[发明专利]一种基于暗通道先验的实时视频去雾方法、装置及计算机存储介质

权利要求书

1.一种基于暗通道先验的实时视频去雾方法，其特征在于，包括：

将雾天图像划分为多个子块图像，并选取满足第一预设条件的子块图像中满足第二预设条件的像素点估算大气光值；

依据暗通道图像构造透射率金字塔序列,采用逐层细化的方式将所述透射率金字塔序列融合得到初始透射率；

对初始透射率进行去边缘效应滤波处理得到最终透射率；

根据所述大气光值和所述最终透射率对雾天图形进行去雾处理；

所述“将雾天图像划分为多个子块图像，并选取满足第一预设条件的子块图像中满足第二预设条件的像素点估算大气光值”具体包括：

将雾天图像划分为多个大小相等的子块图像；

计算每个子块图像的暗通道值的最小值

根据第一预设条件选取对应子块图像，其中，阈值D_min和D_max根据的直方图分布自适应设定；

根据第二预设条件选取对应子块图像中的像素点，其中，表示被选取的第k个子块图像的像素点的G、R、B分量值均小于阈值L_max；

对满足条件的所有像素点分别进行RGB分量取平均值得到大气光值；

所述依据暗通道图像构造透射率金字塔序列,采用逐层细化的方式将所述透射率金字塔序列融合得到初始透射率具体包括：

计算雾天图像每个像素点的通道最小值得到暗通道图像；

对暗通道图像进行最小值下采样构造透射率金字塔图像；

融合透射率金字塔图像得到初始透射率图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算每个子块图像的暗通道值的最小值采用如下表达式：其中k表示子块图像编号，(x，y)表示像素点的坐标点，Ω表示子块图像的整个区域；表示计算子块图像的每个像素的暗通道值，其中所述暗通道值为该像素点的R、G、B值中的最小值；表示取子块图像中所有像素的暗通道值的最小值作为该子块图像的暗通道值的最小值；

大气光值A^c＝[A^r A^g A^b]，其中，

其中

mean表示取平均值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对暗通道图像进行最小值下采样构造透射率金字塔图像t_2↓,t_4↓,t_8↓，其计算采用如下表达式：

其中，表示对暗通道图像I^dark(x,y)进行最小值下采样，Ω2表示2×2的分块域，即每2×2的分块域内取最小值作为下采样值，ω(x,y)为自适应因子，即ω(x,y)的值根据当前2×2的分块域内最小值查显示查找表得到；t_4↓是对t_2↓最小值下采样的结果，t_8↓是对t_4↓最小值下采样的结果；t_8↓中的一个值对应暗通道图像中8×8的区域，t_4↓中的一个值对应暗通道图像中4×4的区域，t_2↓中的一个值对应暗通道图像中2×2的区域；

融合透射率金字塔图像得到初始透射率图像的运算具体如下：

计算t_8↓与其相邻的上下左右四个点的绝对差值，若四组绝对差值都小于预设阈值Th₈，则初始透射率的8×8邻域取t_8↓中对应的一个值；否则将8×8邻域划分为4个4×4邻域；每个4×4邻域对应t_4↓中的一个点，计算t_4↓与其相邻的上下左右四个点的绝对差值，若四组绝对差值都小于预设阈值Th₄，则初始透射率的4×4邻域取t_4↓中对应的一个值；否则将4×4邻域划分为4个2×2邻域；每个2×2邻域对应t_2↓中的一个点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去边缘效应滤波处理分别沿水平方向和垂直方向对初始透射率进行低通滤波处理。