[发明专利]图像去雾的方法

说明书

本发明涉及图像去雾的方法，包括：A.根据原始图像的暗通道图D的所有像素值与原始图像分别作差后的累加值判断是否需要去雾处理，如果无需则将原始图像输出后结束；否则进入步骤B；B.根据暗通道图D和原始图像获得全球大气光值；C.将原始图像的每个像素除以全球大气光值后，计算新图像的暗通道图D2，并将白色图片与暗通道图D2的像素值分别作差后得到透射率图T1；D.通过导向滤波对所述的透射率图T1精细化得到透射率图T2；E.通过雾图形成模型输出去雾后的图像。本发明的图像去雾的方法，能够有效提高图像去雾效果，简化去雾处理的过程，大幅度缩短了对图像的处理时间，有效提高了图像处理的效率。

技术领域

本发明涉及图像处理的方法，具体的讲是图像去雾的方法，特别适合但不仅限于用于公共安全方面的图像去雾的方法。

背景技术

目前在各城市中面向公共安全应用的系统可以通过遍布在各个道路的电子眼实时获取道路的路面情况。电子眼只要拍摄到3/4张人脸，就可以对人脸的全貌进行精准识别。电子眼除了能够识别人脸，还具有识别车牌、在方圆2公里的范围之内发现伪基站等能力。

然而，由于受到大气中漂浮水滴对光的折射、反射、自身吸收和自身成像等影响，使得图像采集系统在雾天时所捕获图像的对比度较低，并引起色彩失真，甚至会导致机器视觉系统无法正常工作。随着大气污染的日益严重，也使得改善自动获取的图像质量显得尤为重要。

因此，在面向公共安全应用的系统中实现对图片的去雾处理至关重要，目前的去雾方法包含以下几类：

(1)基于非物理模型的去雾方法，本质上是增强图像的对比度与颜色，并没有对雾天图像的形成原因进行分析而补偿，代表方法是直方图均衡化，但是效果一般；(2)基于物理模型的方法，现在效果好的去雾方法都是基于物理模型，利用大气物理散射规律来建立图像还原模型，从而得到最终去雾图片。

在面向公共安全应用的系统中针对单幅图像去雾处理，如果对图像采用暗通道先验方法虽然也具有较好的去雾效果，但处理时间长，需要很大的储存资源与计算资源。而通常在面向公共安全应用的系统中对处理时长要求较高。

发明内容

本发明提供了一种图像去雾的方法，在提高图像去雾效果的同时，缩短对图像的处理时间，提高图像处理的效率。

本发明图像去雾的方法，包括：

A.去雾检测：获取电子眼拍摄的原始图像的暗通道图D，并将暗通道图D的所有像素值与原始图像分别作差，将所有差值累加得到T，设置阈值T_s，若T＜T_s，则无需对原始图像进行去雾，直接将原始图像输出后结束；若T≥T_s，则进入步骤B；

B.获取暗通道图D中亮度最高的0.1％数量的像素，然后从原始图像中寻找对应位置上亮度最高的像素点的亮度作为全球大气光值；

C.将原始图像的每个像素除以全球大气光值后，得到一个新图像，继续计算该新图像的暗通道图D1，将D1的像素分别乘以0.95得到暗通道图D2，将一张像素值为[255,255,255]的白色图片与暗通道图D2的像素值分别作差后得到透射率图T1；

D.通过导向滤波对所述的透射率图T1精细化，得到精细化后的透射率图T2；导向滤波是一种图像滤波技术，通过一张引导图，对输入的图像进行滤波处理，使得最后的输出图像大体上与输入图像相似，但在纹理部分与引导图相似。

E.将原始图像、全球大气光值和透射率图T2，根据雾图形成模型输出去雾后的图像。