一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法技术

一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法，属于图像的去雾处理领域。现有的基于暗通道先验的图像去雾算法中，细化光线传播图时使用的导向滤波过于复杂以及算法过于复杂。本发明专利技术包括：获取具有R、G、B三个通道的彩色雾气图像作为输入图像，采用CameraLink输入至FPGA；进行归一化的步骤；计算大气光值和透射率，通过简化后的雾天图像成像模型中进行反演操作，恢复得到去雾后的图像R、G、B三个通道，使用t0来限制这些点的光线传播图的下限；进一步的细化透射率，恢复无雾图像；上述中间结果采用DDRSDRAM进行缓存；并且采用CH7301C产生的DVI信号输出去雾视频。本发明专利技术方法在FPGA中实现了改进的基于暗通道先验图像去雾算法的移植，且具有计算过程简单的优点。且具有计算过程简单的优点。且具有计算过程简单的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法


[0001]本专利技术涉及一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法。

技术介绍

[0002]目前，在所有图像去雾算法中，基于图像增强的方法并不考虑雾天图像的物理退化过程，仅使用现有的、成熟的数字图像处理技术，对雾霾天气下的降质图像进行增强处理，以达到突出图像边缘细节，提高图像整体对比度的目的。虽然该类方法能在一定程度上改善雾霾天气对图像的影响，但由于其没有考虑到雾天图像的物理退化机制，其结果往往存在色彩失真的问题，而且不适用于浓雾条件下的图像去雾，因此适用范围不广。而基于大气散射模型的图像去雾方法从图像成像原理出发，通过结合一定的假设或先验知识估计出大气光强度和介质透射率，从而恢复出清晰图像。由于考虑到雾天图像的物理退化机理，并对雾天图像成像进行建模求解，因此该类方法恢复的图像较为自然合理，且能够应用在浓雾条件下，是目前图像去雾领域的重点研究方向。
[0003]不同于图像去雾技术的研究已经相当广泛而且日趋成熟，目前对于视频去雾技术的研究尚处于起步阶段，仍有较多问题亟待解决。但相信随着科技水平的不断提高以及社会对智能交通日益重视，会有越来越多的行业专家和科研人员开始关注并投入到视频去雾技术的研究之中。因此，视频去雾及其相关技术将会是接下来一段时间内的研究热点。
[0004]目前的基于暗通道先验的图像去雾算法中，细化光线传播图时使用的导向滤波过于复杂，每进行一次滤波就必须重新计算一次导向滤波的滤波器模板系数，算法过于复杂，也不适合移植到由DSP、FPGA等组成的嵌入式系统中。因此本专利技术研究如何对基于暗通道先验的图像去雾算法进行改进，将其裁剪后移植到FPGA中。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了解决现有的基于暗通道先验的图像去雾算法中，细化光线传播图时使用的导向滤波过于复杂以及算法过于复杂的问题，而提出一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法。
[0006]一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法，所述的方法包括以下步骤，
[0007]步骤一、获取具有R、G、B三个通道的彩色雾气图像作为输入图像，采用CameraLink输入至FPGA；
[0008]步骤二、对具有R、G、B三个通道的彩色图像进行归一化的步骤；
[0009]首先，设大气光值A已知，对于简化后的雾天图像成像模型的R、G、B三个通道，等式两边同时除以大气光值A，结果表示为：
[0010][0011]步骤三、计算上式两边的暗通道值：
[0012][0013]设在任意的一个局部区域即窗口Ω(x)范围内，透射率t(x)为一个常数，记为，则计算上式两边的暗通道值，可得：
[0014][0015]因为J(y)表示无雾图像，所以根据暗通道的性质J(y)暗通道趋于0，即：
[0016][0017]因为Ac为正数，所以推导出：
[0018][0019]由此可以得出：
[0020][0021]带有天空的有雾图像中的天空接近大气光值，所以在带有天空的有雾图像的天空处，得到：
[0022][0023]进而得到无限远处的天空区域的透射率也近似为0，因此在进行去雾处理时，不需要将有雾图像的天空区域与非天空区域分开单独进行处理；
[0024]步骤四、计算大气光值A：首先选出有雾图像的暗通道图像的最亮的前0.1％像素，这些像素点往往是雾最多的地方，将这些像素点对应到有雾图像的对应点，有雾图像的这些对应点R、G、B三个通道的各自的最大值分别视为三个通道的大气光值；
[0025]步骤五、通过前面几个步骤已经计算得到了大气光值和透射率，此处通过简化后的雾天图像成像模型中进行反演操作，恢复得到去雾后的图像R、G、B三个通道分别使用下式进行计算：
[0026][0027]使用t0来限制这些点的光线传播图的下限；
[0028]步骤六、进一步的细化透射率，再使用细化后的透射率恢复无雾图像，具体包括：
[0029]首先，对有雾图像进行边缘检测，生成掩膜图像BW
mask
；之后，使用3
×
3和15
×
15的滤波器模板分别对有雾图像求取暗通道；之后，使用掩膜图像BW
mask
进行暗通道检验的合成，利用新生成的暗通道求取光线传播图t(x)；
[0030]步骤七、上述中间结果采用DDRSDRAM进行缓存；并且采用CH7301C产生的DVI信号输出去雾视频，从而实现将基于暗通道先验的图像去雾算法在去雾系统上的移植。
[0031]基于本专利技术实施方式，优选地，所述的基于FPGA的车载实时去雾系统的FPGA选用EP4CE10F17C8型作为主控芯片，输入采用CameraLink输入，输出采用CH7301C产生的DVI信号输出，中间结果采用DDRSDRAM进行缓存；
[0032]其中，
[0033](1)发送器接收28位单端的数据信号和1位单端的时钟信号，然后数据信号和时钟信号被发送器以7:1转化为一组4位差分数据流和1位差分时钟信号，转换后的数据信号和时钟信号被发送出去后，接收器接收到后将差分数据信号和差分时钟信号还原为28位的单端数据信号和1位的单端时钟信号，完成数据的传输；
[0034]CameraLink继续沿用ChannelLink的底层架构，CameraLink的传输速率为2.38Gbits/s；CameraLink协议分为五种配置，分别时简化配置、基础配置、中端配置、高端配置和80bit配置。
[0035](2)DVI协议的全称是DigitalVisualInterface，即数字视频接口；由FPGA控制CH7301C，然后CH7301C产生DVI信号；
[0036](3)DDRSDRAM全称为DoubleDateRateSDRAM，中文全称为双倍速率同步动态随机存储器；DDRSDRAM既在时钟信号上升沿锁存数据同时也在时钟信号下降沿锁存数据。
[0037]基于本专利技术实施方式，优选地，所述的方法还包括如下步骤，
[0038]通过设置固定阈值来修正透射的方法，对含有天空或白色区域的含雾图像进行颜色失真修正的步骤，具体为：
[0039]记录含雾图像的天空或白色等区域，在灰度直方图上呈现高尖峰特性，利用这一特性求取自适应阈值，分割出天空或白色等明亮区域和非明亮区域；之后，设计自适应修正函数，改善图像大气耗散函数，分别对这些区域进行去雾处理。
[0040]本专利技术的有益效果为：
[0041]本专利技术主要解决的问题有：
[0042](1)改进后的图像去雾算法在FPGA上的实现。
[0043](2)对视频图像进行去雾处理满足实时性的需求。
[0044]针对FPGA硬件平台的结构与特性，并且具有强大的并行处理能力的特点，通过对算法的改进与简化，并基于此算法在FPGA硬件平台上实现视频图像的实时去雾处理，并应用到车载系统中，解决雾天由于驾驶员视野受阻容易引发交本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于暗通道先验的图像去雾算法的移植方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤，步骤一、获取具有R、G、B三个通道的彩色雾气图像作为输入图像，采用CameraLink输入至FPGA；步骤二、对具有R、G、B三个通道的彩色图像进行归一化的步骤；首先，设大气光值A已知，对于简化后的雾天图像成像模型的R、G、B三个通道，等式两边同时除以大气光值A，结果表示为：步骤三、计算上式两边的暗通道值：设在任意的一个局部区域即窗口Ω(x)范围内，透射率t(x)为一个常数，记为则计算上式两边的暗通道值，可得：因为J(y)表示无雾图像，所以根据暗通道的性质J(y)暗通道趋于0，即：因为Ac为正数，所以推导出：由此可以得出：带有天空的有雾图像中的天空接近大气光值，所以在带有天空的有雾图像的天空处，得到：进而得到无限远处的天空区域的透射率也近似为0，因此在进行去雾处理时，不需要将有雾图像的天空区域与非天空区域分开单独进行处理；步骤四、计算大气光值A：首先选出有雾图像的暗通道图像的最亮的前0.1％像素，这些像素点往往是雾最多的地方，将这些像素点对应到有雾图像的对应点，有雾图像的这些对应点R、G、B三个通道的各自的最大值分别视为三个通道的大气光值；
步骤五、通过前面几个步骤已经计算得到了大气光值和透射率，此处通过简化后的雾天图像成像模型中进行反演操作，恢复得到去雾后的图像R、G、B三个通道分别使用下式进行计算：使用t0来限制这些点的光线传播图的下限；步骤六、进一步的细化透射率，再使用细化后的透射率恢复无雾图像，具体包括：首先，对有雾图像进行边缘检测，生成掩膜图像BW
mask
；之后，使用3
×
3和15
×
15的滤波器模板分别对有雾图像求取暗通道；之后，使用掩膜图像BW
mask
进行暗通道检验的合成，利用新生成的暗通道求取光线传播图t(x)；步骤七、上述中间结果采用DDRSDRAM进行缓存；并且采用...

【专利技术属性】
技术研发人员：何召兰，王帅，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：