[发明专利]图像去雾方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图象处理技术领域，尤其涉及一种图像去雾方法及装置。

背景技术

在雾天气情况下，由于场景的能见度降低，图像中目标对比度和颜色等特征被衰减，致使室外视频系统无法正常工作，因此需要在视频图像中消除雾霾对场景图像的影响。图像去雾一直是计算机视觉领域研究的重要内容。由于雾天目标的成像过程本身非常复杂，难以精确的定量描述，且雾天图像退化程度与目标的深度成正比，因而从单幅图像获取场景目标的深度信息本身就是一个病态问题。

也就是说，针对现有技术中采用单幅图像获取场景目标的深度信息的方式并不能消除雾霾对外视频系统工作的影响的问题，目前尚未提出有效的技术方案。

发明内容

本发明提出了一种图像去雾方法及装置，以解决上述技术问题。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

根据本发明的一个方面，提供了一种图像去雾方法，包括：根据原始图像计算暗原色图像I(x,y)，并获取暗原色图像对应的大气光A；对暗原色图像进行估计得到大气散射模型的第一传输图，采用高斯滤波对第一传输图进行边缘细化得到第二传输图；根据第二传输图和大气光对原图像I(x,y)进行恢复操作，得到无雾图像。

优选地，根据原始图像I(x,y)计算暗原色图像，包括：对读取到的原始图像I(x,y)的色光三原色RGB的三个颜色通道进行最小值滤波后，再在每个颜色通道中使用最小操作运算，得到暗原色图像。

优选地，获取暗原色图像对应的大气光A，包括：从暗原色图像选取亮度最大的预定比例的第一像素，将第一像素中强度最大的像素点选定为大气光A。

优选地，对暗原色图像进行估计得到大气散射模型的第一传输图，包括：根据以下公式对对暗原色图像进行估计，得到第一传输图：其中，ω为调节参数，用于调节去雾程度，ω∈(0,1)，ω变大能够使去雾程度更彻底。

优选地，采用高斯滤波对第一传输图进行边缘细化得到第二传输图，包括：采用高斯平滑滤波的方式对第一传输图进行边缘细化操作，得到第二传输图，其中，在边缘细化的过程中采用的高斯核为：其中，σ是高斯核的方差，θ是归一化系数，表达式为：

优选地，根据第二传输图和大气光对原图像I(x,y)进行恢复操作，得到无雾图像，包括：采用以下公式根据第二传输图和大气光对原图像I(x,y)进行恢复：其中，t₀为函数t(x)的下限值，J(x,y)为恢复后的无雾图像。

根据本发明的另一个方面，提供了一种图像去雾装置，包括：第一获取模块，用于根据原始图像计算暗原色图像I(x,y)，并获取暗原色图像对应的大气光A；第二获取模块，用于对暗原色图像进行估计得到大气散射模型的第一传输图，采用高斯滤波对第一传输图进行边缘细化得到第二传输图；恢复模块，用于根据第二传输图和大气光对原图像I(x,y)进行恢复操作，得到无雾图像。

优选地，第一获取模块包括：运算单元，用于对读取到的原始图像I(x,y)的色光三原色RGB的三个颜色通道进行最小值滤波后，再在每个颜色通道中使用最小操作运算，得到暗原色图像；选择单元，用于从暗原色图像选取亮度最大的预定比例的第一像素，将第一像素中强度最大的像素点选定为大气光A。

优选地，第二获取模块包括：估计单元，用于根据以下公式对对暗原色图像进行估计，得到第一传输图：其中，ω为调节参数，用于调节去雾程度，ω∈(0,1)，ω变大能够使去雾程度更彻底；细化单元，用于采用高斯平滑滤波的方式对第一传输图进行边缘细化操作，得到第二传输图，其中，在边缘细化的过程中采用的高斯核为：其中，σ是高斯核的方差，θ是归一化系数，表达式为：θ=ΣXΣYexp[-(x2+y2)/σ2].]]>