[发明专利]适用于煤矿井下的图像去雾模型的训练方法及其装置

说明书

本申请提出了一种适用于煤矿井下的图像去雾模型的训练方法及其装置，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取尘雾环境下的第一尘雾样本图像和非尘雾环境下的无雾样本图像；对无雾样本图象进行加雾处理，生成加雾图像；获取第一尘雾样本图像的深度信息图；基于深度信息图和加雾图像，获取第二尘雾样本图像；基于第一尘雾样本图像和第二尘雾样本图像对图像去雾模型进行训练，生成目标图像去雾模型。本申请实施例中，针对煤矿井下等尘雾环境下，监控图像模糊、对比度低、细节不清的特点，采用深度学习的方法解决雾尘浓度大、光照不均匀的问题，可以提高图像的清晰度，便于视觉观察和识别特征的提取。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种适用于煤矿井下的图像去雾模型的训练方法及其装置。

背景技术

随着智能视频监控系统和数字图像采集设备的不断普及，利用图像技术进行安全生产在煤矿工业发展中具有重要的作用。相关技术中，煤矿井下光照不均匀，相比于户外光线，照度很低，点光源的局限性使得图像亮度分布很不均匀，另外，煤矿井下进行采煤工作时会产生大量的粉尘，采用喷雾降尘的方法来减少粉尘时，喷雾之后粉尘减少了，但空气中却有许多的雾气，拍摄图像的质量将受到严重影响，可能导致采集到的图像存在模糊、细节不清、整体偏暗等缺点，不利于视觉观察和识别特征的提取，给图像技术的应用带来了很多的困扰。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请第一方面实施例提出了一种图像去雾模型的训练方法，包括：

获取尘雾环境下的第一尘雾样本图像和非尘雾环境下的无雾样本图像；

对无雾样本图象进行加雾处理，生成加雾图像；

获取第一尘雾样本图像的深度信息图；

基于深度信息图和加雾图像，获取第二尘雾样本图像；

基于第一尘雾样本图像、第二尘雾样本图像和无雾样本图像对图像去雾模型进行训练，生成目标图像去雾模型。

本申请第二方面实施例提出了一种图像去雾方法，包括：

获取尘雾环境下的待处理尘雾图像；

将待处理尘雾图像输入目标图像去雾模型中，以获取待处理尘雾图像对应的目标去雾图像。

本申请第三方面实施例提出了一种图像去雾模型的训练装置，包括：

第一获取模块，用于获取尘雾环境下的第一尘雾样本图像和非尘雾环境下的无雾样本图像；

第一生成模块，用于对无雾样本图象进行加雾处理，生成加雾图像；

第二获取模块，用于获取第一尘雾样本图像的深度信息图；基于深度信息图和加雾图像，获取第二尘雾样本图像；

第二生成模块，用于基于第一尘雾样本图像、第二尘雾样本图像和无雾样本图像对图像去雾模型进行训练，以生成目标图像去雾模型。

本申请第四方面实施例提出了一种图像去雾装置，包括：

第一获取模块，用于获取尘雾环境下的待处理尘雾图像；

第一生成模块，用于将待处理尘雾图像输入目标图像去雾模型中，以获取待处理尘雾图像对应的目标去雾图像。

本申请实施例中，针对煤矿井下等尘雾环境下，监控图像模糊、对比度低、细节不清的特点，采用深度学习的方法解决雾尘浓度大、光照不均匀的问题，可以提高图像的清晰度，便于视觉观察和识别特征的提取。

附图说明

图1是本申请一个实施例的图像去雾模型的训练方法的流程图；

图2是本申请一个实施例的图像去雾模型的训练方法的流程图；