[发明专利]一种图像去雾方法及其系统和设备

说明书

本发明涉及一种基于暗通道图像的图像去雾方法，包括以下步骤：获取待处理图像中的最小像素值形成暗通道图像以及对应所述待处理图像的环境光；根据暗通道先验算法对所述暗通道图像进行计算，得到估算透射率；根据预设权值公式对所述估算透射率进行加权计算，得到加权透射率；对所述待处理图像的Y分量进行导向滤波计算，得到导向滤波公式；根据所述导向滤波公式对所述加权透射率进行优化，得到最优透射率；根据所述最优透射率和所述环境光对所述待处理图像进行去雾处理，得到最优图像。在本发明的技术方案中，在保证获得良好的图像去雾效果的前提下，降低计算量和资源，从而大大提高了算法的时效性，同时降低了算法落地的难度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于暗通道图像的图像去雾方法及其系统、计算机可读存储介质和计算机设备。

背景技术

目前的图像去雾算法主要分为两个方向，一个是利用图像增强手段，提高图像对比度以达到去雾的效果，另一个是通过建立物理成像模型来还原光路，再反推模型去雾的手段。基于图像增强的去雾主要是利用对比度增强，或直方图均衡化等方法达到去雾目的，这种方法简便易实现，但效果较差，且对比度增强可能会另外引入噪声等其他问题；而如果建立合理的物理成像模型，来分析光路的变化和影响成像的因素，以此推算真实无雾的图像，效果会更好。

大气散射模型就是一种关于光在空气中传播的物理模型，该模型将传感器或人眼接收到的光辐射分为两部分，一部分是环境光，一部分是物体反射光，我们所获得最终图像的大部分信息其实就是反射光衰减后的结果。通过分析模型并反推可以计算出衰减前的理想图像，即去雾图像。这就是通过建立物理模型的去雾算法基本原理，其中关键点在于模型中的参数本身是未知的，只能通过一些方法去估算最优解，而采取什么用的方法去估算这些参数就是解决整个问题的关键和重点。

现有主流算法主要针对上述问题，提出了不同的解决方案，易实现的方法效果一般，或图像纹理细节保留的不多，或噪声较重；而效果好的方法实现较复杂，资源占用较多。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提供一种基于暗通道图像的图像去雾方法及其系统、计算机可读存储介质和计算机设备，其能够解决现有主流算法上的时效性差和不具有普遍适用性的问题。

为实现上述目的，本发明第一方面的技术方案提供了一种基于暗通道图像的图像去雾方法，包括以下步骤：

获取待处理图像中的最小像素值形成暗通道图像以及对应待处理图像的环境光；

根据暗通道先验算法对暗通道图像进行计算，得到估算透射率；

根据预设权值公式对估算透射率进行加权计算，得到加权透射率；

对待处理图像的Y分量进行导向滤波计算，得到导向滤波公式；

根据导向滤波公式对加权透射率进行优化，得到最优透射率；

根据最优透射率和环境光对待处理图像进行去雾处理，得到最优图像。

在上述技术方案中，优选地，获取对应待处理图像的环境光包括以下步骤：

对待处理图像进行分割，得到天空区域和非天空区域；

根据预设像素范围对天空区域和非天空区域进行划分，得到交界区域；

根据预设亮点范围对交界区域进行亮点选取，得到亮点集合；

对亮点集合进行均值计算，得到环境光。

本发明第二方面的技术方案提供了一种基于暗通道图像的图像去雾系统，包括：

获取模块，用于获取待处理图像中的最小像素值形成暗通道图像以及对应待处理图像的环境光；