圖像除霧裝置和圖像除霧方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種圖像除霧裝置和方法，具備：輸入單元，輸入原始圖像；第一粗距離參數(shù)求取單元，計(jì)算所述原始圖像中的每個(gè)像素的粗距離參數(shù)；邊緣求取單元，計(jì)算所述原始圖像的邊緣信息；天空劃分單元，基于所述邊緣信息和所述粗距離參數(shù)，劃分所述原始圖像中的天空區(qū)域；第二粗距離參數(shù)求取單元，根據(jù)所述天空劃分單元輸出的天空劃分結(jié)果，修正所述粗距離參數(shù)；粗距離參數(shù)精細(xì)化單元，對(duì)經(jīng)修正的粗距離參數(shù)進(jìn)行精細(xì)化；處理單元，利用由所述粗距離參數(shù)精細(xì)化單元進(jìn)行了精細(xì)化的粗距離參數(shù)進(jìn)行除霧處理和白平衡處理。根據(jù)本發(fā)明的圖像除霧裝置，能夠充分利用圖像的特征信息，對(duì)于沙塵的場(chǎng)景或者彩色霧的場(chǎng)景，得到更好的除霧效果，防止圖像失真。
【專利說(shuō)明】圖像除霧裝置和圖像除霧方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種圖像除霧裝置和圖像除霧方法。

【背景技術(shù)】
[0002]中國(guó)地理環(huán)境復(fù)雜，天氣多樣，霧天在大多數(shù)地區(qū)經(jīng)?？梢?jiàn)，而且個(gè)別地區(qū)還會(huì)受到沙塵天氣的影響。霧與沙塵天氣降低了戶外視頻圖像的能見(jiàn)度。另外，在大型城市中，由于空氣質(zhì)量的問(wèn)題，戶外視頻圖像的能見(jiàn)度也會(huì)降低。能見(jiàn)度的降低對(duì)于視頻圖像的質(zhì)量產(chǎn)生較大影響。特別是對(duì)于安防監(jiān)控領(lǐng)域，影響更加明顯。霧化圖像清晰化是圖像處理領(lǐng)域中的迫切的實(shí)用需求。同時(shí)最近幾年基于單幀圖像的除霧技術(shù)的突破使得霧化圖像除霧處理成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域越來(lái)越重要的研究方向。
[0003]目前，霧化圖像清晰化方法主要有兩個(gè)方向:基于一般圖像增強(qiáng)方法的除霧算法和基于大氣模型的除霧算法。屬于基于一般圖像增強(qiáng)方法的除霧算法的有直方圖均值、空間銳化濾波、高頻加強(qiáng)濾波、小波增強(qiáng)、Retinex增強(qiáng)濾波等等。這些算法以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度和能見(jiàn)度為出發(fā)點(diǎn)并且與除霧沒(méi)有直接關(guān)系，對(duì)于由低照明等原因引起的視頻圖像能見(jiàn)度降低等問(wèn)題也可以進(jìn)行處理。在2002年，由NARASIMAHAN等人在論文《Vision and theAtmosphere》中首次提出了基于大氣模型的除霧清晰化方法。這類方法在最近幾年取得技術(shù)突破，主要是由Fattal, Kaiming He等人提出了一些新的算法,在僅僅單巾貞圖像的情況下，除霧效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于一般圖像增強(qiáng)的除霧方法。
[0004]大氣物理模型描述了當(dāng)大氣中具有懸浮顆粒時(shí)攝像裝置拍攝或人眼觀察物體的光學(xué)原理。大氣模型的公式為:
[0005]I (X) =J (X) t (X) +A (1-1 (X))
[0006](I)
[0007]其中，I⑴代表攝像裝置拍攝到的霧化圖像或者人眼觀察到的霧化圖像，X=(x，y)為圖像像素坐標(biāo)。J(X)為物體反射光圖像，表示沒(méi)有霧的圖像，或者可以說(shuō)是除霧處理的結(jié)果圖像。A為圖像中天空的一點(diǎn)(以下也稱作“天空點(diǎn)”)的RGB值，以下也稱作天空點(diǎn)參數(shù)。如果當(dāng)前輸入圖像中沒(méi)有天空存在，則將圖像中霧濃度最強(qiáng)的點(diǎn)視作天空點(diǎn)。t(X)定義了空氣介質(zhì)的傳輸函數(shù)，描述了物體反射光經(jīng)過(guò)空中懸浮顆粒的散射以后殘留下來(lái)而達(dá)攝像裝置的比例。t(X)是一個(gè)大于O且小于I的標(biāo)量數(shù)據(jù)，圖像中每個(gè)像素具有一個(gè)t (X)。
I(X)、J⑴與A均為圖像RGB數(shù)據(jù)。
[0008]以下參照?qǐng)D1說(shuō)明式(I)。圖1是大氣模型公式的示意圖。圖1左側(cè)的圖像是人眼或攝像裝置觀察到的圖像I(X)。圖像I(X)由兩部分組成，其中，第一部分為物體反射光J(X)經(jīng)過(guò)空中懸浮顆粒散射以后存留下來(lái)的部分J(x)t(x)，第二部分為空中懸浮顆粒散射太陽(yáng)光所造成的大氣環(huán)境光A(1-t (X))。式(I)中的t (X)是被攝物體與攝像裝置(人眼)之間距離(即物距)的函數(shù)，具體表示為
[0009]t ⑴=e,(x) (2)
[0010]其中，d(X)是圖像中一物體點(diǎn)與攝像裝置(人眼)之間的距離，因此t(X)也稱作“距離參數(shù)”。β是大氣散射系數(shù)，是常數(shù)。
[0011]由式(I)與式(2)可以看出物體反射光到達(dá)攝像裝置的強(qiáng)度J(X)t(X)和物體與攝像裝置之間的距離d(X)之間的關(guān)系為距離越遠(yuǎn)則光線衰減越厲害；大氣環(huán)境光到達(dá)攝像裝置的強(qiáng)度A (1-t (X))與距離d(X)之間的關(guān)系為距離越遠(yuǎn)則光線越強(qiáng)，所以在無(wú)窮遠(yuǎn)處呈現(xiàn)出白色。
[0012]最近幾年，基于大氣模型公式(I)的除霧算法取得突破，這些算法僅需單幀圖像作為輸入圖像就能取得不錯(cuò)的除霧效果。在表1中列舉了一些相關(guān)算法。
[0013]表1基于大氣模型的除霧算法

【權(quán)利要求】
1.一種圖像除霧裝置，其特征在于， 具備: 輸入單元，輸入原始圖像； 第一粗距離參數(shù)求取單元，計(jì)算所述原始圖像中的每個(gè)像素的粗距離參數(shù)； 邊緣求取單元，計(jì)算所述原始圖像的邊緣信息； 天空劃分單元，基于所述邊緣信息和所述粗距離參數(shù)，劃分所述原始圖像中的天空區(qū)域； 第二粗距離參數(shù)求取單元，根據(jù)所述天空劃分單元輸出的天空劃分結(jié)果，修正所述粗距離參數(shù)； 粗距離參數(shù)精細(xì)化單元，對(duì)經(jīng)修正的粗距離參數(shù)進(jìn)行精細(xì)化； 處理單元，利用由所述粗距離參數(shù)精細(xì)化單元進(jìn)行了精細(xì)化的粗距離參數(shù)進(jìn)行除霧處理和白平衡處理。
2.如權(quán)利要求1所述的圖像除霧裝置，其特征在于， 所述天空劃分單元根據(jù)所 述邊緣信息判定當(dāng)前像素是否位于邊緣，如果位于邊緣，則判定當(dāng)前像素及其上方到非天空部分的多個(gè)像素為非天空部分。
3.如權(quán)利要求2所述的圖像除霧裝置，其特征在于， 所述天空劃分單元讀取當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)，在當(dāng)前像素不位于邊緣且其粗距離參數(shù)大于規(guī)定值的情況下，則判定當(dāng)前像素及其上方到非天空部分的多個(gè)像素為非天空部分。
4.如權(quán)利要求3所述的圖像除霧裝置，其特征在于， 所述天空劃分單元讀取當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)，在當(dāng)前像素不位于邊緣且其粗距離參數(shù)小于規(guī)定值、并且當(dāng)前像素上方預(yù)設(shè)范圍內(nèi)不存在邊緣的情況下，將該像素判定為天空部分。
5.如權(quán)利要求4所述的圖像除霧裝置，其特征在于， 所述天空劃分單元讀取當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)，在當(dāng)前像素不位于邊緣且其粗距離參數(shù)小于所述規(guī)定值、并且當(dāng)前像素上方預(yù)設(shè)范圍內(nèi)存在邊緣的情況下，找到當(dāng)前像素的所述邊緣信息中的上方邊緣，并比較當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)與所述上方邊緣的粗距離參數(shù)，如果當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)接近或大于其上方邊緣的粗距離參數(shù)，則判定當(dāng)前像素是非天空部分，否則，則判定該像素為天空部分。
6.如權(quán)利要求5所述的圖像除霧裝置，其特征在于， 如果從上方邊緣的粗距離參數(shù)減去當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)的計(jì)算值小于0.02，則天空劃分單元判定為當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)接近或大于其上方邊緣的粗距離參數(shù)。
7.如權(quán)利要求4或5所述的圖像除霧裝置，其特征在于， 當(dāng)所述第二粗距離參數(shù)求取單元接收到被判定為天空部分的像素，則該第二粗距離參數(shù)求取單元將該像素的粗距離參數(shù)修正為預(yù)定值。
8.如權(quán)利要求7所述的圖像除霧裝置，其特征在于， 所述預(yù)定值為0.98。
9.如權(quán)利要求1~8中任一項(xiàng)所述的圖像除霧裝置，其特征在于， 所述第一粗距離參數(shù)求取單元和所述第二粗距離參數(shù)求取單元為同一單元。
10.一種圖像除霧方法，其特征在于， 包括: 輸入原始圖像； 計(jì)算所述原始圖像中的每個(gè)像素的粗距離參數(shù)； 計(jì)算所述原始圖像的邊緣信息； 基于所述邊緣信息和所述粗距離參數(shù)，劃分所述原始圖像中的天空區(qū)域； 根據(jù)天空劃分結(jié)果，修正所述粗距離參數(shù)； 對(duì)經(jīng)修正的粗距離參數(shù)進(jìn)行精細(xì)化； 利用進(jìn)行了精細(xì)化的粗距離參數(shù)進(jìn)行除霧處理和白平衡處理。
11.如權(quán)利要求10所述的圖像除霧方法，其特征在于， 根據(jù)所述邊緣信息判定當(dāng)前像素是否位于邊緣，如果位于邊緣，則判定當(dāng)前像素及其上方到非天空部分的多個(gè)像素為非天空部分。
12.如權(quán)利要 求11所述的圖像除霧方法，其特征在于， 讀取當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)，在當(dāng)前像素不位于邊緣且其粗距離參數(shù)大于規(guī)定值的情況下，則判定當(dāng)前像素及其上方到非天空部分的多個(gè)像素為非天空部分。
13.如權(quán)利要求12所述的圖像除霧方法，其特征在于， 讀取當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)，在當(dāng)前像素不位于邊緣且其粗距離參數(shù)小于規(guī)定值、并且當(dāng)前像素上方預(yù)設(shè)范圍內(nèi)不存在邊緣的情況下，將該像素判定為天空部分。
14.如權(quán)利要求13所述的圖像除霧方法，其特征在于， 讀取當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)，在當(dāng)前像素不位于邊緣且其粗距離參數(shù)小于所述規(guī)定值、并且當(dāng)前像素上方預(yù)設(shè)范圍內(nèi)存在邊緣的情況下，找到當(dāng)前像素的所述邊緣信息中的上方邊緣，并比較當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)與所述上方邊緣的粗距離參數(shù)，如果當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)接近或大于其上方邊緣的粗距離參數(shù)，則判定當(dāng)前像素是非天空部分，否則，則判定該像素為天空部分。
15.如權(quán)利要求14所述的圖像除霧方法，其特征在于， 如果從上方邊緣的粗距離參數(shù)減去當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)的計(jì)算值小于0.02，則判定為當(dāng)前像素的粗距離參數(shù)接近或大于其上方邊緣的粗距離參數(shù)。
16.如權(quán)利要求13或14所述的圖像除霧方法，其特征在于， 當(dāng)接收到被判定為天空部分的像素，則將該像素的粗距離參數(shù)修正為預(yù)定值。
17.如權(quán)利要求16所述的圖像除霧方法，其特征在于， 所述預(yù)定值為0.98。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104077745SQ201310106782
【公開(kāi)日】2014年10月1日 申請(qǐng)日期:2013年3月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年3月29日
【發(fā)明者】王瑾娟 申請(qǐng)人:株式會(huì)社日立制作所