[发明专利]一种基于CUDA的图像实时去雾方法

权利要求书

1.一种基于CUDA的图像实时去雾方法，其特征在于包括以下步骤：

利用CUDA构建CPU与GPU协同工作环境；

输入原始有雾图像，获取该图像的暗原色图像及其大气光值；

根据暗原色先验获取原始有雾图像的透射率初始值，并利用引导滤波算法得到优化后的透射率；

根据大气散射模型中的原始有雾图像、透射率分布和大气光确定去雾后的复原图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于CUDA的图像实时去雾方法，其特征在于：利用CUDA构建CPU与GPU协同工作环境，是将CPU作为负责进行逻辑性强的事务处理和串行计算的主机，GPU作为负责执行高度线程化并行处理的协处理器，确定程序中的并行部分，并将该部分的计算工作交给GPU中的kernel进行处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于CUDA的图像实时去雾方法，其特征在于：所述暗原色先验是通过对户外无雾图像的观察并通以下方法得出：设定J^c代表J的某一个颜色通道，而Ω(x)是以x为中心的一块方形区域，

Jdark(x)=minc∈{r,g,b}(miny∈Ω(x)(Jc(y)))]]>

得出，其中，大气光估计方法为：先取J^dark中0.1%亮度最大的像素，然后取这些像素对应在原图中的最大值作为大气光值。

4.根据权利要求1或3所述的一种基于CUDA的图像实时去雾方法，其特征在于：所述根据暗原色先验获取原始有雾图像的透射率初始值，并利用引导滤波算法得到优化后的透射率，是加入引导滤波器，在引导图像的引导下对输入图像进行滤波完成的。

5.根据权利要求1所述的一种基于CUDA的图像实时去雾方法，其特征在于：所述大气散射模型描述了雾化图像的退化方法是：设定I是观测图像的亮度，J是景物光线的强度，A是无穷远处的大气光，t为透射率，去雾的目标就是从I中复原J，通过公式

I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))

完成。