[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

说明书

本发明提出一种基于暗通道先验去雾算法处理行车记录仪实时视频图像的快速去雾算法，提高在雾霾环境下的图像复原效果，在一定程度上保证时间性能，属于智能交通领域。其包括以下步骤：1)设置天际线，选择去雾区域，并对去雾区域进行下采样；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。

技术领域

本发明提出一种基于暗通道先验去雾算法处理行车记录仪实时视频图像的快速去雾算法，提高在雾霾环境下的图像复原效果，在一定程度上保证时间性能，属于智能交通领域。其包括以下步骤。

背景技术

近些年，经济发展越来越快，拥有轿车的家庭数量历年提高，而交通事故和因车祸伤亡的人数也连年高居不下。由于非常容易受到机动车的伤害，行人在交通事故中往往处在弱势地位，并且许多车祸事件都由行人横穿马路以及驾驶员未能及时采取制动措施造成的。

同时，环境问题逐渐成为世界性的问题，雾霾天气频频出现。由于雾霾天气遮蔽视野，降低能见度，不利于驾驶员及时地发现周围异常情况，更加可能造成道路交通事故。且由于难以采集现实条件下的数据集，现有的图像去雾在深度学习方面的方法效果不够好，基于物理模型的去雾方法依然是图像去雾算法中较为稳定的选择。

发明内容

本发明设计的算法及系统，包括一种基于暗通道先验算法的去雾方法，能够具有较好的图像去雾效果和时间性能，对复原后的图像所进行的检测等操作较为友好。

本发明采取如下技术方案：一种基于暗通道先验算法的车载视频设备去雾方法包括如下步骤：

1)设置天际线，选择去雾区域，并对去雾区域进行下采样；

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。

本发明由于采取以上方法，其具有以下优点：

1、去雾结果具有较好的视觉效果，更便于光流特征等图像特征的提取；

2、去雾过程具有较好的时间性能，能够在一定程度上保证视频流的实时处理。

3、具有较高的灵活性，可以根据使用场景和性能要求具体设置参数。

附图说明

图1算法流程图

图2“天际线”划分去雾效果图

图3带雾原图

图4原算法暗通道效果图

图5暗通道平滑修复效果图

图6原算法去雾效果

图7本发明去雾效果

具体实施方式

下面结合说明书附图通过一个实例对本发明的单幅图像去雾效果做进一步说明，本实例仅为本发明其中的一种应用实例。

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。