图像去雾方法及装置、存储介质、电子设备制造方法及图纸

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像去雾方法及装置、存储介质、电子设备。该方法可以包括：根据待去雾图像的亮度信息、饱和度信息以及梯度信息分割待去雾图像中的天空区域；根据天空区域内的所有像素计算第一全球大气光成分，并将天空区域中的所有像素的透射率均设置为第一透射率；根据第一全球大气光成分分别计算待去雾图像中的非天空区域中的各像素的第二透射率；根据第一全球大气光成分、第一透射率以及非天空区域中的各像素的第二透射率并结合大气散射模型计算待去雾图像的去雾图像。本公开提高了天空区域分割的准确率，避免了天空区域出现色彩失真的现象，同时也保留了更多的非天空区域的细节信息，使得去雾图像更加清晰自然。

Image demogging method and device, storage medium, electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
图像去雾方法及装置、存储介质、电子设备
本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像去雾方法及装置、存储介质、电子设备。
技术介绍
雾霾天气下，大气中漂浮着大量的悬浮颗粒，这些悬浮颗粒对光具有吸收和散射的作用。因此，在雾天环境，尤其是大雾情况下，可见光成像系统捕捉到的图像出现对比度低、颜色失真、模糊不清等退化现象。这不仅影响了人们的视觉效果，也对各种户外视频监控，如交通监控，带来了严重的安全隐患。因此，如何得到清晰的去雾图像具有重大的应用价值。目前图像去雾方法大致可以分为两类：一类基于传统的图像增强算，比较有代表性方法的如限制对比度自适应直方图均衡，此类方法不考虑雾图像具体的形成过程，对图像中不同景深区域的增强程度相同。但是没考虑到雾的形成规律，不适用于所有场景，特别是具有较大景深的雾天场景，会出现明显的色彩失真。另一类是基于大气散射模型图像复原方法，例如，基于暗道先验的图像去雾算法，其原理为根据图像的先验信息，通过反推雾霾天气探测器的成像过程，来获取清晰的去雾图像。然而，在图像中存在天空区域时，由于天空区域不符合先验条件，因此，通过此类方法得到的去雾图像中的天空区域会出现色彩失真的现象。此外，目前图像去雾方法还包括利用梯度信息对天空区域进行分割，但是在雾的浓度较大时，通过该方法可能将与天空区域相似的区域错分为天空区域，例如，在雾的浓度较大时，可能将大面积的田地错分为天空区域，因此，仅仅利用梯度信息对天空区域进行分割，达不到理想的效果。另外，目前大部分的去雾方法对淡雾图像的处理效果较好，但对浓雾图像的处理效果不佳，且在场景深度变化比较快的地方会产生明显的halo效应。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种图像去雾方法及装置、存储介质、电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。根据本公开的一个方面，提供一种图像去雾方法，包括：根据待去雾图像的亮度信息、饱和度信息以及梯度信息分割所述待去雾图像中的天空区域；根据所述天空区域内的所有像素计算第一全球大气光成分，并将所述天空区域中的所有像素的透射率均设置为第一透射率；根据所述第一全球大气光成分分别计算所述待去雾图像中的非天空区域中的各像素的第二透射率；根据所述第一全球大气光成分、所述第一透射率以及所述非天空区域中的各像素的第二透射率并结合大气散射模型计算所述待去雾图像的去雾图像。在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述天空区域内的所有像素计算第一全球大气光成分包括：计算所述天空区域内所有像素分别在R/G/B三个通道上的均值，并据以得到所述第一全球大气光成分。在本公开的一种示例性实施例中，所述待去雾图像中的非天空区域中的各像素的第二透射率的计算公式为：其中，t(x)为非天空区域中的像素x的第二透射率，w为一定值，Ω(x)为以像素x为中心半径为15的区域，C为R、G、B三个通道中的其中之一，IC(y)为非天空区域在像素y处的C通道的值，AC为R通道或G通道或B通道的第一全球大气光成分。在本公开的一种示例性实施例中，所述大气散射模型为：其中，J(x)为去雾图像中像素x的值，I(x)为待去雾图像中像素x的值，A为第一全球大气光成分，t0为一定值，t(x)为第一透射率或非天空区域中的像素x的第二透射率。在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述第一全球大气光成分、所述第一透射率以及所述非天空区域中的各像素的第二透射率并结合大气散射模型计算所述待去雾图像的去雾图像包括：通过引导滤波公式对所述第一透射率和所述非天空区域中的各像素的第二透射率分别进行优化，以得到优化后的所述第一透射率和所述非天空区域中的各像素的优化后的第二透射率；根据所述第一全球大气光成分、优化后的所述第一透射率以及所述非天空区域中的各像素的优化后的第二透射率并结合大气散射模型计算所述待去雾图像的去雾图像。在本公开的一种示例性实施例中，所述根据待去雾图像的亮度信息、饱和度信息以及梯度信息分割所述待去雾图像中的天空区域包括：根据所述待去雾图像的亮度图像和饱和度图像获取所述待去雾图像的差分二值图像；根据一梯度模板并结合一梯度阈值获取所述待去雾图像的梯度二值图像；将所述差分二值图像和所述梯度二值图像进行点乘操作，以生成所述待去雾图像的点乘二值图像；对所述点乘二值图像进行腐蚀运算和连通域分析以获取第一候选天空区域的数量以及各所述第一候选天空区域的面积；在所述第一候选天空区域的数量不为零时，根据各所述第一候选天空区域的面积确定所述天空区域，并在所述待去雾图像中分割所述天空区域。在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述待去雾图像的亮度图像和饱和度图像获取所述待去雾图像的差分二值图像包括：将所述待去雾图像从RGB通道转换为HSV通道，以获取所述待去雾图像的亮度图像和饱和度图像；将所述亮度图像和所述饱和度图像进行差分，以得到差分图像；通过一差分阈值将所述差分图像转化为差分二值图像。在本公开的一种示例性实施例中，所述根据一梯度模板并结合一梯度阈值获取所述待去雾图像的梯度二值图像包括：根据一第一面积阈值判断所述差分二值图像中是否存在所述天空区域；在根据第一面积阈值判断所述差分二值图像中存在所述天空区域时，根据一梯度模板并结合一梯度阈值获取所述待去雾图像的梯度二值图像。在本公开的一种示例性实施例中，所述根据一第一面积阈值判断所述差分二值图像中是否存在所述天空区域包括：对所述差分二值图像进行连通域分析以获取第二候选天空区域的数量和各所述第二候选天空区域的面积；在判断所述第二候选天空区域的数量不为零，且至少有一个所述第二候选天空区域的面积大于所述第一面积阈值时，确定所述差分二值图像中存在所述天空区域。在本公开的一种示例性实施例中，所述将所述差分二值图像和所述梯度二值图像进行点乘操作，以生成所述待去雾图像的点乘二值图像包括：根据所述第一面积阈值对所述差分二值图像进行优化；将优化后的所述差分二值图像和所述梯度二值图像进行点乘操作，以生成所述待去雾图像的点乘二值图像。在本公开的一种示例性实施例中，所述根据各所述第一候选天空区域的面积确定所述天空区域包括：设置一第二面积阈值、第三面积阈值以及一比例阈值，其中，所述第二面积阈值大于所述第三面积阈值；在面积最大的所述第一候选天空区域的面积大于所述第二面积阈值时，将面积最大的所述第一候选天空区域确定为所述天空区域；在面积最大的所述第一候选天空区域的面积小于所述第二面积阈值且大于所述第三面积阈值时，计算所有所述第一候选天空区域的面积总和占所述待去雾图像的面积的比例，并在所述比例大于所述比例阈值时，将所有第一候选天空区域确定为所述天空区域；在面积最大的所述第一候选天空区域的面积小于所述第三面积阈值时，所述待去雾图像中不存在所述天空区域。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：在所述待去雾图像中不存在所述天空区域时，获取所述待去雾图像的暗通道图像；在所述暗通道图上选取前0.1％的最亮像素；计算所述待去雾图像中与所述前0.1％的最亮像素对应的所有像素分别在R/G/B通道上的均值，并据以得到所述第二全球大气光成分；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像去雾方法，其特征在于，包括：根据待去雾图像的亮度信息、饱和度信息以及梯度信息分割所述待去雾图像中的天空区域；根据所述天空区域内的所有像素计算第一全球大气光成分，并将所述天空区域中的所有像素的透射率均设置为第一透射率；根据所述第一全球大气光成分分别计算所述待去雾图像中的非天空区域中的各像素的第二透射率；根据所述第一全球大气光成分、所述第一透射率以及所述非天空区域中的各像素的第二透射率并结合大气散射模型计算所述待去雾图像的去雾图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像去雾方法，其特征在于，包括：根据待去雾图像的亮度信息、饱和度信息以及梯度信息分割所述待去雾图像中的天空区域；根据所述天空区域内的所有像素计算第一全球大气光成分，并将所述天空区域中的所有像素的透射率均设置为第一透射率；根据所述第一全球大气光成分分别计算所述待去雾图像中的非天空区域中的各像素的第二透射率；根据所述第一全球大气光成分、所述第一透射率以及所述非天空区域中的各像素的第二透射率并结合大气散射模型计算所述待去雾图像的去雾图像。2.根据权利要求1所述的图像去雾方法，其特征在于，所述根据所述天空区域内的所有像素计算第一全球大气光成分包括：计算所述天空区域内所有像素分别在R/G/B三个通道上的均值，并据以得到所述第一全球大气光成分。3.根据权利要求1所述的图像去雾方法，其特征在于，所述待去雾图像中的非天空区域中的各像素的第二透射率的计算公式为：其中，t(x)为非天空区域中的像素x的第二透射率，w为一定值，Ω(x)为以像素x为中心半径为15的区域，C为R、G、B三个通道中的其中之一，IC(y)为非天空区域在像素y处的C通道的值，AC为R通道或G通道或B通道的第一全球大气光成分。4.根据权利要求1所述的图像去雾方法，其特征在于，所述大气散射模型为：其中，J(x)为去雾图像中像素x的值，I(x)为待去雾图像中像素x的值，A为第一全球大气光成分，t0为一定值，t(x)为第一透射率或非天空区域中的像素x的第二透射率。5.根据权利要求1所述的图像去雾方法，其特征在于，所述根据所述第一全球大气光成分、所述第一透射率以及所述非天空区域中的各像素的第二透射率并结合大气散射模型计算所述待去雾图像的去雾图像包括：通过引导滤波公式对所述第一透射率和所述非天空区域中的各像素的第二透射率分别进行优化，以得到优化后的所述第一透射率和所述非天空区域中的各像素的优化后的第二透射率；根据所述第一全球大气光成分、优化后的所述第一透射率以及所述非天空区域中的各像素的优化后的第二透射率并结合大气散射模型计算所述待去雾图像的去雾图像。6.根据权利要求1所述的图像去雾方法，其特征在于，所述根据待去雾图像的亮度信息、饱和度信息以及梯度信息分割所述待去雾图像中的天空区域包括：根据所述待去雾图像的亮度图像和饱和度图像获取所述待去雾图像的差分二值图像；根据一梯度模板并结合一梯度阈值获取所述待去雾图像的梯度二值图像；将所述差分二值图像和所述梯度二值图像进行点乘操作，以生成所述待去雾图像的点乘二值图像；对所述点乘二值图像进行腐蚀运算和连通域分析以获取第一候选天空区域的数量以及各所述第一候选天空区域的面积；在所述第一候选天空区域的数量不为零时，根据各所述第一候选天空区域的面积确定所述天空区域，并在所述待去雾图像中分割所述天空区域。7.根据权利要求6所述的图像去雾方法，其特征在于，所述根据所述待去雾图像的亮度图像和饱和度图像获取所述待去雾图像的差分二值图像包括：将所述待去雾图像从RGB通道转换为HSV通道，以获取所述待去雾图像的亮度图像和饱和度图像；将所述亮度图像和所述饱和度图像进行差分，以得到差分图像；通过一差分阈值将所述差分图像转化为差...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩雪云，胡锦龙，
申请(专利权)人：西安天和防务技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61