割，以获取所述雾霾图像对应的超像素集包括：通过SLIC超像素分割对雾霾图像进行分割；和/或

在所述步骤S2中，所述基于所述超像素集通过预设成本函数获取所述雾霾图像对应的初始透射率图包括：

S21、获取所述超像素集的对比度对应的第一成本函数，以及所述超像素集的信息熵对应的第二成本函数；

S22、基于所述第一成本函数和所述第二成本函数获取所述超像素集对应的第三成本函数；

S23、基于所述第三成本函数进行迭代以获取使所述第三成本函数为最小值时对应的透射率图为所述雾霾图像对应的初始透射率图；和/或

在所述步骤S3中，所述对所述初始透射率图进行细化处理以获取目标透射率图包括：基于导向滤波对所述初始透射率图进行细化处理；和/或

在所述步骤S4中，所述根据所述目标透射率图和所述全局大气光值获取所述雾霾图像对应的清晰图像包括：采用以下公式获取所述雾霾图像对应的清晰图像，

其中，I(x)为雾霾图像，J(x)为清晰图像，t为所述目标透射率图，A为全局大气光值。

3.根据权利要求2所述的基于超像素分割的图像去雾方法，其特征在于，所述第一成本函数为对比度成本函数，所述对比度成本函数满足如下公式：

其中，x为像素点的位置，c∈{r,g,b}为像素点x的某个颜色通道，D为任一超像素集对应的超像素区域，J_c(x)为清晰图像在c通道内的像素值，N_x为所述超像素区域的像素点个数；为所述超像素区域的J_c(x)的平均值，N_x表示所述任一超像素集的像素点个数，I_c(x)表示像素点x在颜色通道c中的像素值，是雾霾图像区域块内I_c(x)的平均值；

所述第二成本函数为信息熵成本函数，所述信息熵成本函数满足如下公式：

其中，min{0，J_c(p)}、max{0，J_c(p)-255}分别表示像素点下溢和上溢的溢出值，h_c(i)表示输入像素点的直方图取值，α_c和β_c表示发生截断的像素值；

所述第三成本函数满足以下公式：

L＝L_contrast+λ_DL_info，

其中，L_contrast表示对比度成本函数，L_info表示信息熵成本函数，λ_D是协调对比度损失和信息熵损失的权重参数。

4.根据权利要求3所述的基于超像素分割的图像去雾方法，其特征在于，λ_D取值为6。