[发明专利]一种图像自适应去雾方法

说明书

本发明公开了一种图像自适应去雾方法，实现结构包括：图像传感器模块，图像自适应去雾模块和通用视频传输接口模块。本发明使用图像传感器将采集到的数据经图像自适应去雾模块处理，并按照通用视频传输格式编码输出。图像自适应去雾模块可以将输入的图像数据进行自动判定，自动确定场景是否需要去雾，并且自动圈定天空区域，对需要去雾的像素区域执行去雾操作。该方法可以做到将自适应去雾功能集成进设备中，从而提高了目标设备在带雾场景中获取信息的能力，为后续的数字图像处理提供了更加丰富的原始信息。

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，特别是与平台结合度较高的图像算法实现，在边缘计算应用场景下的图像处理方法，与图像自适应去雾算法，摄像头的功能化集成应用等关系密切。

背景技术

图像去雾在交通系统、安防领域、遥感监测、无人机技术和航运海事等诸多领域有着广泛的应用，通过对原始输入图像的去雾可以有效增加人类从图像上获取的信息量。目前基于图像增强方式进行去雾的技术通常忽视了色彩还原度和局部细节处理，而图像恢复算法虽然具有较好的色彩还原度，但其通常难以在计算能力较低的平台下做到实时处理，因此很难在面向视频监控的领域发挥相应的作用，包含去雾功能摄像设备的使用效果通常并不理想。并且，在现代化集成度较高的摄像采集设备中，带有去雾功能的摄像机往往需要人为指定去雾功能所需要的参数以及指定该摄像场景是否需要执行去雾操作，无法做到对不同复杂场景进行自适应去雾。因此，设计一种平台可部署且具有自适应去雾功能的图像自适应去雾方法在实际应用场景中意义巨大。

目前用于图像去雾的处理器平台主要为CPU,GPU,FPGA。在不同的应用场合下，不同的处理器平台会带来不同的优势。CPU适合串行执行灵活性强的操作，在大规模，高吞吐量的图像处理场合优势不明显。GPU平台虽然可以高效地执行复杂的图像去雾处理算法，但其部署的空间及功耗成本使之较少应用在小型的边缘端设备中。FPGA平台具有较高的能效比和强大的算力，适合并行处理高数据通量的去雾算法且便于集成在小型边缘端的设备中，为设备的性能提升带来突破。

图像去雾算法在以往的论文专利中都有涉及，算法的设计思路有基于图像增强的去雾算法，基于Retinex增强去雾以及基于暗通道先验的图像去雾。去雾算法的执行框架大致相同，都包含大气光值估计，传播图函数估计以及图像精细化操作。但以往的处理方法不具备自动判别图像是否有雾的机制，即无法做到对输入的图像是否有雾进行判断。之前方法在实现过程中也无法处理图像在深度断层处的光晕效应，对图像的处理带有明显的人工效应。本专利申请的图像自适应去雾方法可以有效建立自适应去雾机制，并解决深度断层处的光晕效应，对处理后的图像色彩、对比度、饱和度有明显提升。

发明内容

技术问题：本发明公开了一种图像自适应去雾方法，通过结合图像传感器模块、自适应去雾模块和通用视频传输接口，可以实现有较好平台结合度的图像去雾操作，为后续的数字图像处理提供了更加丰富的原始信息。

技术方案：为了实现上述发明目的，本发明提供了一种图像自适应去雾方法的框架包括顺序连接的图像传感器模块、图像自适应去雾模块和通用视频传输接口；

其中，图像传感器模块将采集到的视频图像数据输出至图像自适应去雾模块处理，并按照通用视频传输格式编码输出；

图像自适应去雾模块通过其中的存储器模块将输入视频图像数据缓存，并输出至处理器模块；处理器模块通过其中的标定场景中天空区域模块将输入图像中的天空区域进行标定，并使用判断场景是否有雾模块对输入图像中的非天空区域进行图像饱和度计算，根据图像的饱和度分布来判别图像是否有雾，从而进一步根据判别结果选择直接输出或经过去雾模块输出；去雾模块通过大气光值估计模块，传播函数估计模块，图像精细化模块，将输入的非天空区域待去雾图像进行去雾操作，并输出。

其中，