[发明专利]一种图像去雾去噪方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像去雾去噪方法，其特征在于，包括：

根据暗原色先验原理、大气散射模型及TVBH模型构建H-TVBH模型；

获取原始图像，计算所述原始图像的初始透射率和大气光值；

将所述原始图像、所述初始透射率及所述大气光值输入到所述H-TVBH模型中，对所述H-TVBH模型进行求解，得到去雾去噪图像。

2.根据权利要求1所述的图像去雾去噪方法，其特征在于，在根据暗原色先验原理、大气散射模型及TVBH模型构建H-TVBH模型之后，且在将原始图像、所述初始透射率、所述大气光值输入到所述H-TVBH模型中之前，还包括：

对所述H-TVBH模型中的透射率进行优化，得到优化后的H-TVBH模型；

其中，所述优化后的H-TVBH模型为：

其中，E(t,u)为所述优化后的H-TVBH模型的能量泛函，∫_Ω|▽t|dx为透射率的规则项，为透射率的数据项，和为所述去雾去噪图像的规则项，为所述去雾去噪图像的数据项，λ为透射率规则项的惩罚参数，t为待求解的透射率，为所述初始透射率，α和β为所述去雾去噪图像规则项的惩罚参数，Ω为一个局部区域，u_i为所述去噪去雾图像，▽为一阶导数，▽²为二阶导数，i表示所述原始图像中R、G、B三个颜色通道中的第i个颜色通道，f_i为所述原始图像，A为所述大气光值。

3.根据权利要求2所述的图像去雾去噪方法，其特征在于，对所述H-TVBH模型进行求解，得到去雾去噪图像，包括：

采用基于快速傅里叶变换的分裂Bregman算法对所述H-TVBH模型进行求解，得到去雾去噪图像。

4.根据权利要求2所述的图像去雾去噪方法，其特征在于，在对所述H-TVBH模型进行求解之后，还包括：

输出所述待求解的透射率。

5.根据权利要求1所述的图像去雾去噪方法，其特征在于，计算所述原始图像的大气光值，包括：

采用四叉树分解法计算所述原始图像的大气光值。

6.根据权利要求1所述的图像去雾去噪方法，其特征在于，计算所述原始图像的初始透射率，包括：

根据暗原色先验原理计算所述原始图像的初始透射率。

7.一种图像去雾去噪装置，其特征在于，包括：

构建模型模块，用于根据暗原色先验原理、大气散射模型及TVBH模型构建H-TVBH模型；

获取模块，用于获取原始图像，计算所述原始图像的初始透射率和大气光值；

求解模块，用于将所述原始图像、所述初始透射率及所述大气光值输入到所述H-TVBH模型中，对所述H-TVBH模型进行求解，得到去雾去噪图像。

8.根据权利要求7所述的图像去雾去噪装置，其特征在于，还包括：

优化模块，用于在根据暗原色先验原理、大气散射模型及TVBH模型构建H-TVBH模型之后，且在将原始图像、所述初始透射率、所述大气光值输入到所述H-TVBH模型中之前，对所述H-TVBH模型中的透射率进行优化，得到优化后的H-TVBH模型；

其中，所述优化后的H-TVBH模型为：

其中，E(t,u)为所述优化后的H-TVBH模型的能量泛函，∫_Ω|▽t|dx为透射率的规则项，为透射率的数据项，和为所述去雾去噪图像的规则项，为所述去雾去噪图像的数据项，λ为透射率规则项的惩罚参数，t为待求解的透射率，为所述初始透射率，α和β为所述去雾去噪图像规则项的惩罚参数，Ω为一个局部区域，u_i为所述去噪去雾图像，▽为一阶导数，▽²为二阶导数，i表示所述原始图像中R、G、B三个颜色通道中的第i个颜色通道，f_i为所述原始图像，A为所述大气光值。