[发明专利]影像的波长自适应去雾装置及方法

说明书

技术领域

本发明的实施例涉及一种影像的波长自适应去雾装置及方法。

背景技术

设置在外部的视频监控系统(例如，无人航空器影像、黑盒影像、闭路电视(cctv)影像等)常常会因气象状态而出现无法辨别客体本来的颜色与形态的情况。尤其，有雾的情况下识别拍摄对象特性存在困难。因此，从很久以前就在致力于关于去雾等的研究。

Narasimhan提出的方法是在同一位置获取因劣化原因而亮度值互异的两个影像后，求出基于大气劣化因素的透过程度和深度信息以去雾。

Schwartz提出的方法是使用在同一位置通过安装的不同的偏振滤光器得到的两个影像。由于通过各偏振滤光器传输的光的强度不同，因此通过分割偏光量计算偏光值并用此去除引起偏光的雾。

然而，所述各方法需要获取多个影像或还需要安装偏振滤光器之类的装置，因此存在实现及费用上的问题。

为解决这种问题，开始研究不用其他额外的信息，仅用一个影像即可去雾的方法。

Fattal提出的方法是假设“测定影像的反射率且在同一位置光反射方向总是相同”以去雾。另外，Tan提出的方法是利用“有雾的影像的对比度(contrast)低于没有雾的影像的对比度(contrast)”的特性去除大气劣化因素。但是，其过度增大对比度，因此发生部分颜色失真的问题。

Kratz提出的方法是用马尔可夫随机场(Markov random field)推定关于影像的反射率(albedo)与距离的统计性独立因素以模拟雾影像并用此去雾。但是，使用单一影像的去雾方法可能会发生晕轮效应(halo effect)和颜色失真问题。

具有与所述去雾方法相似的特性的技术有对比改善方法。

Kong提出的方法是在对影像的所有像素实施直方图均衡化的同时按地区分割影像得到对比度经改善的影像。Xu提出的方法是通过控制影像的参数的假想直方图分布技术强化明暗度与清晰度。虽然所述各方法能够提高影像的可视性，但具有难以恢复雾影像中拍摄对象的颜色的问题。

另外，He利用多种室外影像提出了暗原色先验(dark channel prior)方法。该方法不仅去雾方面效果好，在改善水中影像画质、改善夜间影像画质、分离全反射成分等方面的效果也非常好。暗原色先验(dark chann el prior)方法是没有任何失真的影像所具有的基本特性，因此能够推定因多种失真而受损的影像的失真程度并恢复。

然而，由于暗原色先验(dark channel prior)方法不考虑波段之间的特性，因此不合理地推定大气值与传输地图(transmission map)而造成颜色失真及边缘劣化现象、运算量大，因此难以实时利用。

发明内容

技术问题

为解决如上所述的现有技术的问题，本发明公开一种能够减少运算量且波长自适应去雾的去雾装置及方法。

本领域技术人员可以由下述的实施例导出本发明的其他目的。

技术方案

为达成所述目的，根据本发明优选的一个实施例，为达成所述目的，根据本发明优选的一个实施例，公开一种影像的去雾装置，其特征在于，包括：分割部，其利用含雾成分的输入影像的亮度值直方图细分所述输入影像以生成包括多个区域类的级影像，其中所述多个区域类由天空区域类、地上区域类及垂直区域类构成；传输地图生成部，其利用所述输入影像与所述级影像生成用于去除所述雾成分的传输地图；雾值推定部，其利用所述输入影像与所述天空区域类推定对应于所述雾成分的雾值；及影像恢复部，其利用所述传输地图与所述雾值去除所述雾成分生成恢复影像。

所述亮度值直方图可包括基于预先设定的亮度基准值的黑暗(dark)区域、中等(middle)区域及明亮(bright)区域。

所述传输地图可用下述数学式表示：

其中，T(λ)表示所述传输地图，β表示大气的散射系数，λ表示波长，α表示波长指数，W_ij(g_L(λ))表示滤波器内核，g_L(λ)表示所述级影像，g(λ)表示所述输入影像，ω_k表示具有中心像素k的窗口，|ω|表示ω_k的像素数，i及j表示像素的坐标，ε表示规范化参数，μ_k表示ω_k的平均，σ_k表示ω_k的分散。