图像去雾方法、终端及计算机存储介质技术

本申请实施例公开了一种图像去雾方法、终端及计算机存储介质，图像去雾方法包括：在判定待处理图像为雾化图像之后，确定待处理图像的尺寸参数；根据尺寸参数确定待处理图像对应的预处理策略；其中，预处理策略用于对图像尺寸进行限制；若预处理策略为划分待处理图像，则划分待处理图像，获得待处理图像对应的子图像；根据图像去雾模型对子图像进行去雾处理，获得子图像对应的去雾后子图像；根据图像拼接模型对去雾后子图像进行拼接处理，获得待处理图像对应的去雾后图像。

【技术实现步骤摘要】
图像去雾方法、终端及计算机存储介质
本申请实施例涉及终端
，尤其涉及一种图像去雾方法、终端及计算机存储介质。
技术介绍
随着计算机视觉的发展及其在交通、安全监控领域的应用，图像去雾已成为计算机视觉的重要研究领域。目前，图像去雾的方法主要有非物理模型去雾方法和物理模型去雾方法这两大类。其中，非物理模型的去雾方法本质上是增强图像的对比度与颜色；物理模型去雾方法是利用大气物理散射规律来建立图像还原模型。然而，非物理模型去雾方法仅能改善视觉效果，并不能提高雾化图像的质量，甚至可能丢失图像的某些信息；物理模型去雾方法处理时间长，处理效率较低。可见，现有的图像去雾方法仍不够成熟，无法兼顾去雾处理的效果和效率。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图像去雾方法、终端及计算机存储介质，能够在提高处理精度的同时，大大提升处理速度，从而实现高质量、高效率的图像去雾处理。本申请实施例的技术方案是这样实现的：第一方面，本申请实施例提供了一种图像去雾方法，所述方法包括：在判定待处理图像为雾化图像之后，确定待处理图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括：/n在判定待处理图像为雾化图像之后，确定待处理图像的尺寸参数；/n根据所述尺寸参数确定待处理图像对应的预处理策略；其中，所述预处理策略用于对图像尺寸进行限制；/n若所述预处理策略为划分所述待处理图像，则划分所述待处理图像，获得所述待处理图像对应的子图像；/n根据图像去雾模型对所述子图像进行去雾处理，获得所述子图像对应的去雾后子图像；/n根据图像拼接模型对所述去雾后子图像进行拼接处理，获得所述待处理图像对应的去雾后图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括：
在判定待处理图像为雾化图像之后，确定待处理图像的尺寸参数；
根据所述尺寸参数确定待处理图像对应的预处理策略；其中，所述预处理策略用于对图像尺寸进行限制；
若所述预处理策略为划分所述待处理图像，则划分所述待处理图像，获得所述待处理图像对应的子图像；
根据图像去雾模型对所述子图像进行去雾处理，获得所述子图像对应的去雾后子图像；
根据图像拼接模型对所述去雾后子图像进行拼接处理，获得所述待处理图像对应的去雾后图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待处理图像的尺寸参数之前，所述方法还包括：
对所述待处理图像进行分析处理，获得分析结果；
根据所述分析结果判断所述待处理图像是否为雾化图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述尺寸参数确定待处理图像对应的预处理策略，包括：
若所述尺寸参数大于或者等于预设尺寸阈值，则确定所述预处理策略为划分所述待处理图像；
若所述尺寸参数小于所述预设尺寸阈值，则确定所述预处理策略为不划分所述待处理图像。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据图像去雾模型对所述子图像进行去雾处理，获得所述子图像对应的去雾后子图像之前，所述方法还包括：
对第一图像样本集进行划分，获得第一训练数据和第一测试数据；其中，所述第一图像样本集包括雾化图像和所述雾化图像对应的清晰图像；
基于第一轻量化卷积神经网络构建第一网络模型，并根据所述第一训练数据对所述第一网络模型进行训练处理，获得初始去雾模型；
根据所述第一测试数据对所述初始去雾模型进行测试处理，获得所述图像去雾模型。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一测试数据对所述初始去雾模型进行测试处理，获得所述图像去雾模型，包括：
根据所述第一测试数据对所述初始去雾模型进行测试处理，生成第一测试结果；
按照所述第一测试结果修正所述图像去雾模型，获得所述图像去雾模型。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据图像拼接模型对所述去雾后子图...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔永明，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44