[发明专利]一种快速并行图像去雾方法

摘要

本发明公开了一种快速并行图像去雾方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，本发明通过首先计算出单像素最小分量矩阵，然后复用该单像素最小分量矩阵并行计算出其他滑窗模板下图像对应的最小分量矩阵，最后结合图像的边缘信息选择不同滑窗模板对应的场景透射系数完成对图像的去雾。本发明的方法在数据层面上支持流水线操作，易于并行执行；恢复出的图像质量较高，解决了图像去雾处理时物体边缘附近易产生光晕的问题；避免了原始算法的软抠图处理，计算量小，能够达到实时处理的目的，便于实际应用。

主权项

1.一种快速并行图像去雾方法，其特征在于包括以下步骤：（1）、将输入图像I（x,y）转换到RGB色彩空间，并计算图像中每个像素点RGB色彩分量中的最小值，获得输入I（x,y）的单像素最小值矩阵记对应的图像为I¹（x,y）；（2）、采用Sobel算子对图像I¹（x,y）进行边缘检测，并对检测得到的边缘点和非边缘点进行二值化处理，得到二值图像I_b¹（x,y）；（3）、复用单像素最小值矩阵对图像I¹（x,y）进行3x3滑窗最小值滤波，水平和竖直方向的滑动步长均为1个像素，得到3x3尺度像素最小值矩阵（4）、复用最小值矩阵对图像I¹（x,y）进行5x5滑窗最小值滤波，水平和竖直方向的滑动步长均为2个像素，得到5x5尺度像素最小值矩阵（5）、复原最小值矩阵对图像I¹（x,y）进行7x7滑窗最小值滤波，水平和竖直方向的滑动步长均为2个像素，得到7x7尺度像素最小值矩阵（6）、采用5x5统计模板对二值图像I_b¹（x,y）进行遍历，如果当前被访问的像素p（x,y）为边缘点，则该点的最小分量值如果当前被访问的像素p（x,y）为非边缘点，则统计以该点为中心的模板范围内边缘点数量，如果边缘点数量等于零，则该点的最小分量值如果边缘点数量大于零，则该点的最小分量值（7）、在统计图像I¹（x,y）中取值最大的前100个像素点，并将这些点的坐标记录在矩阵C中；（8）、找出矩阵C中各坐标点在输入图像I（x,y）中对应的像素，分别计算出这些像素点对应的最大色彩分量值Rmax,Gmax,Bmax，取这三个最大分量的最大值a=max{Rmax,Gmax,Bmax}作为环境光照的色彩通道分量，记为环境光照强度值A=｛a，a，a｝；（9）、计算场景中各像素点对应的透射系数矩阵T（x,y）；（10）、根据场景透射系数矩阵T（x,y）以及环境光照强度值A，计算得到去雾后的图像J（x,y）。