[发明专利]基于非局部暗通道的视频去烟雾方法及系统

说明书

本发明涉及视频图像处理技术领域，公开了一种基于非局部暗通道的视频去烟雾方法及系统，包括：步骤1：获取待处理视频图像；步骤2：构建非局部暗通道视频去烟雾模型，该模型将雾图像和背景图像求取在一个模型中，并考虑局部暗通道先验知识的同时考虑暗通道先验在整个图像中的相似性，把暗通道先验的局部信息和非局部信息集合起来考虑，根据现有的暗通道先验，考虑所求出的暗通道先验和清晰图像暗通道先验之间的误差；步骤3：对步骤2的非局部暗通道视频去烟雾模型求解，获取去烟雾后的图像。与现有技术相比，本发明对现有的暗通道先验方法进行改进，有效提高了图像去烟雾的效果和图像恢复质量。

技术领域

本发明涉及视频图像处理技术领域，具体涉及一种基于非局部暗通道的视频去烟雾方法及系统。

背景技术

目前，经济的发展推动了城市化率的提高。随着城市人口的增多，城市建筑由传统的多层向高层发展。据统计，目前我国超100米的建筑数量据世界首位。城市化的进程推动了社会的发展，也带了潜在的危险，例如火灾。高层建筑的火灾由于其特殊性，让消防救援难度增加，主要原因在于现有的消防设备对人员的搜救只能在地面以上50米的空间里作业，当建筑高度超过50米，现有设备无法对火灾现场被困人员的进行快速搜救。为满足消防救灾中实现对被困人员的快速搜救，提出了一种搭载于无人机系统的高清成像系统，该系统可以在火灾现场有烟雾存在的情况下，去除烟雾的影响，实现火灾现场目标的高清成像，以实现被困人员的快速搜救。

现有的图像去烟雾方法中虽然已有采用暗通道先验和非局部先验的图像去雾方法与系统[CN201610960171.8]，但该方法利用暗通道先验估计有雾图像的大气光强，利用非局部先验估计图像的透射率，最后求出的透射率和大气光，求出雾后的图像信息。虽然该方法使用了暗通道先验和非局部先验，但是其基于局部暗通道先验的对图像信息进行表征，且非局部算子只是对图像强度块进行处理。专利基于暗通道改进的图像去雾方法[CN202011144335.2]中，依然是利用暗通道测量大气透射率，然后利用导向滤波细化透射率，最后根据测量出的大气光和透射率求得清晰的图像信息。

这些方法虽然能一定程度地去除烟雾的影响并恢复背景图像信息，但是他们没有考虑图像暗通道先验的相似性信息，使得仍有部分烟雾遗留，没有被去除，且处理后的背景图像会损失掉纹理细节信息。

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于非局部暗通道的视频去烟雾方法及系统，将雾图像和背景图像求取在一个模型，考虑局部暗通道先验知识的同时考虑暗通道先验在整个图像中的相似性，把暗通道先验的局部信息和非局部信息集合起来考虑，根据现有的暗通道先验，考虑所求出的暗通道先验和清晰图像暗通道先验之间的误差，有效地提高了图像去烟雾的效果和图像恢复质量。

技术方案：本发明提供了一种基于非局部暗通道的视频去烟雾方法，包括如下步骤：

步骤1：获取待处理视频图像；

步骤2：构建非局部暗通道视频去烟雾模型，所述模型为：