[发明专利]一种图像去雾去噪方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种图像去雾去噪方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其方法包括：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，计算原始图像的初始透射率和大气光值；将原始图像、初始透射率及大气光值输入到H‑TVBH模型中，对H‑TVBH模型进行求解，得到去雾去噪图像。本申请公开的上述技术方案，通过所构建的H‑TVBH模型实现对原始图像的去雾去噪处理，从而达到较好的图像处理效果，而且由于TVBH模型中的规则项可以保持图像边缘细节，因此，则结合TVBH模型所得到的H‑TVBH模型在对原始图像进行去雾去噪处理时可以保留原始图像的边缘特征，提高图像去雾去噪的处理效果。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，更具体地说，涉及一种图像去雾去噪方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在恶劣的天气条件下(例如雾霾等)获取户外图像时，捕获的场景能见度出现明显的下降，这是由于光与悬浮在大气中的粒子的相互作用(散射、吸收和发射)，导致图像的对比度降低、颜色褪色和低饱和度，因此，需要对在恶劣的天气条件下拍摄的图像进行处理。

目前，现有在对恶劣天气条件下拍摄的图像进行处理时仅关注对图像的去雾处理，也即现有仅对图像进行去雾处理，而并未对图像中的噪声进行去除，因此，则达不到较好的图像处理效果。

综上所述，如何对图像进行去雾和去噪处理，以达到较好的图像处理效果，是目前本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的是提供一种图像去雾去噪方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于对图像进行去雾和去噪处理，以达到较好的图像处理效果。

为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

一种图像去雾去噪方法，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。

优选的，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，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，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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。