雾霾图像辨别设备及辨别方法技术

本发明专利技术提供了雾霾图像辨别设备及雾霾图像辨别方法，所述雾霾图像辨别设备具有：第一计算器，用于计算图像中的多个像素各自的像素信号的色差分量与灰色值之间的差，并且计算所述差低于第一基准值的像素占所述多个像素的第一比例；第二计算器，用于计算所述多个像素各自的像素信号的亮度分量低于第二基准值的像素占所述多个像素的第二比例；雾霾程度确定单元，第一比例越高并且第二比例越低，雾霾程度确定单元确定所述图像的雾霾程度就越高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及雾霾图像辨别设备以及雾霾图像辨别方法。
技术介绍
由于空气中的漂浮物如霾、雾以及霭等而使得通过相机采集的图像变得不清楚。在以下说明中，雾霾表示霾、雾、霭等。因此，提出了用于从所采集的图像数据中去除雾霾影响的雾霾去除图像处理。例如在日本特许公开N0.2013-58202、日本特许公开N0.2012-221237、日本特许公开N0.2011-3048和日本特许公开N0.2004-222231中提出了所述图像处理。作为一种用于去除雾霾的图像处理，存在基于被称为暗通道先验的先验信息的处理。所述处理基于以下前提:RGB值中的至少一个颜色通道的强度值非常小(一般地，暗灰度值接近0)的图像存在于从户外无雾霾图像组获得的统计值中，即，存在于户外无雾霾图像的大量非天空局部区域。因此，如果所采集的图像中暗颜色通道的值低，则雾霾稀薄并且空气的透射率高。另一方面，如果所采集的图像中暗颜色通道的值高，则雾霾浓厚并且空气的透射率低。通过使用暗通道先验而生成的雾霾去除模型，不仅可以直接估计雾霾的浓度而且还可以在从有雾霾存在的图像(在下文中被称为有雾霾图像)中去除雾霾的干扰之后生成高品质图像(被称为雾霾去除图像)。在日本特许公开N0.2013-58202中描述了用于去除雾霾的图像处理。
技术实现思路
在用于去除雾霾的图像处理中，通过将使用大气光源值对所采集的图像的暗颜色通道的像素值进行归一化而获得的向导图值与表示雾霾程度的参数相乘来计算作为每个像素的雾霾透射率的传输图。根据所述传输图从有雾霾图像计算雾霾去除图像。然而，必须通过观察雾霾去除图像来确定适当的值作为表示雾霾程度的参数。因此，需要一种用于自动地辨别雾霾程度的雾霾图像辨别方法。因此，实施方式的目的在于提供一种通过分析所采集的图像来辨别雾霾程度的雾霾图像辨别设备以及雾霾图像辨别方法。实施方式的一个方面是雾霾图像辨别设备，包括:第一计算器，被配置成:计算包括在图像中的多个像素各自的像素信号的色差分量与灰色值之间的差，并且计算所述差低于第一基准值的像素占所述多个像素的第一比例；第二计算器，被配置成:计算所述多个像素各自的像素信号的亮度分量低于第二基准值的像素占所述多个像素的第二比例；以及雾霾程度确定单元，被配置成:第一比例越高并且第二比例越低，确定所述图像的雾霾程度就越高。根据该方面，可以通过分析所采集的图像来辨别雾霾程度。【附图说明】图1是描绘实施方式中的雾霾图像辨别设备的配置的图；图2是雾霾去除处理的流程图；图3A至图3C是用于说明上述步骤S1和S2的图；图4是描绘特定输入图像和雾霾去除图像的示例的图；图5是描绘特定输入图像和雾霾去除图像的另一示例的图；图6是本实施方式中的雾霾图像辨别处理的流程图；图7、图8和图9是描绘要经受雾霾图像辨别的各个输入图像之间的关系、输入图像的预期雾霾程度参数ω、以及要通过五种雾霾程度辨别处理来辨别的雾霾程度参数ω的图；图10是根据第一雾霾图像辨别处理和第二雾霾图像辨别处理的组合的流程图；图11是描绘第一雾霾辨别处理和第二雾霾辨别处理的第一比例和第二比例的矩阵的图；图12是用于说明第三雾霾图像辨别处理的流程图；图13是描绘第三雾霾图像辨别处理的第三比例和第四比例的矩阵的图；图14和图15是描绘有浓厚雾霾的图像和无雾霾图像的亮度Υ、色差分量Cb和Cr与大气光的亮度和色差分量之间的关系示例的图；图16是第四雾霾图像辨别处理PR-4的流程图；图17和图18是用于说明图16的流程图中的处理的图；图19是第五雾霾图像辨别处理PR-5的流程图；图20是描绘三个有雾霾图像的图，其中，图像P1-7的透射率被改变；以及图21是描绘用于对第四雾霾图像辨别处理PR-4和第五雾霾图像辨别处理PR-5进行组合并且辨别雾霾程度ω的处理的图。【具体实施方式】图1是描绘实施方式中的雾霾图像辨别设备的配置的图。雾霾图像辨别设备10进行用于辨别图像的雾霾程度是高还是低的雾霾图像辨别处理。此外，雾霾图像辨别设备10除了进行雾霾图像辨别处理以外还可以进行用于生成通过从有雾霾图像去除雾霾的影响而获得的雾霾去除图像的雾霾去除处理。雾霾图像辨别设备10包括中央处理单元(CPU)11、RAM 12、输入/输出单元13、进行各种图像处理的图像处理电路15以及存储图像处理程序的存储器16。图像处理电路15包括例如以下电路:将RGB像素信号转换成具有亮度分量Y以及色差分量Cr和Cb的YCbCr像素信号的电路；确定像素信号的色差分量与灰色值之间的差、像素图像的色差分量与大气光的色差分量之间的差、像素信号的亮度与大气光的亮度之间的差等小于还是大于相应差的基准值的电路；以及计算图像的边缘分量的电路。CPU 11执行图像处理程序以进行用于辨别雾霾程度的雾霾图像辨别处理。在用于辨别雾霾程度的处理中，CPU 11使图像处理电路15执行各种算术运算并且使用算术运算的结果来确定雾霾程度。在用于雾霾图像辨别的雾霾图像辨别设备10中，酌情确定图像处理电路15执行哪个处理以及CPU 11和图像处理程序执行哪个处理。因此，雾霾图像辨别设备10包括:用于进行各种类型的计算处理的与图像处理电路15对应的计算器，以及用于基于由计算装置计算的值来辨别雾霾程度的与执行图像处理程序的CPU 11对应的辨别单元。图2是雾霾去除处理的流程图。雾霾图像辨别设备10可以进行雾霾去除处理或图中未描绘的另一处理器可以进行雾霾去除处理。说明雾霾去除处理的示例以阐述如何使用表示雾霾程度的参数。图2所描绘的雾霾去除处理是基于暗通道先验进行的处理。当空气中存在漂浮物如雾霾时，在有雾霾图像中，物体的图像由于雾霾的透射率而被弱化。漂浮物所反射的大气光的颜色由于雾霾的不透明性而被混合。因此，用以下模型来表示有雾霾图像:I (X) = J (x) t (x) +AirLight (l~t (x)) (1)其中，I(x)表示有雾霾图像，J(x)表示雾霾去除图像，t(x)表示雾霾的透射率，AirLight表示大气光源值，阳光值等(在下文中被称为“大气光”)(名称一致)，(l-t(x))表示不透明度，以及X表示像素。表达式(1)关于每个像素信号RGB成立。当透射率t(x)是1.0时，大气光未被混合。因此，I(x) = J(x)0有雾霾图像I (x)与雾霾去除图像J(x)相同。因此，在下文中也将I(x)称为输入图像。从表达式⑴看出，通过以雾霾的透射率t(x)来混合无雾霾图像J(x)与大气光AirLight而获得有雾霾图像I(x)。根据表达式(1)，如果计算出透射率t(x)和大气光AirLight，则根据作为所采集的输入图像的有雾霾图像I (X)计算雾霾去除图像J(x)。因此，在雾霾去除处理中，根据作为所采集的输入图像的有雾霾图像I(x)的多个像素信号来计算暗通道图像即雾霾的缺失程度。并且根据暗通道图像计算雾霾的透射率t (X) ο在图2中，在雾霾去除处理中，如下文所述从有雾霾图像的图像信号Ι(χ)的RGB像素值HazeR、HazeG和HazeB来计算最小像素值tmpRGB (S1)。Min ()是用于计算最小值的函数。 tmpRGB = Min(HazeR, HazeG, HazeB) (2)此外，在雾霾去除处理中，按照下文所述来计算包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种雾霾图像辨别设备，包括：第一计算器，被配置成：计算包括在图像中的多个像素各自的像素信号的色差分量与灰色值之间的差，并且计算所述差低于第一基准值的像素占所述多个像素的第一比例；第二计算器，被配置成：计算所述多个像素各自的像素信号的亮度分量低于第二基准值的像素占所述多个像素的第二比例；以及雾霾程度确定单元，被配置成：所述第一比例越高并且所述第二比例越低，确定所述图像的雾霾程度就越高。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：保谷隆平，梅津有司，绪方裕介，
申请(专利权)人：株式会社索思未来，
类型：发明
国别省市：日本;JP