專利名稱：一種圖像去霧的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像去霧的方法和裝置。
背景技術(shù)：
暗原色先驗(yàn)方法是何凱明等人通過(guò)分析大量戶外無(wú)霧圖像數(shù)據(jù)而總結(jié)出來(lái)的理論，即:在絕大多數(shù)圖像的非天空局部區(qū)域里，某一些像素總會(huì)至少有一個(gè)顏色通道具有很低的值。換言之，該區(qū)域光強(qiáng)度的最小值是個(gè)很小的數(shù)，即為暗原色。何凱明等人在統(tǒng)計(jì)和分析大量戶外圖像的基礎(chǔ)上，總結(jié)出了暗原色先驗(yàn)知識(shí)，并將該先驗(yàn)知識(shí)運(yùn)用于圖像去霧的過(guò)程中，取得了較好的結(jié)果，但該方法同樣存在不足。第一，該方法存在塊(block)效應(yīng)和光暈現(xiàn)象。通過(guò)該方法處理后的圖像，在顏色差異較大的區(qū)域會(huì)出現(xiàn)光暈現(xiàn)象，從而降低了還原后的圖像質(zhì)量。這種現(xiàn)象在物體和天空部分交接的區(qū)域表現(xiàn)尤為明顯。第二，尺度參數(shù)的選擇問(wèn)題。在暗原色先驗(yàn)方法的計(jì)算中，首先包含一個(gè)對(duì)圖像分塊的步驟，表征分出的圖像的尺寸的尺度參數(shù)Q (x)是該方法中的一個(gè)重要參數(shù)，其值的選取直接影響去霧效果的好壞。暗原色先驗(yàn)算法在該參數(shù)的選擇上均是采用人為設(shè)定的單個(gè)參數(shù)。但是經(jīng)過(guò)大量試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，采用尺度參數(shù)不同，計(jì)算得到的暗原色值也將不同。暗原色值作為算法中的重要數(shù)值，將會(huì)直接影響透射率估計(jì)值的計(jì)算，從而最終影響去霧后圖像的質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明提供一種圖像去霧的方法和裝置，該方法結(jié)合了暗原色先驗(yàn)方法，具有較好的圖像去霧效果。為實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種圖像去霧的方法。本發(fā)明的圖像去霧的方法包括:對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)；對(duì)所述霧圖像進(jìn)行分塊，使每塊圖像滿足如下條件:圖像中的邊緣點(diǎn)的數(shù)目占該塊圖像的像素點(diǎn)總數(shù)目的比例處于預(yù)設(shè)的閾值內(nèi)；按照所述分塊，使用暗原色先驗(yàn)方法對(duì)所述霧圖像進(jìn)行去霧計(jì)算?？蛇x地，對(duì)所述霧圖像進(jìn)行分塊的步驟包括:在圖像中劃分多個(gè)正方形區(qū)域；針對(duì)每個(gè)所述正方形區(qū)域的圖像，在該圖像不滿足所述條件的情況下，將該正方形區(qū)域沿對(duì)角線分塊為兩個(gè)直角三角形區(qū)域，分別對(duì)于這兩個(gè)直角三角形判斷其是否滿足所述條件，若是則停止分塊，否則將當(dāng)前直角三角形連續(xù)進(jìn)行三角化分塊直至得到的三角形區(qū)域中的圖像滿足所述條件；所述三角化分塊是將直角三角形沿直角頂點(diǎn)與斜邊中點(diǎn)的連線進(jìn)行分塊?？蛇x地，所述對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)包括采用Canny算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)?？蛇x地，所述正方形區(qū)域的邊長(zhǎng)范圍是[10，30]個(gè)像素，所述閾值的范圍是[15%，65%]?？蛇x地，所述正方形區(qū)域的邊長(zhǎng)是24個(gè)像素，所述閾值是40%。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種圖像去霧的裝置
本發(fā)明的圖像去霧的裝置包括:邊緣檢測(cè)模塊，用于對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)；分塊模塊，用于對(duì)所述霧圖像進(jìn)行分塊，使每塊圖像滿足如下條件:圖像中的邊緣點(diǎn)的數(shù)目占該塊圖像的像素點(diǎn)總數(shù)目的比例處于預(yù)設(shè)的閾值內(nèi)；去霧計(jì)算模塊，用于按照所述分塊，使用暗原色先驗(yàn)方法對(duì)所述霧圖像進(jìn)行去霧計(jì)算。可選地，所述分塊模塊還用于:在圖像中劃分多個(gè)正方形區(qū)域；針對(duì)每個(gè)所述正方形區(qū)域的圖像，在該圖像不滿足所述條件的情況下，將該正方形區(qū)域沿對(duì)角線分塊為兩個(gè)直角三角形區(qū)域，分別對(duì)于這兩個(gè)直角三角形判斷其是否滿足所述條件，若是則停止分塊，否則將當(dāng)前直角三角形連續(xù)進(jìn)行三角化分塊直至得到的三角形區(qū)域中的圖像滿足所述條件；所述三角化分塊是將直角三角形沿直角頂點(diǎn)與斜邊中點(diǎn)的連線進(jìn)行分塊?？蛇x地，所述邊緣檢測(cè)模塊還用于采用Canny算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)?？蛇x地，所述正方形區(qū)域的邊長(zhǎng)范圍是[10，30]個(gè)像素，所述閾值的范圍是[15%，65%]?？蛇x地，所述正方形區(qū)域的邊長(zhǎng)是24個(gè)像素，所述閾值的范圍是40%。根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，在使用暗原色先驗(yàn)方法進(jìn)行圖像去霧時(shí)，首先對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后根據(jù)邊緣點(diǎn)數(shù)目占圖塊像素點(diǎn)總數(shù)的比例的條件對(duì)霧圖像進(jìn)行分塊，實(shí)現(xiàn)了基于圖像邊緣的自適應(yīng)分塊，從而既實(shí)現(xiàn)了圖像的自適應(yīng)性，又更好地將具有同一透射率像素點(diǎn)放在同一分塊內(nèi)，將不同透射率的像素點(diǎn)分開(kāi)，進(jìn)而更準(zhǔn)確出計(jì)算圖像的暗原色值和透射率值，能很好的消除暗原色先驗(yàn)方法中存在的塊效應(yīng)和光暈現(xiàn)象，從而有著較佳的圖像去霧效果。


附圖用于更好地理解本發(fā)明，不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。其中:圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像去霧的方法的主要步驟的示意圖；圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的對(duì)圖像進(jìn)行三角化分塊的示意圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像去霧的裝置的基本結(jié)構(gòu)的示意圖。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的示范性實(shí)施例做出說(shuō)明，其中包括本發(fā)明實(shí)施例的各種細(xì)節(jié)以助于理解，應(yīng)當(dāng)將它們認(rèn)為僅僅是示范性的。因此，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)至IJ，可以對(duì)這里描述的實(shí)施例做出各種改變和修改，而不會(huì)背離本發(fā)明的范圍和精神。同樣，為了清楚和簡(jiǎn)明，以下的描述中省略了對(duì)公知功能和結(jié)構(gòu)的描述。圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像去霧的方法的主要步驟的示意圖。如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例中的圖像去霧的方法主要包括如下的步驟Sll至步驟S13。步驟Sll:對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。這里的霧圖像包括有霧的戶外圖像，對(duì)于其他原因(例如照相機(jī)鏡頭污染等)導(dǎo)致圖像中存在似霧狀的不清晰區(qū)域，這類圖像也可以認(rèn)為是霧圖像。本步驟中可以采用現(xiàn)有的各種邊緣檢測(cè)方法，例如用于邊緣檢測(cè)的Canny算法
坐寸o步驟S12:對(duì)霧圖像進(jìn)行分塊。在本步驟中，分塊的結(jié)果，要使每塊圖像滿足如下條件:圖像中的邊緣點(diǎn)的數(shù)目占該塊圖像的像素點(diǎn)總數(shù)目的比例處于預(yù)設(shè)的閾值內(nèi)。
步驟S13:按照步驟S12中的分塊，使用暗原色先驗(yàn)方法對(duì)霧圖像進(jìn)行去霧計(jì)算。在本步驟中基于對(duì)圖像已完成的分塊，直接使用暗原色先驗(yàn)方法即可完成圖像去霧。該分塊方式有助于提高使用暗原色先驗(yàn)方法進(jìn)行圖像去霧的效果，以下對(duì)于步驟S12作進(jìn)一步說(shuō)明。在步驟S12中，首先在圖像中劃分出多個(gè)正方形區(qū)域，對(duì)于每個(gè)正方形區(qū)域(以下表示為“ Q (x) ”)，作如下處理:根據(jù)步驟Sll中的邊緣檢測(cè)的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)Q (x)中的邊緣點(diǎn)的數(shù)目R，與Q (x)中的像素點(diǎn)總數(shù)目N比較，若R/N大于預(yù)設(shè)的閾值，則將Q (X)劃分為兩個(gè)三角形，劃分的方式是沿Q (x)的對(duì)角線進(jìn)行劃分，即得到兩個(gè)全等的等腰直角三角形；反之則不進(jìn)行該劃分，將當(dāng)前的Q (x)作為一個(gè)最終的圖像劃分區(qū)域。對(duì)于劃分得到的上述等腰直角三角形，再次進(jìn)行上述的統(tǒng)計(jì)和比較，若滿足條件“若R/N大于預(yù)設(shè)的閾值”則保留劃分出的三角形，對(duì)于不滿足條件的三角形，繼續(xù)進(jìn)行三角化分塊，如圖2所示，圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的對(duì)圖像進(jìn)行三角化分塊的示意圖，參考圖2，對(duì)矩形先劃分為兩個(gè)等腰直角三角形，然后在劃分等腰直角三角形時(shí)，沿其直角頂點(diǎn)與斜邊中點(diǎn)的連線再次劃分又得到等腰直角三角形。在劃分的過(guò)程中，繼續(xù)進(jìn)行上述的統(tǒng)計(jì)和比較，直到劃分得到的三角形滿足上述條件為止。對(duì)于圖像劃分來(lái)說(shuō)，可以采取其他方式，例如每次將圖像劃分為矩形。但采用上述三角化分塊能夠得到相似的三角形以及全等的三角形，在運(yùn)算處理時(shí)算法的執(zhí)行效率較高，并且劃分為三角形的方式更適應(yīng)于形狀復(fù)雜多變的邊緣，所以優(yōu)選的方式仍是上述的三角化分塊方式。上述的正方形的Q (X)，邊長(zhǎng)范圍可以取[10，30]個(gè)像素，閾值可取[15%，65%]。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)，在正方形區(qū)域的邊長(zhǎng)取24個(gè)像素，閾值取40%時(shí)同時(shí)具有較快的處理速度和較佳的去霧效果。圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像去霧的裝置的基本結(jié)構(gòu)的示意圖。如圖3所示，圖像去霧裝置30主要包括邊緣檢測(cè)模塊31、分塊模塊32、以及去霧計(jì)算模塊33。邊緣檢測(cè)模塊31用于對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)；分塊模塊32用于對(duì)所述霧圖像進(jìn)行分塊，使每塊圖像滿足如下條件:圖像中的邊緣點(diǎn)的數(shù)目占該塊圖像的像素點(diǎn)總數(shù)目的比例處于預(yù)設(shè)的閾值內(nèi)；去霧計(jì)算模塊33用于按照所述分塊，使用暗原色先驗(yàn)方法對(duì)所述霧圖像進(jìn)行去霧計(jì)算。分塊模塊32還可用于:在圖像中劃分多個(gè)正方形區(qū)域；針對(duì)每個(gè)所述正方形區(qū)域的圖像，在該圖像不滿足所述條件的情況下，將該正方形區(qū)域沿對(duì)角線分塊為兩個(gè)直角三角形區(qū)域，分別對(duì)于這兩個(gè)直角三角形判斷其是否滿足所述條件，若是則停止分塊，否則將當(dāng)前直角三角形連續(xù)進(jìn)行三角化分塊直至得到的三角形區(qū)域中的圖像滿足所述條件；所述三角化分塊是將直角三角形沿直角頂點(diǎn)與斜邊中點(diǎn)的連線進(jìn)行分塊。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，在使用暗原色先驗(yàn)方法進(jìn)行圖像去霧時(shí)，首先對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后根據(jù)邊緣點(diǎn)數(shù)目占圖塊像素點(diǎn)總數(shù)的比例的條件對(duì)霧圖像進(jìn)行分塊，實(shí)現(xiàn)了基于圖像邊緣的自適應(yīng)分塊，從而既實(shí)現(xiàn)了圖像的自適應(yīng)性，又更好地將具有同一透射率像素點(diǎn)放在同一分塊內(nèi)，將不同透射率的像素點(diǎn)分開(kāi)，進(jìn)而更準(zhǔn)確出計(jì)算圖像的暗原色值和透射率值，能很好的消除暗原色先驗(yàn)方法中存在的塊效應(yīng)和光暈現(xiàn)象，從而有著較佳的圖像去霧效果。
以上結(jié)合具體實(shí)施例描述了本發(fā)明的基本原理，但是，需要指出的是，對(duì)本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，能夠理解本發(fā)明的方法和設(shè)備的全部或者任何步驟或者部件，可以在任何計(jì)算裝置(包括處理器、存儲(chǔ)介質(zhì)等)或者計(jì)算裝置的網(wǎng)絡(luò)中，以硬件、固件、軟件或者它們的組合加以實(shí)現(xiàn)，這是本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在閱讀了本發(fā)明的說(shuō)明的情況下運(yùn)用他們的基本編程技能就能實(shí)現(xiàn)的。因此，本發(fā)明的目的還可以通過(guò)在任何計(jì)算裝置上運(yùn)行一個(gè)程序或者一組程序來(lái)實(shí)現(xiàn)。所述計(jì)算裝置可以是公知的通用裝置。因此，本發(fā)明的目的也可以僅僅通過(guò)提供包含實(shí)現(xiàn)所述方法或者裝置的程序代碼的程序產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)。也就是說(shuō)，這樣的程序產(chǎn)品也構(gòu)成本發(fā)明，并且存儲(chǔ)有這樣的程序產(chǎn)品的存儲(chǔ)介質(zhì)也構(gòu)成本發(fā)明。顯然，所述存儲(chǔ)介質(zhì)可以是任何公知的存儲(chǔ)介質(zhì)或者將來(lái)開(kāi)發(fā)出的任何存儲(chǔ)介質(zhì)。還需要指出的是，在本發(fā)明的裝置和方法中，顯然，各部件或各步驟是可以分解和/或重新組合的。這些分解和/或重新組合應(yīng)視為本發(fā)明的等效方案。并且，執(zhí)行上述系列處理的步驟可以自然地按照說(shuō)明的順序按時(shí)間順序執(zhí)行，但是并不需要一定按照時(shí)間順序執(zhí)行。某些步驟可以并行或彼此獨(dú)立地執(zhí)行。上述具體實(shí)施方式
，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白的是，取決于設(shè)計(jì)要求和其他因素，可以發(fā)生各種各樣的修改、組合、子組合和替代。任何在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種圖像去霧的方法，其特征在于，包括: 對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)； 對(duì)所述霧圖像進(jìn)行分塊，使每塊圖像滿足如下條件:圖像中的邊緣點(diǎn)的數(shù)目占該塊圖像的像素點(diǎn)總數(shù)目的比例處于預(yù)設(shè)的閾值內(nèi)； 按照所述分塊，使用暗原色先驗(yàn)方法對(duì)所述霧圖像進(jìn)行去霧計(jì)算。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對(duì)所述霧圖像進(jìn)行分塊的步驟包括: 在圖像中劃分多個(gè)正方形區(qū)域； 針對(duì)每個(gè)所述正方形區(qū)域的圖像，在該圖像不滿足所述條件的情況下，將該正方形區(qū)域沿對(duì)角線分塊為兩個(gè)直角三角形區(qū)域，分別對(duì)于這兩個(gè)直角三角形判斷其是否滿足所述條件，若是則停止分塊，否則將當(dāng)前直角三角形連續(xù)進(jìn)行三角化分塊直至得到的三角形區(qū)域中的圖像滿足所述條件；所述三角化分塊是將直角三角形沿直角頂點(diǎn)與斜邊中點(diǎn)的連線進(jìn)行分塊。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)包括采用Canny算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述正方形區(qū)域的邊長(zhǎng)范圍是[10，30]個(gè)像素，所述閾值的范圍是[15%，65%]。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述正方形區(qū)域的邊長(zhǎng)是24個(gè)像素，所述閾值是40%。
6.一種圖像去霧的裝置，其特征在于，包括: 邊緣檢測(cè)模塊，用于對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)； 分塊模塊，用于對(duì)所述霧圖像進(jìn)行分塊，使每塊圖像滿足如下條件:圖像中的邊緣點(diǎn)的數(shù)目占該塊圖像的像素點(diǎn)總數(shù)目的比例處于預(yù)設(shè)的閾值內(nèi)； 去霧計(jì)算模塊，用于按照所述分塊，使用暗原色先驗(yàn)方法對(duì)所述霧圖像進(jìn)行去霧計(jì)算。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述分塊模塊還用于: 在圖像中劃分多個(gè)正方形區(qū)域； 針對(duì)每個(gè)所述正方形區(qū)域的圖像，在該圖像不滿足所述條件的情況下，將該正方形區(qū)域沿對(duì)角線分塊為兩個(gè)直角三角形區(qū)域，分別對(duì)于這兩個(gè)直角三角形判斷其是否滿足所述條件，若是則停止分塊，否則將當(dāng)前直角三角形連續(xù)進(jìn)行三角化分塊直至得到的三角形區(qū)域中的圖像滿足所述條件；所述三角化分塊是將直角三角形沿直角頂點(diǎn)與斜邊中點(diǎn)的連線進(jìn)行分塊。
8.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的裝置，其特征在于，所述邊緣檢測(cè)模塊還用于采用Canny算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)。
9.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的裝置，其特征在于，所述正方形區(qū)域的邊長(zhǎng)范圍是[10，30]個(gè)像素，所述閾值的范圍是[15%，65%]。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述正方形區(qū)域的邊長(zhǎng)是24個(gè)像素，所述閾值的范圍是40%。
全文摘要
本發(fā)明提供一種圖像去霧的方法和裝置，該方法結(jié)合了暗原色先驗(yàn)方法，具有較好的圖像去霧效果。該方法包括對(duì)霧圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)；對(duì)所述霧圖像進(jìn)行分塊，使每塊圖像滿足如下條件圖像中的邊緣點(diǎn)數(shù)目占該塊圖像的像素點(diǎn)總數(shù)目的比例處于預(yù)設(shè)的閾值內(nèi)；按照所述分塊，使用暗原色先驗(yàn)方法對(duì)所述霧圖像進(jìn)行去霧計(jì)算。
文檔編號(hào)G06T5/00GK103116876SQ20131005774
公開(kāi)日2013年5月22日 申請(qǐng)日期2013年2月22日 優(yōu)先權(quán)日2013年2月22日
發(fā)明者林祥 申請(qǐng)人:北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司