【技术实现步骤摘要】
除雾电路和方法
[0001]本申请涉及除雾
，特别是涉及一种除雾电路和方法。
技术介绍
[0002]自动驾驶汽车技术在帮助驾驶员避免碰撞、减少事故以挽救人类生命方面发挥着重要作用，由于汽车智能的进步和先进的驾驶员辅助系统，自动驾驶汽车技术已成为前沿热点。然而，雾等不利天气会使道路上的物体甚至人变得模糊或遮挡，这给自动驾驶汽车的立体视觉系统带来了巨大的挑战。因此，如何有效提高自动驾驶汽车系统的去雾性能和精度，成为减少事故发生的关键因素。
[0003]目前，现有技术中很多厂商采用神经网络的方式进行去雾，然而神经网络算法的准确率受限于样本，若样本属于某个场景，则对应训练出的神经网络能够应对该场景除雾需求，对于其他场景的除雾效果则不理想。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高除雾效果的除雾电路和方法。
[0005]第一方面，本申请提供了一种除雾电路。所述除雾电路包括：
[0006]灰度值获取模块、像素点区分模块、不均匀大气光获取模块、快速导向滤波模块...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种除雾电路，其特征在于，所述除雾电路包括：灰度值获取模块、像素点区分模块、不均匀大气光获取模块、快速导向滤波模块、混合模块和图像重建模块；所述灰度值获取模块，用于根据输入的多张图像块获得所述图像块中各像素点的灰度值，并传输至所述像素点区分模块，其中，所述多张图像块构成当前帧图像；所述像素点区分模块，用于接收上一帧图像的平均灰度值，根据上一帧图像的平均灰度值和各像素点的灰度值确定各像素点是否属于前景，并将属于前景的像素点输入至不均匀大气光获取模块；所述不均匀大气光获取模块，用于根据各图像块，以及属于前景的像素点，获得各图像块的不均匀大气光；所述快速导向滤波模块，用于根据各图像块的不均匀大气光获得当前帧图像的各颜色组成图；所述混合模块，用于根据当前帧图像的各颜色组成图中每个像素点的灰度值和上一帧图像的平均灰度值进行比较，若像素点的灰度值大于上一帧图像的平均灰度值，则将上一帧图像的全局大气光赋值给该像素点；若像素点的灰度值小于获得等于上一帧图像的平均灰度值，则将当前帧图像的不均匀大气光赋值给该像素点，获得当前帧图像的各颜色混合图；所述图像重建模块，用于根据当前帧图像的各颜色混合图重建，获得去雾后的当前帧图像。2.根据权利要求1所述的电路，其特征在于，所述灰度值获取模块，还用于根据输入的图像块获得所述当前帧图像的平均灰度值，并传输至所述像素点区分模块。3.根据权利要求1所述的电路，其特征在于，所述电路还包括：全局大气光获取模块；所述像素点区分模块，还用于将不属于前景的像素点确定为属于背景，并将属于背景的像素点输入至全局大气光获取模块；所述全局大气光获取模块，用于根据属于背景的像素点获得当前帧图像的全局大气光。4.根据权利要求3所述的电路，其特征在于，所述像素点区分模块包括：第一比较器、第一选择器、第二选择器和非门子电路，所述第一选择器的一输入端与所述灰度值获取模块的输出端连接，输出端与所述不均匀大气光获取模块连接，控制端与所述非门子电路的输入端连接；所述第二选择器的一输入端与所述灰度值获取模块的输出端连接，输出端与所述全局大气光获取模块连接，控制端与所述非门子电路的输出端连接；所述第一比较器的一输入端连接于所述第一选择器和所述灰度值获取模块之间，输出端连接于所述第一选择器和所述非门子电路之间。5.根据权利要求1所述的电路，其特征在于，所述不均匀大气光获取模块包括：行比较单元和列比较单元，所述行比较单元，用于接收属于前景的像素点的灰度值和各图像块，并将位于同行的像素点的灰度值进行比较，确定每行像素点中灰度值最大的第一目标灰度值，以及所述第
一目标灰度值所属的目标像素点，各图像块的不均匀大气光包括第一目标灰度值和目标像素点；所述列比较单元，用于根据各行所述第一目标灰度值进行比较，确定各图像块中最大灰度值，以及所述最大灰度值所属的像素点。6.根据权利要求5所述的...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。