图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请适用于图像处理技术领域，提供了图像处理方法、装置、终端设备计算机可读存储介质，包括：获取目标图像和与目标图像对应的第一灰度图像；将目标图像转换为灰度图后，得到第二灰度图像；分别对第一灰度图像和第二灰度图像进行边缘滤波后，得到第一滤波图像和第二滤波图像；将目标图像划分为至少两个以上的第一子区域，并分别确定第一子区域的雾浓度值；若第一子区域的雾浓度值小于或等于预设的雾浓度阈值，采用第一预设去雾策略对第一子区域执行去雾处理；若第一子区域的雾浓度值大于预设的雾浓度阈值，采用第二预设去雾策略对第一子区域执行去雾处理，第二预设去雾策略与第一预设去雾策略不同。通过上述方法能够提高去雾效果。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
本申请属于图像处理
，尤其涉及图像处理方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
大气中漂浮的水滴或者尾气会使得现实生活中经常出现雾天天气，而雾天天气会导致摄像机拍摄出来的图片偏灰白，且清晰度也会降低。清晰的图像在安防监控，自动驾驶等都十分重要，为了获取清晰的图像，则需要采用图像去雾方法去除图像中的雾气。传统的图像去雾方法，如运用深度学习方法，虽然能够得到较好的效果，但由于要做大量的卷积运算，因此导致实时性不高，且对计算设备要求较高，在实际运用时比较困难，若采用暗通道去雾等方法，则难以得到较好的去雾效果。故，需要提供一种新的方法，以解决上述技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了图像处理方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质，以解决现有技术中在执行去雾处理时难以得到较好的去雾效果的问题。本申请实施例的第一方面提供了一种图像处理方法，包括：通过可见光摄像头获取存在雾化区域的目标图像，通过红外摄像头获取与所述目标图像对应的第一灰度图像；将所述目标图像转换为灰度图后，得到第二灰度图像；分别对所述第一灰度图像和所述第二灰度图像进行边缘滤波后，得到第一滤波图像和第二滤波图像；将所述目标图像划分为至少两个以上的第一子区域，并分别确定所述第一子区域的雾浓度值，所述第一子区域的雾浓度值根据以下方式确定：分别计算所述第一滤波图像和所述第二滤波图像中与所述第一子区域对应的区域之间的第一相似度，以及，分别计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像中与所述第一子区域对应的区域之间的第二相似度，将所述第一相似度和所述第二相似度进行加权相加，得到用于表征所述第一子区域的雾浓度值的第一总相似度，所述第一总相似度与所述第一子区域的雾浓度值负相关；若所述第一子区域的雾浓度值小于或等于预设的雾浓度阈值，采用第一预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理；若所述第一子区域的雾浓度值大于预设的雾浓度阈值，采用第二预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理，所述第二预设去雾策略与所述第一预设去雾策略不同。本申请实施例的第二方面提供了一种图像处理装置，包括：目标图像获取单元，用于通过可见光摄像头获取存在雾化区域的目标图像，通过红外摄像头获取与所述目标图像对应的第一灰度图像；第二灰度图像获取单元，用于将所述目标图像转换为灰度图后，得到第二灰度图像；滤波图像获取单元，用户分别对所述第一灰度图像和所述第二灰度图像进行边缘滤波后，得到第一滤波图像和第二滤波图像；第一子区域的雾浓度值确定单元，用于将所述目标图像划分为至少两个以上的第一子区域，并分别确定所述第一子区域的雾浓度值，所述第一子区域的雾浓度值根据以下方式确定：分别计算所述第一滤波图像和所述第二滤波图像中与所述第一子区域对应的区域之间的第一相似度，以及，分别计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像中与所述第一子区域对应的区域之间的第二相似度，将所述第一相似度和所述第二相似度进行加权相加得到用于表征所述第一子区域的雾浓度值的第一总相似度，所述第一总相似度与所述第一子区域的雾浓度值负相关；第一去雾处理单元，用于若所述第一子区域的雾浓度值小于或等于预设的雾浓度阈值，采用第一预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理；第二去雾处理单元，用于若所述第一子区域的雾浓度值大于预设的雾浓度阈值，采用第二预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理，所述第二预设去雾策略与所述第一预设去雾策略不同。本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述图像处理方法的步骤。本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述图像处理方法的步骤。本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：由于在第一子区域的雾浓度值小于或等于预设的雾浓度阈值时，采用第一预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理，在所述第一子区域的雾浓度值大于预设的雾浓度阈值，采用第二预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理，且第二预设去雾策略与第一预设去雾策略不同，因此，考虑了图像中雾浓区域和雾淡区域，并对雾浓区域和雾淡区域执行不同的去雾处理，从而使得整个图像的去雾效果更理想。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；图2是本申请实施例提供的一种可见光摄像头和红外摄像头的结构示意图；图3是本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；图4是本申请实施例提供的终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。实施例一：图1示出了本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图，详述如下：步骤S11通过可见光摄像头获取存在雾化区域的目标图像，通过红外摄像头获取与所述目标图像对应的第一灰度图像。该步骤中，目标图像和第一灰度图像为同一时间获得的图像。参见图2，本申请的可见光摄像头和红外摄像头采用图2的结构能够获取雾化区域在同一时间对应的目标图像和第一灰度图像。当然，在实际情况中，若红外摄像头和RGB摄像头分别位于独立的红外摄像机和RGB相机(普通摄像机)上，则在该红外摄像头和RGB摄像头的拍摄时间差小于预设的时间差阈值时，将这两个摄像头的拍摄时间判定为同一拍摄时间。其中，近红外摄像头拍摄得到的第一灰度图像为清晰的，没有带雾的黑白、灰度图像。步骤S12，将所述目标图像转换为灰度图后，得到第二灰度图像。步骤S13，分别对所述第一灰度图像和所述第二灰度图像进行边缘滤波后，得到第一滤波图像和第二滤波图像。其中，可通过canny算法(或者)sobel算法对第一灰度图像、第二灰度图像进行边缘滤波。该步骤中，将第一灰度图像进行边缘滤波后，得到第一滤波图像，将第二灰度图像进行边缘滤波后，得到第二滤波图像。步骤S14，将所述目标图像划分为至少两个以上的第一子区域，并分别确定所述第一子区域的雾浓度值，所述第一子区域的雾浓度值根据以下方式确定：分别计算所述第一滤波图像和所述第二滤波图像中与所述第一子区域对应的区域之间的第一相似度，以及，分别计算所述第一灰度图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：通过可见光摄像头获取存在雾化区域的目标图像，通过红外摄像头获取与所述目标图像对应的第一灰度图像；将所述目标图像转换为灰度图后，得到第二灰度图像；分别对所述第一灰度图像和所述第二灰度图像进行边缘滤波后，得到第一滤波图像和第二滤波图像；将所述目标图像划分为至少两个以上的第一子区域，并分别确定所述第一子区域的雾浓度值，所述第一子区域的雾浓度值根据以下方式确定：分别计算所述第一滤波图像和所述第二滤波图像中与所述第一子区域对应的区域之间的第一相似度，以及，分别计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像中与所述第一子区域对应的区域之间的第二相似度，将所述第一相似度和所述第二相似度进行加权相加，得到用于表征所述第一子区域的雾浓度值的第一总相似度，所述第一总相似度与所述第一子区域的雾浓度值负相关；若所述第一子区域的雾浓度值小于或等于预设的雾浓度阈值，采用第一预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理；若所述第一子区域的雾浓度值大于预设的雾浓度阈值，采用第二预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理，所述第二预设去雾策略与所述第一预设去雾策略不同。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：通过可见光摄像头获取存在雾化区域的目标图像，通过红外摄像头获取与所述目标图像对应的第一灰度图像；将所述目标图像转换为灰度图后，得到第二灰度图像；分别对所述第一灰度图像和所述第二灰度图像进行边缘滤波后，得到第一滤波图像和第二滤波图像；将所述目标图像划分为至少两个以上的第一子区域，并分别确定所述第一子区域的雾浓度值，所述第一子区域的雾浓度值根据以下方式确定：分别计算所述第一滤波图像和所述第二滤波图像中与所述第一子区域对应的区域之间的第一相似度，以及，分别计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像中与所述第一子区域对应的区域之间的第二相似度，将所述第一相似度和所述第二相似度进行加权相加，得到用于表征所述第一子区域的雾浓度值的第一总相似度，所述第一总相似度与所述第一子区域的雾浓度值负相关；若所述第一子区域的雾浓度值小于或等于预设的雾浓度阈值，采用第一预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理；若所述第一子区域的雾浓度值大于预设的雾浓度阈值，采用第二预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理，所述第二预设去雾策略与所述第一预设去雾策略不同。2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在所述采用第二预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理之前，包括：分别将所述第一子区域划分为至少两个以上的第二子区域，并分别确定所述第二子区域的的雾浓度值，所述第二子区域的的雾浓度值根据以下方式确定：分别计算所述第一滤波图像和所述第二滤波图像中与所述第二子区域对应的区域之间的第三相似度，以及，分别计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像中与所述第二子区域对应的区域之间的第四相似度，将所述第三相似度和所述第四相似度进行加权相加得到用于表征所述第二子区域的雾浓度值的第二总相似度，所述第二总相似度与所述第二子区域的雾浓度值负相关；对应地，所述采用第二预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理包括：若所述第二子区域的的雾浓度值大于预设的雾浓度阈值，采用第二预设去雾策略对所述第二子区域执行去雾处理。3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法还包括：若所述第二子区域的的雾浓度值小于或等于预设的雾浓度阈值，采用第一预设去雾策略对所述第二子区域执行去雾处理。4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，采用第一预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理，包括：计算所述第一子区域的暗通道；根据所述暗通道计算所述第一子区域的透射率；根据获取的大气光照数据、所述第一子区域的透射率以及预设的散射模型对所述第一子区域执行去雾处理。5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，若令所述第一子区域为M区域，在第一灰度图像中与所述M区域对应的区域为N区域，则所述若所述第一子区域的雾浓度值大于预设的雾浓度阈值，采用第二预设去雾策略对所述第一子区域执行去雾处理，包括：若所述第一子区域的雾浓度值大于预设的雾浓度阈值，将所述M区域对应的图像转化为YUV图像；根据所述YUV图像中的Y通道建立预设层数的第一最小二乘滤波器金字塔，以及，根据所述N区域对应的图像建立预设层数的第二最小二乘滤波器金字塔；确定所述Y通道的数据经过所述第一最小二乘滤波器金字塔滤波后得到的预设个数的第一灰度图像数据，以及，...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾澍卓，王星泽，舒远，
申请(专利权)人：合刃科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44