雾霾图像质量评价方法、系统、存储介质及电子设备技术方案

本发明专利技术涉及一种雾霾图像质量评价方法、系统、存储介质及电子设备。包括以下步骤：S1、获取雾霾图像，并基于暗通道先验方法获取雾霾图像对应的第一透射率图；S2、获取雾霾图像的非天空区域；S3、根据第一透射率图和非天空区域获取非天空区域对应的第一入射光衰减率，以根据第一入射光衰减率获取雾霾图像的图像质量。实施本发明专利技术通过剔除天空区域减少天空区域对雾霾图像质量评价的干扰，以优化图像质量评价效果。

Haze image quality evaluation methods, systems, storage media and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
雾霾图像质量评价方法、系统、存储介质及电子设备
本专利技术涉及雾霾图像质量评价
，更具体地说，涉及一种雾霾图像质量评价方法、系统、存储介质及电子设备。
技术介绍
雾霾图像质量评价具有广阔的应用前景。例如，根据雾霾图像及时估计雾霾浓度和影响，在气象预测中可用于预测空气质量等级，高速道路监控中可用于估算能见度，无人驾驶领域可用于计算行车安全程度。与图像质量评价方法类似，雾霾图像质量评价也分为主观方法与客观方法两大范畴。其中，主观图像质量评价耗时长，难以在嵌入式设备中实时应用，因此无法直接应用于视频监控领域。客观雾霾图像质量评价方法中，由于雾霾图像本身不存在对应的原始无雾霾图像，所以研究的重点应是无参考型雾霾图像质量评价算法。然而，国内外在这方面的研究较为有限，许多方法仍采用传统的全参考型图像质量评价算法来进行雾霾图像质量评价。下面介绍几种常用的雾霾图像质量评价算法。(1)结构相似度方法(Structuralsimilarityindex，SSIM)，属于参考型图像质量评价方法。评价值越大图像间的相似度越大。该方法同时考虑了亮度和对比度。公式如下：其中，μx，μy分别表示图像x和y的均值，代表亮度信息。σx，σy分别表示图像x和y的方差，代表对比度信息，C1，C2和C3为常数。(2)峰值信噪比方法(Peaksignaltonoiseratio，PSNR)，属于传统基于能量的比较方法。PSNR值越高，相似度越高。其公式如下：其中，L为灰度级总数，通常取值为255，σ表示图像的均方误差。(3)Brenner梯度方法，属于无参考图像质量评价方法，其值越大，表示图像质量越高。公式如下：其中，f(x,y)为图像对应像素点的灰度值，D(f)为图像质量评价的结果。(4)点锐度方法。点锐度评价方法属于无参考型图像质量评价方法，其值越高，图像质量评价结果越好。Xu等人认为，边缘灰度变化越大，则清晰度越高，雾霾浓度越低，因此可以通过统计点锐度进行图像质量评价。公式如下：其中，dI/dx表示边缘方向的灰度导数，I(b)—I(a)表示边缘方向的总体灰度变化。此方法只统计特定图像区域，并且该区域需要人工选取，不利于自动化。(5)熵方法，属于无参考图像质量评价方法。图像的熵越大，图像质量越好。图像熵基于统计特征，用于衡量图像信息丰富程度，是度量的图像信息量的重要指标。公式如下：其中，Pi是灰度值为i的像素点在图像中出现的概率，L为灰度级总数。(6)灰度方差方法(Grayscaledifferencemethod，SMD)，属于无参考图像质量评价方法。图像的灰度方差值越大，图像质量越好。雾霾程度越低的图像，其高频分量也越多，因此可将灰度的变化作为雾霾图像质量评价的依据。公式如下：其中，f(x,y)表示图像上在坐标为(x,y)的像素点的灰度值。该方法方法计算便捷快速，缺点为在梯度密集处灵敏度不高。上述的现有方案中通过计算图像的平均梯度或点锐度，进而评估雾霾图像质量。这类方案未能考虑雾霾图像退化过程中的物理模型。并且，不同场景的图像具有不同的平均梯度或点锐度特征。因此，此类方法较难泛化到不同场景的雾霾图像质量对比中。综上，现有方案的雾霾图像质量评价性能还有较大的提升空间，其雾霾图像质量评价方法与图像采集的范围有必要进行改进。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述现有技术缺陷，提供一种雾霾图像质量评价方法、系统、存储介质及电子设备。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种雾霾图像质量评价方法，包括以下步骤：S1、获取雾霾图像，并基于暗通道先验方法获取所述雾霾图像对应的第一透射率图；S2、获取所述雾霾图像的非天空区域；S3、根据所述第一透射率图和所述非天空区域获取所述非天空区域对应的第一入射光衰减率，以根据所述第一入射光衰减率获取所述雾霾图像的图像质量。优选地，所述步骤S3中，所述根据所述第一透射率图和所述非天空区域计算所述非天空区域对应的第一入射光衰减率，包括：根据所述第一透射率图获取所述雾霾图像的第二入射光衰减率；根据所述第二入射光衰减率和所述非天空区域获取所述非天空区域对应的第一入射光衰减率；或根据所述第一透射率图和所述非天空区域获取所述非天空区域对应的第二透射率图；根据所述第二透射率图获取所述非天空区域对应的第一入射光衰减率。优选地，所述第一入射光衰减率Dnon_sky满足：其中，A为全局大气光值，Ic(x)为雾霾图像内像素点x在通道c中的像素值，{r，g，b}表示三颜色通道，Ωnon_sky表示雾霾图像的非天空区域。优选地，在所述步骤S2中，所述获取所述雾霾图像的非天空区域包括：S21、转换所述雾霾图像为灰度图像；S22、根据边缘检测获取所述灰度图像的梯度图，并转换以生成二值图；S23、对所述二值图进行最小值滤波，以获取所述雾霾图像的非天空区域。优选地，所述步骤S22中，所述根据边缘检测获取所述灰度图像的梯度图，并转换以生成二值图包括：S221、根据预设梯度阈值转换所述梯度图以生成第一二值图；S222、根据预设亮度阈值转换所述灰度图像以生成第二二值图；S223、合并所述第一二值图与所述第二二值图，以生成所述二值图。优选地，所述梯度阈值为所述梯度图的梯度平均值；所述亮度阈值为所述灰度图像的亮度平均值。优选地，在所述步骤S21中，所述转换所述雾霾图像为灰度图像包括：获取所述雾霾图像的RGB图像，根据预设RGB比例调整所述RGB图像以获取对应的所述灰度图像；和/或在所述步骤S22中，所述根据边缘测测获取所述灰度图像的梯度图，包括：采用Sobel算子、Prewitt算子或Laplacian算子进行边缘检测以获取所述灰度图像的初始梯度图；对所述初始梯度图采用中值滤波以获取所述灰度图像的最终梯度图。本专利技术还构造一种雾霾图像质量评价系统，包括：获取单元，用于获取雾霾图像；第一处理单元，用于基于暗通道先验方法获取所述雾霾图像对应的第一透射率图；第二处理单元，用于获取所述雾霾图像的非天空区域；第三处理单元，用于根据所述第一透射率图和所述非天空区域获取所述非天空区域对应的第一入射光衰减率；输出单元，用于根据所述第一入射光衰减率输出所述雾霾图像的图像质量。本专利技术还构造一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上面任意一项所述的雾霾图像质量评价方法。本专利技术还构造一种电子设备，包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于执行所述计算机程序实现如上面中任意一项所述的雾霾图像质量评价方法。实施本专利技术的雾霾图像质量评价方法、系统、存储介质及电子设备，具有以下有益效果：通过剔除天空区域减少天空区域对雾霾图像质量评价的干扰，以优化图像质量评价效果。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术雾霾图像质量评价方法一实施例的程序流程图；图2是本专利技术雾霾图像质量评价方法另一实施例的程序流程图；图3是本专利技术雾霾图像质量评价方法另一实施例的程序流程图；图4是雾霾图像中非天空区域的识别过程示意图；图5是不同雾霾图像的非天空区域对应的NSDark值；图6、图7是不同雾霾图像性能对比；图8是本专利技术天空区域检测的雾霾图像质量评价系统第一实施例的逻辑框图。具体实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种雾霾图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取雾霾图像，并基于暗通道先验方法获取所述雾霾图像对应的第一透射率图；S2、获取所述雾霾图像的非天空区域；S3、根据所述第一透射率图和所述非天空区域获取所述非天空区域对应的第一入射光衰减率，以根据所述第一入射光衰减率获取所述雾霾图像的图像质量。

【技术特征摘要】
1.一种雾霾图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取雾霾图像，并基于暗通道先验方法获取所述雾霾图像对应的第一透射率图；S2、获取所述雾霾图像的非天空区域；S3、根据所述第一透射率图和所述非天空区域获取所述非天空区域对应的第一入射光衰减率，以根据所述第一入射光衰减率获取所述雾霾图像的图像质量。2.根据权利要求1所述的雾霾图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述根据所述第一透射率图和所述非天空区域计算所述非天空区域对应的第一入射光衰减率，包括：根据所述第一透射率图获取所述雾霾图像的第二入射光衰减率；根据所述第二入射光衰减率和所述非天空区域获取所述非天空区域对应的第一入射光衰减率；或根据所述第一透射率图和所述非天空区域获取所述非天空区域对应的第二透射率图；根据所述第二透射率图获取所述非天空区域对应的第一入射光衰减率。3.根据权利要求1所述的雾霾图像质量评价方法，其特征在于，所述第一入射光衰减率Dnon_sky满足：其中，A为全局大气光值，Ic(x)为雾霾图像内像素点x在通道c中的像素值，{r，g，b}表示三颜色通道，Ωnon_sky表示雾霾图像的非天空区域。4.根据权利要求2所述的雾霾图像质量评价方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述获取所述雾霾图像的非天空区域包括：S21、转换所述雾霾图像为灰度图像；S22、根据边缘检测获取所述灰度图像的梯度图，并转换以生成二值图；S23、对所述二值图进行最小值滤波，以获取所述雾霾图像的非天空区域。5.根据权利要求4所述的雾霾图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤S22中，所述根据边缘检测获取所述灰度图像的梯度图，并转换以生成二值图包括：S221、根...

【专利技术属性】
技术研发人员：储颖，游为麟，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44