海上图像去雾处理方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开一种海上图像去雾处理方法、系统及存储介质，应用于图像处理技术领域，能够提升海上图像去除海雾的效果，增强去雾后的图像质量。该方法包括：将海上图像转换到HSV颜色空间得到第一转换图像；第一转换图像包括色相通道数据、饱和度通道数据和明度通道数据；通过引导滤波算法对海上图像处理得到图像细节层；将引导滤波算法与多尺度视网膜算法融合得到改进多尺度视网膜算法；通过改进多尺度视网膜算法对明度通道数据处理得到反射分量；将色相通道数据、饱和度通道数据和反射分量合并得到合并数据；将合并数据转换到RGB颜色空间得到图像基础层；将图像细节层和图像基础层合并得到合并图像；对合并图像进行色彩校正得到目标输出图像。标输出图像。标输出图像。

【技术实现步骤摘要】
海上图像去雾处理方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种海上图像去雾处理方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]海雾现象经常出现在我国海上和沿海地带，致使海上能见度较低，影响船舶瞭望、港口与海上视觉监控、船舶视觉导航、船舶目标检测以及海上交通的正常运行，甚至造成海上船舶封航状态，降低港口通航效率，造成较大经济损失，研究海雾图像去雾技术对提高海上船舶通航技术条件具有重要意义。相关技术中，海雾图像去雾效果上仍存在细节丢失、亮度损失较大和色彩失真问题，严重制约海上交通视觉监控系统的性能，如何有效提高海雾图像的去雾效果没有很好的方法。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题的至少之一，本专利技术提出一种海上图像去雾处理方法、系统及存储介质，能够有效提升海上图像去除海雾的效果，有效增强了去雾后的图像质量。
[0004]一方面，本专利技术实施例提供了一种海上图像去雾处理方法，包括以下步骤：
[0005]将所述海上图像转换到HSV颜色空间，得到第一转换图像；其中，所述第一转换图像包括色相通道数据、饱和度通道数据以及明度通道数据；
[0006]通过引导滤波算法对所述海上图像进行处理，得到图像细节层；
[0007]将所述引导滤波算法与多尺度视网膜算法进行融合，得到改进多尺度视网膜算法；
[0008]通过所述改进多尺度视网膜算法对所述明度通道数据进行处理，得到反射分量；
[0009]将所述色相通道数据、所述饱和度通道数据以及所述反射分量进行合并，得到合并数据；
[0010]将所述合并数据转换到RGB颜色空间，得到图像基础层；
[0011]将所述图像细节层和所述图像基础层进行合并，得到合并图像；
[0012]对所述合并图像进行色彩校正，得到目标输出图像。
[0013]根据本专利技术实施例的一种海上图像去雾处理方法，至少具有如下有益效果：本实施例首先将海上图像转换到HSV颜色空间，得到第一转换图像，以通过将海上图像转换为HSV颜色空间进行处理的方式，缓解图像处理后的色彩失真问题。然后本实施例通过引导滤波改进多尺度视网膜算法，得到改进多尺度视网膜算法，并通过改进得到的改进多尺度视网膜算法对第一转换图像的明度通道数据进行单独处理，以得到相应的反射分量，缓解由于三颜色通道间的相互关系被破坏导致的图像失真问题，并有效保持了图像的色彩信息。同时，本实施例通过将色相通道数据、饱和通道数据以及反射分量进行合并得到合并数据后，将合并数据转换到RGB颜色空间，从而构建得到图像基础层。另外，本实施例通过引导滤波算法对海上图像进行处理得到图像细节层，以通过引导滤波算法的保边平滑的特性增加
海上图像边缘梯度。进一步地，本实施例将图像细节层和图像基础层进行合并得到合并图像，并对合并图像进行色彩校正，以缓解处理后的图像色彩偏差较大的问题，得到目标输出图像，有效增强了去雾效果。本实施例能够有效提升海上图像去除海雾的效果，并有效增强了去雾后的图像质量。
[0014]根据本专利技术的一些实施例，所述将所述引导滤波算法与多尺度视网膜算法进行融合，得到改进多尺度视网膜算法，包括：
[0015]将所述引导滤波算法替换所述多尺度视网膜算法中的高斯滤波算法，得到所述改进多尺度视网膜算法。
[0016]根据本专利技术的一些实施例，所述通过所述改进多尺度视网膜算法对所述明度通道数据进行处理，得到反射分量，包括：
[0017]设置不同尺度的中心环绕函数；其中，所述中心环绕函数为引导滤波函数；
[0018]根据所述明度通道数据通过不同尺度的所述中心环绕函数计算得到不同尺度的视网膜算法增强结果；
[0019]将不同尺度的所述视网膜算法增强结果进行加权平均，得到加权平均数据；
[0020]将所述加权平均数据进行量化得到所述反射分量。
[0021]根据本专利技术的一些实施例，所述将所述图像细节层和所述图像基础层进行合并，得到合并图像，包括：
[0022]将所述图像细节层放大预设倍数，得到预设细节层；
[0023]将所述图像基础层和所述预设细节层进行线性相加，得到所述合并图像。
[0024]根据本专利技术的一些实施例，所述通过引导滤波算法对所述海上图像进行处理，得到图像细节层，包括：
[0025]通过所述引导滤波算法对所述海上图像进行滤波处理，得到滤波图像；
[0026]将所述海上图像减去所述滤波图像得到所述图像细节层。
[0027]根据本专利技术的一些实施例，在执行所述将所述色相通道数据、所述饱和度通道数据以及所述反射分量进行合并，得到合并数据这一步骤之前，所述方法还包括：
[0028]将所述色相通道数据进行归一化处理得到色相通道归一化数据；
[0029]将所述饱和度通道数据进行归一化处理得到饱和度通道归一化数据；
[0030]将所述反射分量进行归一化处理得到反射分量归一化数据。
[0031]根据本专利技术的一些实施例，所述将所述色相通道数据、所述饱和度通道数据以及所述反射分量进行合并，得到合并数据，包括：
[0032]将所述色相通道归一化数据、所述饱和度通道归一化数据以及所述反射分量归一化数据进行合并，得到合并数据。
[0033]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种海上图像去雾处理系统，包括：
[0034]第一转换模块，用于将所述海上图像转换到HSV颜色空间，得到第一转换图像；其中，所述第一转换图像包括色相通道数据、饱和度通道数据以及明度通道数据；
[0035]第一处理模块，用于通过引导滤波算法对所述海上图像进行处理，得到图像细节层；
[0036]构建模块，用于将所述引导滤波算法与多尺度视网膜算法进行融合，得到改进多尺度视网膜算法；
[0037]第二处理模块，用于通过所述改进多尺度视网膜算法对所述明度通道数据进行处理，得到反射分量；
[0038]第一合并模块，用于将所述色相通道数据、所述饱和度通道数据以及所述反射分量进行合并，得到合并数据；
[0039]第二转换模块，用于将所述合并数据转换到RGB颜色空间，得到图像基础层；
[0040]第二合并模块，用于将所述图像细节层和所述图像基础层进行合并，得到合并图像；
[0041]色彩校正模块，用于对所述合并图像进行色彩校正，得到目标输出图像。
[0042]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种海上图像去雾处理系统，包括：
[0043]至少一个处理器；
[0044]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0045]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得至少一个所述处理器实现如上述实施例所述的海上图像去雾处理方法。
[0046]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现如上述实施例所述的海上图像去雾处理方法。
附图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种海上图像去雾处理方法，其特征在于，包括以下步骤：将所述海上图像转换到HSV颜色空间，得到第一转换图像；其中，所述第一转换图像包括色相通道数据、饱和度通道数据以及明度通道数据；通过引导滤波算法对所述海上图像进行处理，得到图像细节层；将所述引导滤波算法与多尺度视网膜算法进行融合，得到改进多尺度视网膜算法；通过所述改进多尺度视网膜算法对所述明度通道数据进行处理，得到反射分量；将所述色相通道数据、所述饱和度通道数据以及所述反射分量进行合并，得到合并数据；将所述合并数据转换到RGB颜色空间，得到图像基础层；将所述图像细节层和所述图像基础层进行合并，得到合并图像；对所述合并图像进行色彩校正，得到目标输出图像。2.根据权利要求1所述的海上图像去雾处理方法，其特征在于，所述将所述引导滤波算法与多尺度视网膜算法进行融合，得到改进多尺度视网膜算法，包括：将所述引导滤波算法替换所述多尺度视网膜算法中的高斯滤波算法，得到所述改进多尺度视网膜算法。3.根据权利要求2所述的海上图像去雾处理方法，其特征在于，所述通过所述改进多尺度视网膜算法对所述明度通道数据进行处理，得到反射分量，包括：设置不同尺度的中心环绕函数；其中，所述中心环绕函数为引导滤波函数；根据所述明度通道数据通过不同尺度的所述中心环绕函数计算得到不同尺度的视网膜算法增强结果；将不同尺度的所述视网膜算法增强结果进行加权平均，得到加权平均数据；将所述加权平均数据进行量化得到所述反射分量。4.根据权利要求1所述的海上图像去雾处理方法，其特征在于，所述将所述图像细节层和所述图像基础层进行合并，得到合并图像，包括：将所述图像细节层放大预设倍数，得到预设细节层；将所述图像基础层和所述预设细节层进行线性相加，得到所述合并图像。5.根据权利要求1所述的海上图像去雾处理方法，其特征在于，所述通过引导滤波算法对所述海上图像进行处理，得到图像细节层，包括：通过所述引导滤波算法对所述海上图像进行滤波处理，得到滤波图像；将所述海上图像减去所述滤波图像得到所述图像细节层。6.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：甄荣，王宇勃，陈国权，杨神化，索永峰，
申请(专利权)人：集美大学，
类型：发明
国别省市：