[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

说明书

本发明提供一种基于暗通道先验的实时视频去雾方法及装置，该方法包括：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。该方法可以抑制去雾过程中视频出现闪烁抖动、色彩失真等问题，并且计算复杂度低，实时性好和时空一致好，成像质量高。

技术领域

本发明涉及图像、视频处理技术领域，尤其涉及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。

背景技术

可见光成像系统受雾霾天气影响，捕获的室外图像和视频可见度低，细节模糊，色彩失真，严重影响了图片和视频的视觉效果及图像处理系统的性能。目前，常用的去雾方法主要分为两大类：一类基于图像处理的雾天图像增强方法，如直方图均衡化、局部对比度增强、伽马校正等，这类方法不考虑图像降质的原因，旨在提高雾天图像对比度，突出图像细节，但容易损失一定图像信息。一类基于物理模型的雾天图像复原方法，如基于暗通道先验的去雾方法、基于景物深度信息的去雾方法等，此类方法信息损失较少，去雾效果更自然。相比于图像去雾算法，视频去雾算法对其算法的实时性及时空一致性要求较高。但是现有基于暗通道先验的去雾方法存在实时性差和时空不一致的问题，导致成像质量不高。

发明内容

有鉴于此，本发明提供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，用于解决现有技术的不足。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明实施例提供了一种基于暗通道先验的实时视频去雾方法，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。

进一步地，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；