[发明专利]一种基于暗通道先验算法的车载视频设备去雾方法

权利要求书

1.一种基于暗通道先验算法的车载视频设备去雾方法：

1)设置天际线，选择去雾区域，并对去雾区域进行下采样；

2)计算图像选取区域下采样后的暗通道，并对暗通道进行平滑处理；

3)根据暗通道使用高斯滤波估计局部大气光并计算透射率；

4)将估计得到的大气光亮度和透射率进行上采样，对选取区域进行去雾计算；

5)在对视频图像进行去雾处理时，在计算一帧的去雾参数后保留该参数，对当前图像进行去雾计算得到去雾后的结果图像，并对接下来的时间上连续的若干幅图像使用相同的去雾参数进行去雾计算。

2.如权利要求1所述的一种基于暗通道先验算法雾霾天气车载视频设备目标检测方法及系统，其特征在于：所述步骤1)设置天际线，选择去雾区域，并对去雾区域进行下采样，具体步骤为：

S11)根据设备采集的图像设置水平的一条分割线称为天际线，在其之上的部分被认为是天空区域，在去雾计算时不对其进行处理；

S12)将选取区域，即天际线以下的部分，将其长和宽分别设置为原区域大小的一半。

3.如权利要求1所述的一种基于暗通道先验算法雾霾天气车载视频设备目标检测方法及系统，其特征在于：所述步骤2)计算图像的暗通道，对暗通道进行平滑处理，具体步骤为：

S21)将输入图像的分辨率调整为所需大小，对输入图像的三通道进行半径为7的最小值滤波，得到图像的暗通道特征图；

S22)对暗通道特征图以自身为模板，进行引导滤波；

S23)在引导滤波结果的基础之上，进行高斯双边滤波。

4.如权利要求1所述的一种基于暗通道先验算法雾霾天气车载视频设备目标检测方法及系统，其特征在于：所述步骤3)根据暗通道使用高斯滤波估计局部大气光并计算透射率，具体步骤为：

S31)对暗通道进行3×3的高斯滤波，滤波结果加补偿值0.28产生图像的大气光亮度特征图；

S32)根据暗通道先验去雾算法的基本方法估计得到图像的透射率特征图。

5.如权利要求1所述的一种基于暗通道先验算法雾霾天气车载视频设备目标检测方法及系统，其特征在于：所述步骤4)将估计得到的大气光亮度和透射率进行上采样，对选取区域进行去雾计算，其步骤为：

S41)将局部大气光和透射率特征图的长和宽分别扩大两倍，按照双线性插值方法进行上采样；

S42)按照暗通道先验去雾算法中的去雾计算方法进行去雾；

S43)使用Gamma校正对图像进行增强。

6.如权利要求1所述的一种基于暗通道先验算法雾霾天气车载视频设备目标检测方法及系统，其特征在于：所述步骤5)在对视频图像进行去雾处理时，在计算一帧的去雾参数后保留该参数，对当前图像进行去雾计算得到去雾后的结果图像，并对接下来的时间上连续的若干幅图像使用相同的去雾参数进行去雾计算，仅推荐在实时处理视频时使用，其步骤为：

S51)从视频流中读取一帧图像，按照上述步骤提取去雾参数并进行去雾计算；

S52)在视频流中读取时间上连续的若干帧，使用第一帧的去雾参数直接进行去雾计算，跳过参数提取过程。