[发明专利]图像去雾方法、装置、电子设备及介质

说明书

本公开实施例提供了一种图像去雾方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：对待处理图像进行预处理，得到预处理向量；将预处理向量输入神经网络模型的卷积层和最小池化层，得到至少两个中间向量，并将至少两个中间向量进行拼接后输入一个卷积层，得到目标向量；神经网络模型包括至少两个卷积层和至少一个最小池化层，目标向量和预处理向量的向量相匹配；对目标向量和预处理向量进行激活处理，得到去雾后的图像。本公开实施例能够对图像进行有效去雾处理。

技术领域

本公开涉及图像去雾领域，具体而言，本公开涉及一种图像去雾方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

在天气质量条件不好的情况下，室外拍摄的图像经常会被空气中悬浮的粒子明显降质，导致图片对比度下降、颜色失真等一系列问题，这是由于在光线传播过程中，光会被空气中的雾、霾和灰尘等所散射，因此最终到达相机的是被散射的光线。雾霾图像通常由直接衰减和散射的大气光组成，直接衰减为相机接收到的物体表面反射衰减后的光照强度，散射的大气光为相机接收到的经过散射作用的大气光。图像去雾算法凭借其广泛的应用价值，逐渐成为军事、航天、交通和监控等方面的研究热点。

目前，传统的图像去雾方法依靠其人工特征来计算深度或透射率，然而这些人工特征存在其自身的局限性，使得图像去雾效果有限，无法得到令人满意的图像。

发明内容

本公开提供了一种图像去雾方法、装置、电子设备及介质，能够对图像进行有效去雾处理。

第一方面，提供了一种图像去雾方法，该方法包括：

对待处理图像进行预处理，得到预处理向量；

将预处理向量输入神经网络模型的卷积层和最小池化层，得到至少两个中间向量，并将至少两个中间向量进行拼接后输入一个卷积层，得到目标向量；神经网络模型包括至少两个卷积层和至少一个最小池化层，目标向量和预处理向量的向量相匹配；

对目标向量和预处理向量进行激活处理，得到去雾后的图像。

第二方面，提供一种图像去雾装置，包括：

预处理模块，用于对待处理图像进行预处理，得到预处理向量；

处理模块，用于将预处理向量输入神经网络模型的卷积层和最小池化层，得到至少两个中间向量，并将至少两个中间向量进行拼接后输入一个卷积层，得到目标向量；神经网络模型包括至少两个卷积层和至少一个最小池化层，目标向量和预处理向量的向量相匹配；

激活处理模块，用于对目标向量和预处理向量进行激活处理，得到去雾后的图像。

第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；

存储器，用于存储计算机操作指令；

处理器，用于通过调用计算机操作指令，执行第一方面的图像去雾方法。

第四方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现第一方面的图像去雾方法。

本公开提供的技术方案带来的有益效果是：