基于圖像分割的圖像去霧方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及計算機(jī)視覺領(lǐng)域，具體設(shè)及一種基于圖像分割的圖像去霧方法及裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著計算機(jī)軟硬件技術(shù)的不斷發(fā)展，對有霧天氣圖像的景物影像進(jìn)行去霧處理已 經(jīng)成為可能，該反過來又對去霧圖像的清晰度和真實(shí)感提出了新的要求。在霧天情況下，由 于大氣中水滴等粒子較多，隨著物體到成像設(shè)備距離的增大，大氣粒子的散射作用對成像 的影響逐漸增加，該種影響主要由兩個散射過程造成；第一，物體表面的反射光在到達(dá)成像 設(shè)備的過程中，由于大氣粒子的散射而發(fā)生衰減；第二，自然光因大氣粒子的散射而進(jìn)人 成像設(shè)備參與成像。它們的共同作用導(dǎo)致采集的圖像對比度、飽和度低及色調(diào)偏移，不僅影 響圖像的視覺效果，而且影響圖像分析和理解的性能。在霧天情況下，如上所述，由于大氣 粒子對戶外圖像采集造成了比較嚴(yán)重的影響，致使室外視頻系統(tǒng)無法正常工作，對地形勘 探、視頻監(jiān)控等戶外作業(yè)帶來了一定的不便，特別是對交通運(yùn)輸業(yè)有著十分惡劣的影響，可 能造成交通事故的發(fā)生和運(yùn)輸速度的降低。因此對于霧天各種監(jiān)測系統(tǒng)獲取的圖像上景物 影像的清晰化方法的研究具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。
[0003] 近年來，基于暗原色先驗(yàn)原理的去霧方法被廣泛的認(rèn)同，暗原色先驗(yàn)的規(guī)律是作 者通過對大量的無霧圖像觀察得到的統(tǒng)計規(guī)律，它表述為；在絕大多數(shù)非天空的局部區(qū)域 里，某一些像素總會有至少一個顏色通道具有很低的值。然而，對于有霧的圖像，由于附加 的大氣光，圖像被霧干擾之后往往要比其本身亮度更大，透光率t 一般較小。所W被濃霧覆 蓋的圖像的暗原色具有較高的強(qiáng)度值。視覺上看來，暗原色強(qiáng)度值是霧濃度的粗略近似，利 用有霧圖像和無霧圖像的該一點(diǎn)差別，就可W將有霧圖像進(jìn)行去霧，并獲得很好的結(jié)果。
[0004] 由于暗原色先驗(yàn)在含霧圖像和無霧圖像之間有著很大的區(qū)別，根據(jù)該一區(qū)別，該 方法幾乎對于所有類型的含霧圖像都有一定的效果。然而，該方法并不能直接作用于整幅 自然圖像，因?yàn)樽匀粓D像中，場景深度通常會在景物的邊緣處發(fā)生突變，該方法處理后的圖 像中，在邊緣處會產(chǎn)生明顯的邊緣效應(yīng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于圖像分割的圖像去霧方法及裝置，用W 解決對景物深度變化的有霧圖像利用傳統(tǒng)去霧方法處理時造成邊緣效應(yīng)的問題。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案是提供一種基于圖像分割的圖像去霧方法，包括：
[0007] 獲取有霧圖像信息并計算得到所述有霧圖像的環(huán)境光；
[000引對所述有霧圖像生成一個與所述有霧圖像大小相同的矩陣，并將相近的像素設(shè)為 一區(qū)域；
[0009] 分別對所述每個區(qū)域求暗原色圖，計算每個區(qū)域的透光率；
[0010] 通過所述有霧圖像的環(huán)境光，對所述圖像區(qū)域計算得到去霧后的無霧圖像。
[0011] 本發(fā)明一實(shí)施例中，所述對所述有霧圖像進(jìn)行基于滴率的超像素圖像分割進(jìn)一步 包括：
[0012] 對所述有霧圖像進(jìn)行圖像分割，生成一個與所述有霧圖像大小相同的矩陣，將每 個矩陣元相等的矩陣劃為同一區(qū)域。
[0013] 本發(fā)明還提供一種基于圖像分割的圖像去霧裝置，包括：第一圖像處理單元，圖像 分割單元、第二圖像處理單元和圖像去霧單元；其中，
[0014] 第一圖像處理單元，用于獲取有霧圖像信息，對所述有霧圖像求暗原色圖并計算 得到所述有霧圖像的環(huán)境光；
[0015] 圖像分割單元，與所述第一圖像處理單元連接，對所述有霧圖像生成一個與所述 有霧圖像大小相同的矩陣，并將相近的像素設(shè)為一區(qū)域；
[0016] 第二圖像處理單元，與所述圖像分割單元連接，分別對所述每個區(qū)域求暗原色圖， 計算每個區(qū)域的透光率；
[0017] 圖像去霧單元，與所述第二圖像處理單元連接，通過所述有霧圖像的環(huán)境光和所 述透光率，對所述每個區(qū)域計算進(jìn)行去霧得到去霧后的無霧圖像。
[0018] 通過本發(fā)明提供的去霧方法及裝置，能夠有效避免直接使用暗原色先驗(yàn)去霧所產(chǎn) 生的邊緣效應(yīng)，而且該方法獲得的去霧圖片質(zhì)量較高，圖片的對比度亦得到很大的增強(qiáng)，視 覺效果較原圖像有較大提高。
【附圖說明】
[0019] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例描述中所需要使 用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可W根據(jù)該些附圖獲得其他 的附圖。在附圖中：
[0020] 圖1所示為本發(fā)明基于圖像分割的圖像去霧方法的流程示意圖。
[0021] 圖2所示為本發(fā)明實(shí)施例基于圖像分割的圖像去霧裝置示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0022] 為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面結(jié)合附圖對本發(fā) 明實(shí)施例做進(jìn)一步詳細(xì)說明。在此，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，但并 不作為對本發(fā)明的限定。
[0023] 在計算機(jī)視覺和計算機(jī)圖形中，有霧的圖形被表現(xiàn)為：
[0024] I(x) = J(x)t(x)+A[l-t(x)] (1)
[0025] 其中I指觀測到的圖像強(qiáng)度，J指的是在沒有霧的條件下景物的光線強(qiáng)度，A指環(huán) 境光成分，t指的是光線通過媒質(zhì)透射到照相機(jī)的過程中沒有被散射的部分，也就是透光 率。去霧的目標(biāo)就是從圖像I中恢復(fù)出J、A和t。
[0026] 圖1所示為本發(fā)明提供的一種基于圖像分割的圖像去霧方法的流程示意圖，包 括：
[0027] S101 ;獲取有霧圖像信息并計算得到所述有霧圖像的環(huán)境光（即式（1)中的A)。 具體來說，先對待去霧的有霧圖像求出其相應(yīng)的暗原色圖，具體來說，即對每一像素選取其 亮度最小的通道，構(gòu)成灰度圖，對該灰度圖作最小值濾波，找出暗原色圖中亮度最大的10% 像素所在的圖像區(qū)域，找出原圖像中該區(qū)域里亮度最高的像素點(diǎn)，W該像素的=通道亮度 值作為向量A的=通道值；
[002引 S102;對所述有霧圖像生成一個與所述有霧圖像大小相同的矩陣，并將每個矩陣 元的值相等的像素設(shè)為一區(qū)域，然后對所述有霧圖像進(jìn)行分割。具體來說，就是使用基于滴 率的超像素分割算法對原圖像進(jìn)行分割，保證分割后每個圖像區(qū)域中，景物的深度、霧氣的 濃度基本一致，避免去霧后由深度突變引起的邊緣效應(yīng)；
[0029] S103;分別對所述每個區(qū)域求暗原色圖，計算每個區(qū)域的透光率。具體來說就是求