基于GPU的图像实时去雾方法技术

本发明专利技术涉及一种基于GPU的图像实时去雾方法，包括以下步骤：(a)获取原始图像和大气光值；(b)分配第一共享内存，利用所述第一共享内存根据所述大气光值计算第一透射率图；(c)分配第二共享内存、第三共享内存、第四共享内存和第五共享内存，利用所述第二共享内存、所述第三共享内存、所述第四共享内存和所述第五共享内存根据所述原始图像和所述第一透射率图进行两次引导滤波获得无雾图像。本发明专利技术实施例，通过在GPU上实现二次引导滤波的方法，使最终得到的去雾图像更加理想。

Real time fog removal method based on GPU

The present invention relates to a real-time image defogging method based on GPU, which includes the following steps: (a) acquiring the original image and atmospheric light value; (b) allocating the first shared memory, using the first shared memory to calculate the first transmittance map according to the atmospheric light value; (c) allocating the second shared memory, the third shared memory and the fourth shared memory. Memory and fifth shared memory, using the second shared memory, the third shared memory, the fourth shared memory and the fifth shared memory, the fog-free image is obtained by twice guiding filtering according to the original image and the first transmittance map. According to the embodiment of the present invention, the final defogging image is more ideal by realizing the method of secondary guiding filtering on GPU.

【技术实现步骤摘要】
基于GPU的图像实时去雾方法
本专利技术属于视觉图像处理领域，具体涉及一种基于GPU的图像实时去雾方法。
技术介绍
雾霾在近几十年一直是社会上的热门词汇，国内乃至世界上遭受雾霾影响的国家不在少数。雾霾导致视觉不清晰，有时候会造成极其恶劣的影响，比如雾天驾驶，雾天演习，雾天目标识别等等。因此对去雾效果稳定且实时性好的去雾算法的研究显得格外的重要。然而，现如今还没有可以真正应用到实际生活当中的去雾算法，究其原因，主要是因为去雾效果稳定的算法计算量较大不具备实时应用前景，而当前的一些实时去雾算法则对于视频图像无可奈何，经常会有帧间过渡不自然，去雾效果断层的情况，另外对于雾霾浓度差异较大的图像，目前的去雾算法效果并不理想，无法有效地去除雾霾浓度较大地方的雾。针对现今去雾算法对于雾霾图像去雾深度不够的问题，提出了一种一次引导滤波改善透射率图的改进算法，现有效果稳定的去雾算法有暗通道先验算法，对比度去雾算法。对比度去雾算法是一种基于成本函数的单幅图像去雾算法，通过优化图像的对比度来消除雾霾，针对过度地提高对比度时引起地一些像素值的截断，制定了一个成本函数，在提高对比度的同时衡量信息丢失情况，通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于GPU的图像实时去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：(a)获取原始图像和大气光值；(b)分配第一共享内存，利用所述第一共享内存根据所述大气光值计算第一透射率图；(c)分配第二共享内存、第三共享内存、第四共享内存和第五共享内存，利用所述第二共享内存、所述第三共享内存、所述第四共享内存和所述第五共享内存根据所述原始图像和所述第一透射率图进行两次引导滤波获得无雾图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU的图像实时去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：(a)获取原始图像和大气光值；(b)分配第一共享内存，利用所述第一共享内存根据所述大气光值计算第一透射率图；(c)分配第二共享内存、第三共享内存、第四共享内存和第五共享内存，利用所述第二共享内存、所述第三共享内存、所述第四共享内存和所述第五共享内存根据所述原始图像和所述第一透射率图进行两次引导滤波获得无雾图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用四叉树迭代法来计算大气光值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(c)包括：(c1)分配所述第二共享内存和所述第三共享内存，根据所述原始图像和所述第一透射率图进行第一引导滤波后获得第二透射率图；(c2)根据所述原始图像、所述大气光值以及所述第二透射率图获得第一无雾图像；(c3)分配第四共享内存和第五共享内存，根据所述第一无雾图像和所述第一透射率图进行第二引导滤波获得第三透射率图；(c4)根据所述原始图像、所述大气光值以及所述第三透射率图得到第二无雾图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一引导滤波包括如下步骤：(x1)将所述原始图像和所述第一透射率图分别分成若干个数据块，对每个数据块分别分配一个线程块，且每个线程块分别处理对应的一个数据块；(x2)将每个所述数据块保存在所述第二共享内存中，并同步；(x3)同时对所述数据块的每4个相邻像素进行第一均值滤波以获取所述数据块的每一个像素的所述第一均值滤波值；(x4)根据所述第一均值滤波获得所述第二透射率图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一均值滤波包括如下步骤：(x31)获得所述每一个像素的滤波窗口；(x32)计算所述滤波窗口内...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵晓鹏，徐军，陈浩，金祥，安凯，赵小明，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61