图像去雾方法、系统、计算机设备和存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种图像去雾方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括：对原始有雾图像进行边缘检测，得到边缘图像；根据边缘图像，计算平坦区域图像；根据平坦区域图像，计算大气光值；根据大气光值，利用平坦区域图像及自适应容差机制对明亮平坦区域的透射率进行修正，得到最终透射率图像；根据最终透射率图像，计算去雾后的图像。本发明专利技术利用边缘检测算法区分原始有雾图像的平坦区和非平坦区，通过只在平坦区取值方法提高大气光值估算准确性，并在平坦区通过自适应容差机制对明亮区域的透射率进行修正，从而改善暗通道先验去雾算法中天空区域色彩失真问题，并避免对非天空区的不当修正，从而获得更加优质的去雾图像。从而获得更加优质的去雾图像。从而获得更加优质的去雾图像。

【技术实现步骤摘要】
图像去雾方法、系统、计算机设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及图像去雾研究领域，特别是涉及一种图像去雾方法、系统、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在雾或霾等天气情况下，受到大气中杂质分子的影响，拍摄图像的清晰度和对比度大幅度下降，细节大量丢失，从而影响图像后续分析处理，严重阻碍户外监控设施的工作能力。因此，需要简单有效的图像去雾算法对图像信息进行增强，保证系统正常运行。
[0003]暗通道先验的图像去雾算法具有高效稳定的优点，但对于天空区域面积较大的图像，存在大气光值和透射率估算错误问题。针对大气光值估算错误问题，通过四分法选取天空区域是一种常用方法，但其只适用于天空区域占比较大的图像。针对透射率估算错误问题，利用自适应容差修正透射率可以有效避免天空区域的色彩失真，但其对于部分图像的非天空区域存在误补偿情况。

技术实现思路

[0004]为了解决上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种图像去雾方法、系统、计算机设备和存储介质，该方法利用边缘检测算法区分原始有雾图像的平坦区和非平坦区，通过只在平坦区取值方法提高大气光值估算准确性，并利用平坦区域图像及自适应容差机制对明亮平坦区域的透射率进行修正，从而改善暗通道先验去雾算法中天空区域色彩失真问题，并避免对非天空区的不当修正，从而获得更加优质的去雾图像。
[0005]本专利技术的第一个目的在于提供一种图像去雾方法。
[0006]本专利技术的第二个目的在于提供一种图像去雾系统。
[0007]本专利技术的第三个目的在于提供一种计算机设备。
[0008]本专利技术的第四个目的在于提供一种存储介质。
[0009]本专利技术的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0010]一种图像去雾方法，所述方法包括：
[0011]对原始有雾图像进行边缘检测，得到边缘图像；根据所述边缘图像，计算平坦区域图像；
[0012]根据所述平坦区域图像，计算大气光值；
[0013]根据所述大气光值，利用平坦区域图像及自适应容差机制对明亮平坦区域的透射率进行修正，得到最终透射率图像；
[0014]根据所述最终透射率图像，计算去雾后的图像。
[0015]进一步的，所述对原始有雾图像进行边缘检测，得到边缘图像，具体包括：
[0016]对原始有雾图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
[0017]对所述灰度图像进行log边缘检测，得到二值边缘图像；
[0018]所述根据所述边缘图像，计算平坦区域图像，具体包括：
[0019]对所述二值边缘图像中每一个像素为中心的局部矩形窗口区域进行一次最大值运算，得到平坦区域图像S
a
；
[0020]计算平坦区域图像S
a
在坐标x处的像素值为：
[0021][0022]其中，x表示所述平坦区域图像S
a
中任一像素的坐标，Ω
a
(x)是以坐标x为中心的局部矩形窗口区域，长宽均为min{M,N}/25，M和N分别是所述原始有雾图像的长和宽；E(y)为所述二值边缘图像E在坐标y处的像素值。
[0023]进一步的，所述根据所述平坦区域图像，计算大气光值，具体包括：
[0024]根据所述原始有雾图像，计算暗通道图像；
[0025]对于任意一个x，若S
a
(x)≠0，则表示没有平坦区域，在所述暗通道图像中找出亮度最大的前0.1％像素，然后取这些像素在所述原始有雾图像中对应的平均RGB值作为大气光值；
[0026]否则，表示有平坦区域，取S
a
(x)＝0区域中暗通道图像亮度最大的前10％像素，然后记这些像素对应于所述原始有雾图像中的最大RGB值为I
max
，大气光值A＝a
×
I
max
，其中a为经验系数。
[0027]进一步的，所述根据所述大气光值，利用平坦区域图像及自适应容差机制对明亮平坦区域的透射率进行修正，得到最终透射率图像，具体包括：
[0028]对所述边缘图像进行运算，得到精细化平坦区域图像；
[0029]根据所述大气光值，计算原始透射率图像；
[0030]根据所述原始透射率图像及大气光值，计算修正透射率图像；
[0031]根据所述修正透射率图像、原始透射率图像及精细化平坦区域图像，计算综合透射率图像；
[0032]根据所述综合透射率图像，获得最终透射率图像。
[0033]进一步的，所述对所述边缘图像进行运算，得到精细化平坦区域图像，具体包括：
[0034]对所述边缘图像进行运算，得到初始平坦区域图像，具体为：
[0035]对所述边缘图像中每一个像素为中心的局部矩形窗口区域进行一次最大值运算，得到初始平坦区域图像；
[0036]根据所述初始平坦区域图像，获得精细化平坦区域图像，具体为：
[0037]以所述初始平坦区域图像作为输入图像，以所述原始有雾图像的灰度图像作为引导图像，进行引导滤波并归一化，得到精细化平坦区域图像。
[0038]进一步的，所述根据所述大气光值，计算原始透射率图像，具体为：
[0039]计算原始透射率图像t，t在坐标x处的像素值为：
[0040][0041]其中，I
c
(y)代表所述原始有雾图像I在颜色通道c的坐标y处的像素值，Ω
d
(x)是以坐标x为中心的局部矩形窗口区域，A
c
为大气光值A在颜色通道c的值，ω为调节参数。
[0042]进一步的，所述根据所述原始透射率图像及大气光值，计算修正透射率图像，具体为：
[0043]计算修正透射率图像修正透射率图像在坐标x处的像素值为：
[0044][0045]其中，A
g
为大气光值A灰度化结果，为自适应容差，I
num
为所述原始有雾图像I的像素个数，M
num
为满足I(x)
‑
A＞0条件的像素个数，I(x)为所述原始有雾图像在坐标x处的像素值；t(x)为原始透射率图像t在坐标x处的像素值；I
g
(x)为所述原始有雾图像的灰度图像I
g
在坐标x处的像素值。
[0046]进一步的，所述根据最终透射率图像，计算去雾后的图像，具体为：
[0047]计算去雾后的图像J，J在坐标x处的RGB值为：
[0048][0049]其中，I(x)为所述原始有雾图像在坐标x处的像素值，为最终透射率图像在坐标x处的像素值，t0为透射率下限设定值，A为所述大气光值。
[0050]本专利技术的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0051]一种图像去雾系统，所述系统包括：
[0052]原始有雾图像边缘检测模块，用于对原始有雾图像进行边缘检测，得到边缘图像；根据所述边缘图像，计算平坦区域图像；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括：对原始有雾图像进行边缘检测，得到边缘图像；根据所述边缘图像，计算平坦区域图像；根据所述平坦区域图像，计算大气光值；根据所述大气光值，利用平坦区域图像及自适应容差机制对明亮平坦区域的透射率进行修正，得到最终透射率图像；根据所述最终透射率图像，计算去雾后的图像。2.根据权利要求1所述的图像去雾方法，其特征在于，所述对原始有雾图像进行边缘检测，得到边缘图像，具体包括：对原始有雾图像进行灰度化处理，得到灰度图像；对所述灰度图像进行log边缘检测，得到二值边缘图像；所述根据所述边缘图像，计算平坦区域图像，具体包括：对所述二值边缘图像中每一个像素为中心的局部矩形窗口区域进行一次最大值运算，得到平坦区域图像S
a
；计算平坦区域图像S
a
在坐标x处的像素值为：其中，x表示所述平坦区域图像S
a
中任一像素的坐标，Ω
a
(x)是以坐标x为中心的局部矩形窗口区域，长宽均为min{M，N}/25，M和N分别是所述原始有雾图像的长和宽；E(y)为所述二值边缘图像E在坐标y处的像素值。3.根据权利要求2所述的图像去雾方法，其特征在于，所述根据所述平坦区域图像，计算大气光值，具体包括：根据所述原始有雾图像，计算暗通道图像；对于任意一个x，若S
a
(x)≠0，则表示没有平坦区域，在所述暗通道图像中找出亮度最大的前0.1％像素，然后取这些像素在所述原始有雾图像中对应的平均RGB值作为大气光值；否则，表示有平坦区域，取S
a
(x)＝0区域中暗通道图像亮度最大的前10％像素，然后记这些像素对应于所述原始有雾图像中的最大RGB值为I
max
，大气光值A＝a
×
I
max
，其中a为经验系数。4.根据权利要求1所述的图像去雾方法，其特征在于，所述根据所述大气光值，利用平坦区域图像及自适应容差机制对明亮平坦区域的透射率进行修正，得到最终透射率图像，具体包括：对所述边缘图像进行运算，得到精细化平坦区域图像；根据所述大气光值，计算原始透射率图像；根据所述原始透射率图像及大气光值，计算修正透射率图像；根据所述修正透射率图像、原始透射率图像及精细化平坦区域图像，计算综合透射率图像；根据所述综合透射率图像，获得最终透射率图像。5.根据权利要求4所述的图像去雾方法，其特征在于，所述对所述边缘图像进行运算，得到精细化平坦区域图像，具体包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：胡志辉，黄茜，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：