图像处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供的一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过对对待去雾的原始图像进行下采样，得到第一图像；基于第一图像中各个颜色通道的像素值确定目标通道的像素值；对所述目标通道的像素值进行膨胀处理，得到目标通道的膨胀像素值；基于所述目标通道的膨胀像素值和所述目标通道的像素值进行方框滤波优化得到第二图像；至少基于所述第二图像确定大气光照强度，并基于所述大气光照强度和所述第二图像确定去雾图像；对所述去雾图像进行伽玛校正得到校正图像，并对所述校正图像进行双线性插值处理，得到去雾增强图像，对边缘端MCU的内存存储和CPU运行频率要求低，运行功耗低，从而有利于在边缘端MCU上部署。而有利于在边缘端MCU上部署。而有利于在边缘端MCU上部署。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别地涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]雾霾天气下，摄像头采集的室外图像是大气中薄雾、灰尘等微粒吸收和散射后的退化图像，这些图像的对比度降低、色彩失真、纹理模块，对图像的解析、信息提取和识别造成很大影响，降低了图像的应用价值。监控、智能驾驶及目标跟踪等应用系统大多数需要提取图像特征，低能见度图像给户外机器视觉系统的正常工作带来了很大困难，因此室外图像去雾增强技术对提高视觉系统的可靠性和鲁棒性具有重要意义。相关技术中提供了一种基于深度学习的端到端图像去雾处理方法，该方法通过一训练好的深度卷积神经网络将有雾图像转换为无雾图像，其中所述深度卷积神经网络包括特征提取模块、特征池化模块，恢复模块，层间跳跃连接层，融合多尺度特征图谱，该方法使用多层卷积、反卷积、池化等复杂运算，生成的权重文件大，为了提高实时性，依赖运行在具有卷积和反卷积硬件IP的高性能SOC平台上，增加了硬件成本和功耗，不利于边缘端微控制单元MCU上部署。
专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：对待去雾的原始图像进行下采样，得到第一图像；基于所述第一图像中各个颜色通道的像素值确定目标通道的像素值；对所述目标通道的像素值进行膨胀处理，得到目标通道的膨胀像素值；基于所述目标通道的膨胀像素值和所述目标通道的像素值进行方框滤波优化得到第二图像；至少基于所述第二图像确定大气光照强度，并基于所述大气光照强度和所述第二图像确定去雾图像；对所述去雾图像进行伽玛校正得到校正图像，并对所述校正图像进行双线性插值处理，得到去雾增强图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像中各个颜色通道的像素值确定目标通道的像素值，包括：对所述第一图像进行RGB通道分离得到各个颜色通道；提取各个颜色通道的像素值，以确定第一图像中各个颜色通道的像素值；基于各个颜色通道的像素值确定目标通道的像素值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，各个颜色通道包括：b通道、r通道、g通道，所述基于各个颜色通道的像素值确定目标通道的像素值，包括：基于b通道、r通道、g通道对应的像素值，采用第一函数式确定目标通道的像素值，其中，所述第一函数式为：其中，P
d
(y)为通道的像素值，F
fogch
(y)为图像在RGB色彩空间中各个通道函数，Win(x)表示以x为中心的一个窗口。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标通道的像素值进行膨胀处理，得到目标通道的膨胀像素值，包括：基于第二函数式对所述目标通道的像素值进行膨胀处理，得到目标通道的膨胀像素值，其中，所述第二函数式为：P
e
＝cv2.erode(P
d
,np.ones((2*r+1,2*r+1...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘白皓，
申请(专利权)人：珠海零边界集成电路有限公司，
类型：发明
国别省市：