用于图像处理的薄雾减少方法和系统技术方案

本申请提供了一种用于图像处理的薄雾减少方法和系统。该方法包括获得至少一个图像的图像数据，所述图像带有使图像的内容变模糊的薄雾；确定薄雾破坏估计，包括：至少部分地基于图像数据来确定至少一个空气光值，并且通过使用空气光值来确定各个像素的透射值的介质透射分布；压缩透射分布以形成校正因数；通过改良校正因数来确定校正参数；以及将校正参数应用于至少一个图像的像素数据的一版本，以减少图像中的薄雾。

【技术实现步骤摘要】
用于图像处理的薄雾减少方法和系统
本申请涉及图像处理领域，并且更具体地涉及用于图像处理的薄雾减少方法和系统。
技术介绍
许多高质量相机系统(诸如汽车、无人机和安全视觉系统)预期在各式各样的照明和天气条件下可靠地操作以进行许多任务，诸如视觉检查和/或计算机相关分析，诸如对象检测、辨识和/或跟踪。然而，薄雾(haze)的存在显著地限制这些系统的性能并使捕获的图像的信息价值降级。薄雾是低层大气的轻微遮蔽，通常是由细小悬浮颗粒所引起的，所述细小悬浮颗粒可以包括雾、薄雾、云、烟雾、烟等。对薄雾天气来说典型的大气大颗粒吸收并分散场景的反射光，并且还将一些大气光散射到相机，从而产生具有对比度低和差可见度的图像。用于去除使图像朦胧的薄雾和类似效果的常规方法常常是计算昂贵的和/或消耗存储器的，从而不适合于实现在各种相机成像和图像处理系统中。这些常规方法也可能难以调谐和控制，这可不均匀地影响图像并且在输出图像和视频中产生伪像。
技术实现思路
根据本申请的一方面，提供了一种计算机实现的图像处理方法，包括：获得至少一个图像的图像数据，所述图像带有使所述图像的内容变模糊的薄雾；确定薄雾破坏估计，包括：至少部分地基于所述图像数据来确定至少一个空气光值，并且通过使用所述空气光值来确定各个像素的透射值的介质透射分布；压缩所述透射分布以形成校正因数；通过改良所述校正因数来确定校正参数；以及将所述校正参数应用于所述至少一个图像的像素数据的一版本，以减少所述图像中的薄雾。根据本申请的另一方面，提供了一种计算机实现的图像处理系统，包括：至少一个图像捕获设备，所述至少一个图像捕获设备用于捕获至少一个图像，所述图像带有使所述图像的内容变模糊的薄雾；存储器，所述存储器通信地耦合到至少一个处理器并且存储所述至少一个图像的图像数据；以及至少一个处理器，所述至少一个处理器通信地耦合到所述至少一个图像捕获设备和所述存储器，并且所述至少一个处理器用于通过以下步骤来操作：获得至少一个图像的图像数据，所述图像带有使所述图像的内容变模糊的薄雾；确定薄雾破坏估计，包括：至少部分地基于所述图像数据来确定至少一个空气光值，并且通过使用所述空气光值来确定各个像素的透射值的介质透射分布；压缩所述透射分布以形成校正因数；通过改良所述校正因数来确定校正参数；以及将所述校正参数应用于所述至少一个图像的像素数据的一版本，以减少所述图像中的薄雾。根据本申请的另一方面，提供了至少一种非暂时性制品，所述至少一种非暂时性制品具有至少一个计算机可读介质，所述至少一个计算机可读介质包括存储在其上的多个指令，所述多个指令响应于在计算设备上被执行，使所述计算设备通过以下步骤来操作：获得至少一个图像的图像数据，其中所述图像带有使所述图像的内容变模糊的薄雾；确定薄雾破坏估计，包括：至少部分地基于所述图像数据来确定至少一个空气光值，并且通过使用所述空气光值来确定各个像素的透射值的介质透射分布；压缩所述透射分布以形成校正因数；通过改良所述校正因数来确定校正参数；以及将所述校正参数应用于所述至少一个图像的像素数据的一版本，以减少所述图像中的薄雾。附图说明本文描述的内容在附图中作为示例而不作为限制被图示。为了图示的简单和清楚，各图中图示的元件不一定按比例绘制。例如，为了清楚，一些元件的尺寸可以相对于其他元件被放大。进一步地，在被认为适当的情况下，在各图当中重复使用附图标记以指示对应或类似的元件。在各图中：图1是根据本文的实施方式中的至少一个实施方式的图像处理设备的示意图；图2是根据本文的实施方式中的至少一个实施方式的用于图像处理的薄雾减少方法的流程图；图3A、图3B和图3C是根据本文的实施方式中的至少一个实施方式的用于图像处理的薄雾减少方法的详细流程图；图4是根据本文的实施方式中的至少一个实施方式的用于图像处理的薄雾减少的系统的示意图；图5A是具有通过使用光学雾滤波器来雾化所引起的降级的实验室场景的图像；图5B是根据本公开的至少一些实施方式的通过使用图像处理方法对图5A的相同内容进行去雾的图像；图6是示例图像处理系统的说明性示图；图7是示例系统的说明性示图；以及图8是全部根据本公开的至少一些实施方式布置的示例系统的说明性示图。具体实施方式现在参考附图描述一个或多个实施方式。虽然讨论了具体配置和布置，但是应该理解的是，这是仅出于说明性目的而做的。相关领域的技术人员应认识到，在不脱离说明书的精神和范围的情况下，可以采用其他配置和布置。对于相关领域的技术人员而言将显而易见的是，还可以在除本文描述的以外的各种其他系统和应用中采用本文描述的技术和/或布置。虽然以下描述给出了可以在诸如例如片上系统(SoC)架构这样的架构中体现的各种实施方式，但是除非本文具体地描述和限制，否则本文描述的技术和/或布置的实施方式不局限于特定架构和/或计算系统并且可以通过用于类似目的的任何架构和/或计算系统来实现。例如，采用例如多个集成电路(IC)芯片和/或封装、图像信号处理器(ISP)、数字信号处理器(DSP)、图形处理单元(GPU)的各种架构，和/或各种计算设备和/或消费电子(CE)设备，例如数码相机、专用相机、具有一个或多个相机的多功能计算设备、机顶盒、智能电话、膝上型计算机、平板、电视机等可以实现本文描述的技术和/或布置。进一步地，虽然以下描述可以阐述诸如系统组件的逻辑实施方式、类型和相互关系、逻辑分区/集成选择等这样的许多具体细节，但是可以在没有此类具体细节的情况下实践要求保护的主题。在其他情况下，可能不详细地示出诸如控制结构和完整软件指令序列这样的一些内容，以免使本文公开的内容变模糊。本文公开的内容可以用硬件、固件、软件或其任何组合加以实现。本文公开的内容还可以作为存储在机器可读介质上的指令被实现，所述指令可以被一个或多个处理器读取和执行。机器可读介质可以包括用于以可由机器(例如，计算设备)读取的形式存储或者发送信息的任何介质和/或机制。例如，机器可读介质可以包括只读存储器(ROM)；随机存取存储器(RAM)；磁盘存储介质；光学存储介质；闪速存储器设备；电、光、声学或其他形式的传播信号(例如，载波、红外信号、数字信号等)和其他介质。在另一形式中，非暂时性制品(诸如非暂时性计算机可读介质)可以与上面提及的示例或其他示例中的任一个一起被使用，只是它本身不包括暂时性信号。它确实包括除信号本身以外的可以以诸如RAM等这样的“暂时性”方式暂时地保持数据的那些元件。在本说明书中对“一个实施方式”、“实施方式”、“示例实施方式”等的引用指示所描述的实施方式可以包括特定特征、结构或特性，但是每一实施方式可能不一定包括该特定特征、结构或特性。而且，此类短语不一定参考同一实施方式。进一步地，当结合实施方式一起描述特定特征、结构或特性时，认为结合其他实施方式一起实现这种特征、结构或特性在本领域的技术人员的知识内，而无论在本文中是否显式地描述。本文描述了用于图像处理的薄雾减少的系统、制品和方法。如所提及的，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计算机实现的图像处理方法，包括：/n获得至少一个图像的图像数据，所述图像带有使所述图像的内容变模糊的薄雾；/n确定薄雾破坏估计，包括：/n至少部分地基于所述图像数据来确定至少一个空气光值；并且/n通过使用所述空气光值来确定各个像素的透射值的介质透射分布；压缩所述透射分布以形成校正因数；通过改良所述校正因数来确定校正参数；以及/n将所述校正参数应用于所述至少一个图像的像素数据的一版本，以减少所述图像中的薄雾。/n

【技术特征摘要】
20190213 US 16/275,2081.一种计算机实现的图像处理方法，包括：
获得至少一个图像的图像数据，所述图像带有使所述图像的内容变模糊的薄雾；
确定薄雾破坏估计，包括：
至少部分地基于所述图像数据来确定至少一个空气光值；并且
通过使用所述空气光值来确定各个像素的透射值的介质透射分布；压缩所述透射分布以形成校正因数；通过改良所述校正因数来确定校正参数；以及
将所述校正参数应用于所述至少一个图像的像素数据的一版本，以减少所述图像中的薄雾。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述图像数据包括获得以下各项中的至少一个：
所述图像的下采样版本，以及
所述图像的小于整个图像的一个或多个所选区域。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述薄雾破坏估计被应用于所述至少一个图像的至少一个区域，所述至少一个区域具有先前检测到薄雾并小于整个图像。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述空气光值是通过使用以下操作中的至少一个来计算的：组合整个图像中的最暗不饱和像素的图像数据；组合来自多个局部像素邻域的最暗像素的图像数据；以及组合来自被分析以进行薄雾减少的所述图像的一个或多个区域的局部空气光估值。


5.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述透射值包括使用局部邻域内的像素强度或其亮度分量与所述空气光值之间的最小比率。


6.根据权利要求1所述的方法，其中，压缩所述透射分布以形成校正因数包括：对所述透射分布执行特征提取，使得在所述透射分布中存在比透射值少的校正因数，并且不失去与其他像素位置分开地将所述校正参数应用于各个像素位置的图像数据的能力。


7.根据权利要求1所述的方法，其中，压缩所述透射分布以形成校正因数包括：将曲线拟合到所述透射分布，以获得被用作具有薄雾校正能力的输入至输出映射函数的参数校正模型，以形成校正参数表或者形成查询表或这些的任何组合。


8.根据权利要求1所述的方法，其中，压缩所述透射分布以形成校正因数包括：将所述透射分布划分成多个分段，以获得具有校正能力的每分段校正参数或每分段校正映射。


9.根据权利要求1所述的方法，其中，通过改良所述校正因数来确定校正参数包括应用以下各项中的至少一个：
内插，用于获得查找表或校正因数表中的缺失值或者替换查找表或校正因数表中的值，以及
低通滤波，用于增强每帧或每图像校正因数。


10.根据权利要求1所述的方法，其中，通过改良所述校正因数来确定校正参数包括：时间滤波，用于抑制从多个帧获得的估值中的振荡或突变。


11.根据权利要求1所述的方法，包括：将所述校正参数应用于未经下采样的图像数据以减少所述至少一个图像的薄雾，即使所述校正参数是至少部分地基于以下各项确定的：(a)下采样的图像数据，或(b)所述至少一个图像的小于整个图像的一个或多个所选区域。


12.一种计算机实现的图像处理系统，包括：
至少一个图像捕获设备，所述至少一个图像捕获设备用于捕获至少一个图像，所述图像带有使所述图像的内容变模糊的薄雾；
存储器，所述存储器通信地耦合到至少一个处理器并且存储所述至少一个图像的图像数据；以及
至少一个处理器，所述至少一个处理器通信地耦合到所述至少一个图像捕获设备和所述存储器，并且所述至少一个处理器用于通过以下步骤来操作：
获得至少一个图像的图像数据，所述图像带有使所述图像的内容变模糊的薄雾；
确定薄雾破坏估计，包括：
至少部分地基于所述图像数据来确定至少一个空气光值；并且
通过使用所述空气光值来确定各个像素的透射值的介质透射分布；压缩所述透射分布以形成校正因数；通过改良所述校正因数来确定校正参数；以及
将所述校正参数应用于所述至少一个图像的像素数据的一版本，以减少所述图像中的薄雾。


13.根据权利要求12所述的系统，其中，确定所述透射值包括使用局部邻域内的像素强...

【专利技术属性】
技术研发人员：拉斯蒂斯拉夫·卢卡茨，田嶋千寻，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：美国;US