[发明专利]一种图像及视频去雾霾方法、计算机装置及存储介质

摘要

本发明涉及一种图像及视频去雾霾方法、计算机装置及存储介质，所述图像去雾霾方法中包括以下步骤：对有雾霾图像划分为若干大小相等的矩形子块，引入适应度因子和邻域暗通道池化操作，计算出透射率，各个子块透射率的计算采用多线程进行，从而提高算法的实时性；采用基数排序法估计有雾图像的大气光值，获取前百分之0.1的高亮度像素值，作为大气光值的估计；根据前述透射率和大气光值，对图像进行去雾霾处理。本发明通过结合多线程处理、局部透射率计算和基数排序等处理方案，有效地提高了图像和视频的去雾霾处理速度，满足了去雾霾处理的实时性需求。

主权项

1.一种图像去雾霾方法，其特征在于，包括以下步骤：S110：采集图像I(x)，将该图像I(x)划分为大小相同的矩形的子块Is(x)，其中x为像素点，下标s为子块序号，以下步骤中对子块的处理均采用多线程方式；S120：分别计算每个子块的透射率ts(x)，其中下标s为对应的子块Is(x)的子块序号；所述透射率ts(x)的计算方法如步骤S121‑S126所示：S121：根据公式计算子块中每个像素点的暗通道值，得到该子块的暗通道图像，其中为第x像素点的暗通道值，为第x像素点在c∈{R,G,B}通道的值；S122：将暗通道图像进行边缘补零；S123：计算子块中每个像素点在边缘补零后的暗通道图像中的邻域最小值，所述邻域最小值为像素点x在Ω(x)的邻域中暗通道值的最小值，其中Ω(x)表示以像素点x为中心的方形邻域，其计算公式为：S124：利用公式计算每个像素点的池化值d_s(x)，根据池化值将暗通道图像转换为池化图像d_s；S125：根据公式计算池化图像中每个像素点的均值，其中|Ω(x)|为第x像素点的邻域个数，x_i表示第x像素点的周围邻域像素点，r_s(x)第x像素点的均值；S126：根据公式计算每个像素点的透射率，其中t_s(x)为第x像素点的透射率，是适应度因子；S130：采用基数排序法计算子块Is(x)的大气光值Ac；S140：根据公式Js(x)＝(Is(x)‑Ac)/max(ts(x),t0)+Ac进行去雾霾处理，获得无雾霾图像，其中t0为透射率阈值。