一種基于圖像景深的實時圖像去霧方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于圖像景深的實時圖像去霧方法，首先對有霧圖像進行灰度圖像處理；再對灰度圖像進行分塊最小值計算暗原色圖，并估計大氣光值，計算粗略大氣耗散圖和景深掩膜；然后再計算不同景深增強圖像和邊緣羽化的掩膜；最后進行融合處理得到去霧后圖像。該方法在對單幅圖像進行處理時，在圖像對比度增加方法中融入了景深信息，同時還采用了圖層融合方式，可以并行計算，實時性強，去霧效果明顯。
【專利說明】一種基于圖像景深的實時圖像去霧方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種數(shù)字圖像處理方法，尤其是一種實時圖像去霧處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在霧、霾等天氣條件下，大氣中懸浮的大量微小水滴和氣溶膠的散射作用會使視頻圖像嚴(yán)重降質(zhì)，這極大限制和影響城市交通、視頻監(jiān)控、智能車輛等戶外系統(tǒng)的功能。因此，需要對降質(zhì)圖像進行去霧處理，恢復(fù)出真實場景圖像。而對于視頻監(jiān)控等應(yīng)用領(lǐng)域，去霧處理的高效性和實時性則至關(guān)重要。
[0003]當(dāng)前對于霧圖像處理的方法大致可以分為兩類:一類是基于圖像增強的方法，此類方法不考慮霧圖像具體的形成過程，只選取圖像中感興趣的部分進行增強。常用的圖像增強方法主要有對比度增強、直方圖均衡、Retinx算法等，這類方法沒有考慮霧天圖像對比度與景物深度的對應(yīng)關(guān)系，對景物深度變化比較大的圖像的增強效果不理想，且有些如Retinx算法計算量大,實時性不強。
[0004]另一類則是基于霧天模型的暗原色去霧方法，是對有霧圖像進行一次與成像的逆過程來恢復(fù)無霧圖像。這種方法針對性強，得到結(jié)果自然，一般不會有信息損失，能夠取得不錯的去霧效果。這種方法對每個像素進行最小值濾波計算暗原色圖，以此對大氣參數(shù)和透射率進行估計，然后根據(jù)成像模型來恢復(fù)無霧圖像，但是此類方法計算量都非常大，處理一副圖像需要耗費大量的時間，難以滿足實時性要求，限制了該算法在工程領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。還有針對景深連續(xù)的有霧場景，可以通過對比度拉伸算法達到去霧效果，借助于一張晴天和一張霧天場景的參考 圖像，計算出場景各點的深度比關(guān)系，最后利用深度關(guān)系復(fù)原霧天圖像，但該方法需要同一場景的多幅圖像，不能滿足實時圖像去霧的需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種實時性較強的圖像去霧方法，能夠?qū)吧钭兓^大的圖像進行有效的去霧處理。
[0006]本發(fā)明提供的技術(shù)方案為:一種基于圖像景深的實時圖像去霧方法，其特征在于，包括如下步驟:
[0007]步驟I，讀取有霧圖像I (X，y)，其中X和y表示圖像中各個像素點的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，若有霧圖像l(x，y)為彩色圖像，則將有霧圖像I (x，y)中各像素點R、G、B三通道的最小值賦值給各像素點R、G、B三通道，得到有霧圖像I (X，y)的灰度圖像為Ig U，y)，若該有霧圖像I(x，y)為灰度圖像，則灰度圖像Ig(X，y) = I (x, y)；
[0008]步驟2，將灰度圖像Ig(x，y)劃分成若干個方塊區(qū)域Ω，再分別獲取每個方塊區(qū)域Ω內(nèi)像素點的最小像素值，并將獲取的最小像素值賦值給對應(yīng)方塊區(qū)域Ω內(nèi)的所有像素
點，得到各個方塊區(qū)域Ω對應(yīng)的方塊暗原色圖CU)為:




χ,νεΩ[0009]
【權(quán)利要求】
1.一種基于圖像景深的實時圖像去霧方法，其特征在于，包括如下步驟: 步驟1，讀取有霧圖像I (X，y)，其中X和y表示圖像中各個像素點的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，若有霧圖像I U，y)為彩色圖像，則將有霧圖像I (X，y)中各像素點R、G、B三通道的最小值賦值給各像素點R、G、B三通道，得到有霧圖像I (X，y)的灰度圖像為Ig(x，y)，若該有霧圖像I(x，y)為灰度圖像，則灰度圖像Ig(X，y) = I (x, y)； 步驟2，將灰度圖像Ig (X，y)劃分成若干個方塊區(qū)域Ω，再分別獲取每個方塊區(qū)域Ω內(nèi)像素點的最小像素值，并將獲取的最小像素值賦值給對應(yīng)方塊區(qū)域Ω內(nèi)的所有像素點，得到各個方塊區(qū)域Ω對應(yīng)的方塊暗原色圖Idarkx，y∈Ω(x，y)為:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像景深的實時圖像去霧方法，其特征在于:步驟2中采用網(wǎng)格法將灰度圖像Ig(x，y)劃分成若干個方塊區(qū)域Ω，每個網(wǎng)格的大小為方塊區(qū)域Ω。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于圖像景深的實時圖像去霧方法，其特征在于:步驟5中采用直方圖統(tǒng)計法分別對各個掩膜對應(yīng)的像素點進行處理，分別將各個掩膜對應(yīng)的像素點中像素值相同的像素點排在同一列，再將每一列按像素值遞增的順序緊密排列，構(gòu)成η個直方圖，再分別計算每個直方圖的左側(cè)邊緣0.1%直方圖面積內(nèi)和右側(cè)邊緣0.1%直方圖面積內(nèi)所有像素點的像素值總和(x, y)和dvH U >0。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于圖像景深的實時圖像去霧方法，其特征在于:所述步驟5中的圖像濾波處理為二維高斯濾波處理或者平均濾波處理。
【文檔編號】G06T5/40GK103903234SQ201410090379
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2014年3月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月12日
【發(fā)明者】宋文, 丁進, 孟明 申請人:南京第五十五所技術(shù)開發(fā)有限公司