除雾装置及图像生成方法制造方法及图纸

课题：即使是雾较浓的图像也能进行除雾。解决方法：雾浓度计算部(11)使用分离出的照明光成分计算被提供的输入图像的雾浓度。反射率成分除雾部(13)针对由反射率计算部(12)算出的反射率成分进行除雾。照明光成分除雾部(14)针对分离出的照明光成分进行除雾。此处，反射率成分除雾部(13)比照明光成分除雾部(14)的除雾度更大。从而能够增大反射率成分的除雾度而不过大地增大照明光成分的除雾程度。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种除雾装置，尤其涉及一种范围很广的除雾技术。
技术介绍
在日本专利特开2012-168936号公报中公开了一种基于大气模型的除雾技术(参见
技术介绍
栏)。大气模型是指在大气中有悬浮微粒时，由摄像机拍摄物体或者用肉眼观察物体的光学原理。大气模型如以下的式(1)所示。I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))…式(1)I表示观测图像(有雾的图像)、J表示处理图像(无雾的图像)、t表示雾浓度、x表示对象像素的座标、A表示气辉。通过摄像装置观察的图像I(x)由来自于物体的反射光J(x)被空中的悬浮微粒散射后仍然残存的部分J(x)t(x)以及太阳光被空中的悬浮微粒散射后形成的大气环境光A(1-t(x))构成。另外，在所述公报的图10中使用显示所述I(x)、J(x)、A、t(x)各值的图像来进行说明。通过上述式(1)可以求出雾浓度t和气辉A，从观测图像I可以求出处理图像J。KaimingHe等人在2009年的有关计算机视觉和模式识别(ComputerVisionandPatternRecognition)的IEEE会议的论文“SingleImageHazeRemovalUsingDarkChannelPrior”中提供了新型除雾技术。简单来说，所述大气模型中，针对各像素，通过下述式(2)求得包含周边像素的像素值的最小值(暗原色先验(DarkChannelPrior(以下简称为DCP)))，假设相关的值表示雾浓度，通过该DCP的值来改变除雾的程度。[式1]在普通的无雾的自然图像中，由于在哪个像素的周边都有阴影和饱和度高的部分，因此DCP的值几乎为0。另一方面，在有雾的图像中，由雾使亮度变高，从而DCP的值也变高。因此，通过进行使DCP为0的处理，使得除雾成为可能。
技术实现思路
专利技术要解决的问题:然而，在所述除雾方法中存在如下问题。在雾很浓的图像中，色彩成分较少，成为没有起伏的图像。在相关的图像中，DCP与输入图像成为相接近的值，如果进行使DCP的值为0的处理，处理后的图像会变得非常暗。相反，如果为了防止图像变暗而将参数设定得较弱的话，除雾效果也会变弱，造成图像无法变得清晰的问题。本专利技术的目的是为了解决上述问题而提供一种除雾装置，从含有雾的图像中进行除雾。解决问题的方案:(1)本专利技术所述的除雾装置包括：分离模块，从含雾图像中分离出反射率成分和照明光成分；反射率成分除雾模块，针对分离出的所述反射率成分，基于另外确定的雾浓度进行除雾；照明光成分除雾模块，针对分离出的所述照明光成分，基于所述雾浓度进行除雾；以及合成模块，将除雾后的所述反射率成分及除雾后的所述照明光成分进行合成；所述反射率成分除雾模块中的除雾与所述照明光成分除雾模块中的除雾，其除雾度不同。如此一来，通过在所述反射率成分与所述照明光成分使除雾度不同并进行合成，能够实现更加灵活的除雾处理。(2)在本专利技术所述除雾装置中，所述反射率成分除雾模块中的除雾比所述照明光成分除雾模块中的除雾的除雾度更高。因此，即使是所述雾较浓的情形，也能够得到在强化边缘的同时保持了图像整体亮度的图像。(3)在本专利技术所述除雾装置中，所述照明光成分除雾模块中的除雾比所述反射率成分除雾模块中的除雾的除雾度更高。因此，即使下调了图像整体亮度，也能够得到不强化边缘的图像。(4)本专利技术所述图像生成方法中包括：从含雾图像分离出反射率成分和照明光成分；针对所述反射率成分基于另外确定的雾浓度进行除雾；针对所述照明光成分基于所述雾浓度进行除雾；将除雾后的所述反射率成分及除雾后的所述照明光成分进行合成；通过针对所述反射率成分的除雾处理与针对所述照明光成分的除雾处理，生成改变了除雾度的图像。因此，能够生成因所述反射率成分与所述照明光成分使所述除雾度不同的图像。(5)本专利技术所述除雾装置中包括：分离模块，从含雾图像中分离出反射率成分和照明光成分；反射率成分除雾模块，针对分离出的所述反射率成分，基于另外确定的雾浓度进行除雾；照明光成分除雾模块，针对分离出的所述照明光成分，基于所述雾浓度进行除雾；以及合成模块，将除雾后的所述反射率成分及除雾后的所述照明光成分进行合成。因此，能够使所述反射率成分与所述照明光成分相独立地进行除雾处理。(6)本专利技术所述除雾装置中包括：分离模块，从含雾图像中分离出反射率成分和照明光成分；反射率成分除雾模块，针对分离出的所述反射率成分，基于另外确定的雾浓度进行除雾；以及合成模块，将分离出的所述照明光成分及除雾后的所述反射率成分进行合成。因此，能够生成仅针对反射率成分实施了所述除雾处理的图像。(7)本专利技术所述除雾装置中包括：分离模块，从含雾图像中分离出反射率成分和照明光成分；照明光成分除雾模块，针对分离出的所述照明光成分，基于另外确定的雾浓度进行除雾；以及合成模块，将除雾后的所述照明光成分及分离出的所述反射率成分进行合成。因此，能够生成仅针对照明光成分实施了所述除雾处理的图像。另外，在本专利技术说明书中，“雾”是指也包含霭、薄雾、烟、粉尘、砂尘、雨、雪的概念。针对权利要求所述的各种模块与实施方式的结构的对应进行说明。雾浓度计算部11相当于“计算模块”。照明光分离部4相当于“分离模块”。反射率成分除雾部13相当于反射率成分除雾模块，照明光成分除雾部14相当于“照明光成分除雾模块”。合成部16相当于“合成模块”。本专利技术的特征、其他的目的、用途、效果等可以参照实施方式及附图而变得明了。附图说明图1表示图像处理装置1的结构。图2表示照明光成分及反射率成分与除雾强度的关系。具体实施方式以下，参照附图对本专利技术中的实施方式进行说明。图1表示具有与本专利技术的一实施方式相关的除雾装置10的图像处理装置1的结构。除雾装置10具有照明光分离部23、反射率成分除雾部13、照明光成分除雾部14、雾浓度计算部11、及合成部16。照明光分离部23具有边缘保留型低通滤波器，通过YUV转换部3算出被转换的YUV数据的局部亮度的加权平均值，即算出照明光成分，从而进行照明光成分与反射率成分的分离。雾浓度计算部11使用分离出的照明光成分计算被提供的输入图像的雾浓度。在本实施方式中，假设
技术介绍
中说明的DCP表示雾浓度，通过该DCP的值求出最终的雾浓度t。反射率成分除雾部13针对反射率计算部12算出的反射率成分进行除雾。照明光成分除雾部14针对被分离出的照明光成分进行除雾。通过照明光成分除雾部14与通过反射率成分除雾部13进行除雾的除去度不同。具体以后说明。合成部16使用进行了除雾的照明光成分和所述反射率成分合成被除雾的图像。所合成的图像在RGB转换部18从YUV数据转换为RGB数据。针对照明光成分除雾部14和反射率成分除雾部13进行的除雾进行说明。在视网膜大脑皮层(Retinex)理论中，观测图像I被定义为照明光L与反射率R之积。I＝RL…式(3)将大气模型的式(1)变形后能够得到式(4)。能够得到J(x)＝(I(x)-A)/t(x)+A…(4)此处，对上述I、J、A适用Retinex理论，以反射率成分与照明光成分之积的形式对每一个进行表示时，求得下述式(5)。JRJL＝(IRIL-ARAL)/t+ARAL…式(5)此处，在大气模型中，假设在气辉A中没有反射率成分。而且，当然，大气模型的式(1)对照明光成分也成立本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种除雾装置，其特征在于包括：分离模块，从含雾图像中分离出反射率成分和照明光成分；反射率成分除雾模块，针对分离出的所述反射率成分，基于另外确定的雾浓度进行除雾；照明光成分除雾模块，针对分离出的所述照明光成分，基于所述雾浓度进行除雾；以及合成模块，将除雾后的所述反射率成分及除雾后的所述照明光成分进行合成；所述反射率成分除雾模块中的除雾与所述照明光成分除雾模块中的除雾，其除雾度不同。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种除雾装置，其特征在于包括：分离模块，从含雾图像中分离出反射率成分和照明光成分；反射率成分除雾模块，针对分离出的所述反射率成分，基于另外确定的雾浓度进行除雾；照明光成分除雾模块，针对分离出的所述照明光成分，基于所述雾浓度进行除雾；以及合成模块，将除雾后的所述反射率成分及除雾后的所述照明光成分进行合成；所述反射率成分除雾模块中的除雾与所述照明光成分除雾模块中的除雾，其除雾度不同。2.根据权利要求1所述的除雾装置，其特征在于，所述反射率成分除雾模块中的除雾比所述照明光成分除雾模块中的除雾的除雾度更高。3.根据权利要求1或2所述的除雾装置，其特征在于，所述照明光成分除雾模块中的除雾比所述反射率成分除雾模块中的除雾的除雾度更高。4.一种图像生成方法，其特征在于包括：从含雾图像分离出反射率成分和照明光成分；针对所述反射率成分基于另外确定的雾浓度进行除雾；针对所述照明光成分基于所述雾浓度进行除雾；将除雾后的所述反射率成分及除雾后的所述照明光成分进行合成；通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：中前贵司，
申请(专利权)人：EIZO株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP