[发明专利]图像气象噪声信息的去除方法、系统、存储介质及设备

说明书

本发明提供了一种图像气象噪声信息的去除方法、系统、存储介质及设备，包括以下步骤：将带有气象噪声信息的原始图像分为前景图像和背景图像；对前景图像和背景图像分别进行预处理；根据预处理后的前景图像和背景图像构建混合暗通道图像；采用背景图像估算大气光强度值；根据估算的大气光强度值求解光线透射率；采用暗通道先验模型和大气散射模型，根据混合暗通道图像、大气光强度值和光线透射率计算得到原始图像去除气象噪声信息后的图像。本发明有效还原图像质量。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种图像气象噪声信息的去除方法、系统、存储介质及设备。

背景技术

在小雨、起雾等天气拍照得到的图像，图像中的雨、雾等气象噪声信息导致图像模糊不清，影响了对图像内容的识别，影响了后续的图像识别和提取等处理。现有技术往往采用暗通道先验的方法对图像进行还原，其中，暗通道先验模型所使用的大气光强度值是预估值，一天被划分为若干时段，每个时段对应一个大气光强度值，图像还原所使用的大气光强度值是图像拍摄时间所在时段对应的大气光强度值。采用预估值作为模型参数导致模型精度不高且计算量大，运行效率不理想，图像还原度不高。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述背景技术存在的不足，提供一种图像气象噪声信息的去除方法，有效还原图像质量。

本发明采用的技术方案是：一种图像气象噪声信息的去除方法，包括以下步骤：

将带有气象噪声信息的原始图像分为前景图像和背景图像；

对前景图像和背景图像分别进行预处理；

根据预处理后的前景图像和背景图像构建混合暗通道图像；

采用未预处理过的背景图像估算大气光强度值；

根据估算的大气光强度值求解光线透射率；

采用暗通道先验模型和大气散射模型，根据混合暗通道图像、大气光强度值、光线透射率计算得到原始图像去除气象噪声信息后的图像。

上述技术方案中，将带有气象噪声信息的原始图像分为前景图像和背景图像具体包括以下步骤：首先将带有气象噪声信息的原始图像转换为灰度图像，并求取灰度图像中所有像素中每个像素的灰度值以及所有像素的灰度值的均方根值；然后，将灰度图像的所有像素中灰度值小于均方根值的像素作为前景图像的像素，将灰度图像的所有像素中灰度值大于均方根值的像素作为背景图像的像素。

上述技术方案中，对前景图像的预处理包括以下步骤：将前景图像的各像素由RGB图像空间转换为HSL空间，求得在HSL空间内各像素的亮度值；比较各像素的亮度值并得到最小亮度值L_min，将HSL空间下所有像素的亮度值置为最小亮度值L_min，得到单通道图像作为预处理后的前景图像。

上述技术方案中，对背景图像的预处理包括以下步骤：灰度化后的对背景图像进行滤波，得到预处理后的背景图像。

上述技术方案中，混合暗通道图像I_COME采用下式计算：

I_COMB＝α₁I₁+α₂I₂；

其中α₁和α₂为调节系数，α₁+α₂＝1，α₁,α₂的取值范围为(0,1)；I₁为预处理后的前景图像；I₂为预处理后的背景图像。

上述技术方案中，采用暗通道先验模型和大气散射模型，将气象噪声信息去除后的图像表示为：