[发明专利]图像去雾方法、终端及计算机存储介质

权利要求书

1.一种图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括：

在判定待处理图像为雾化图像之后，确定待处理图像的尺寸参数；

根据所述尺寸参数确定待处理图像对应的预处理策略；其中，所述预处理策略用于对图像尺寸进行限制；

若所述预处理策略为划分所述待处理图像，则划分所述待处理图像，获得所述待处理图像对应的子图像；

根据图像去雾模型对所述子图像进行去雾处理，获得所述子图像对应的去雾后子图像；

根据图像拼接模型对所述去雾后子图像进行拼接处理，获得所述待处理图像对应的去雾后图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待处理图像的尺寸参数之前，所述方法还包括：

对所述待处理图像进行分析处理，获得分析结果；

根据所述分析结果判断所述待处理图像是否为雾化图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述尺寸参数确定待处理图像对应的预处理策略，包括：

若所述尺寸参数大于或者等于预设尺寸阈值，则确定所述预处理策略为划分所述待处理图像；

若所述尺寸参数小于所述预设尺寸阈值，则确定所述预处理策略为不划分所述待处理图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据图像去雾模型对所述子图像进行去雾处理，获得所述子图像对应的去雾后子图像之前，所述方法还包括：

对第一图像样本集进行划分，获得第一训练数据和第一测试数据；其中，所述第一图像样本集包括雾化图像和所述雾化图像对应的清晰图像；

基于第一轻量化卷积神经网络构建第一网络模型，并根据所述第一训练数据对所述第一网络模型进行训练处理，获得初始去雾模型；

根据所述第一测试数据对所述初始去雾模型进行测试处理，获得所述图像去雾模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一测试数据对所述初始去雾模型进行测试处理，获得所述图像去雾模型，包括：

根据所述第一测试数据对所述初始去雾模型进行测试处理，生成第一测试结果；

按照所述第一测试结果修正所述图像去雾模型，获得所述图像去雾模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据图像拼接模型对所述去雾后子图像进行拼接处理，获得所述待处理图像对应的去雾后图像之前，所述方法还包括：

对第二图像样本集进行划分，获得第二训练数据和第二测试数据；其中，所述第二图像样本集包括原始图像和所述原始图像对应的多个分解图像；

基于第二轻量化卷积神经网络构建第二网络模型，并根据所述第二训练数据对所述第二网络模型进行训练处理，获得初始拼接模型；

根据所述第二测试数据对所述初始拼接模型进行测试处理，获得所述图像拼接模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二测试数据对所述初始拼接模型进行测试处理，获得所述图像拼接模型，包括：

根据所述第二测试数据对所述初始拼接模型进行测试处理，生成第二测试结果；

按照所述第二测试结果修正所述初始拼接模型，获得所述图像拼接模型。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述尺寸参数确定待处理图像对应的预处理策略之后，所述方法还包括：

若所述预处理策略为不划分所述待处理图像，则直接根据所述图像去雾模型对所述待处理图像进行去雾处理，获得所述去雾后图像。