一種圖像處理的方法及設(shè)備的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像處理的方法及設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理技術(shù)的發(fā)展，戶外視覺(jué)系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于交通運(yùn) 輸、安全防衛(wèi)、地形檢測(cè)等領(lǐng)域。然而，在霧天條件下，由于大氣中薄霧、煙塵等微粒的散射 影響，戶外視覺(jué)系統(tǒng)獲取的圖像出現(xiàn)了對(duì)比度降低、顏色失真、模糊不清等質(zhì)量退化問(wèn)題。
[0003] 目前，針對(duì)如上霧天降質(zhì)圖像的去霧方法大體分為兩種，其一為通過(guò)針對(duì)視覺(jué)系 統(tǒng)的硬件進(jìn)行升級(jí)，即采用長(zhǎng)焦高變倍電動(dòng)鏡頭作為高清透霧鏡頭，通過(guò)名為"子彈光"的 近紅外光線穿透霧氣，并在攝像機(jī)上對(duì)其處理從而達(dá)到聚焦成像的目的；其二為通過(guò)軟件 針對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)獲取的圖像進(jìn)行去霧處理，一般情況下，采用基于圖像增強(qiáng)或者大氣散射模 型的方法達(dá)到對(duì)霧天降質(zhì)圖像進(jìn)行去霧處理的目的。但由于高清透霧鏡頭價(jià)格十分昂貴， 而軟件去霧算法的成本相比低廉，部署算法也相對(duì)比較容易，因此現(xiàn)有的對(duì)圖像的去霧的 效果主要依賴于圖像去霧算法。
[0004] 其中，圖像增強(qiáng)的方法一般通過(guò)統(tǒng)計(jì)霧天降質(zhì)圖像的時(shí)域和頻域特性，選取適當(dāng) 的圖像增強(qiáng)算法，從而提高霧天降質(zhì)圖像的清晰度，但該類方法只能提取部分原圖像特征， 不能充分利用原圖像的全部有用信息，普適性低，穩(wěn)定性差。而根據(jù)大氣散射模型的方法克 制了此類問(wèn)題，該大氣散射模型主要是從霧天降質(zhì)圖像的物理成因的角度入手，對(duì)霧天降 質(zhì)圖像進(jìn)行復(fù)原以達(dá)到去霧的目的。
[0005] 綜上所述，通過(guò)大氣散射模型的方法對(duì)霧天降質(zhì)圖像處理時(shí)，盡管大氣散射模型 對(duì)霧天降質(zhì)圖像去霧處理的效果較好，但仍存在未充分利用原圖像的深度信息的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像處理的方法及設(shè)備，通過(guò)引入引導(dǎo)圖，增強(qiáng)了采集 到的圖像的邊緣信息，并通過(guò)結(jié)合聯(lián)合雙邊濾波算法，保留了采集到的原圖像的邊緣信息 以及深度信息，從而提升了通過(guò)大氣散射模型的方法對(duì)霧天降質(zhì)圖像處理后得到的目標(biāo)圖 像的顯示質(zhì)量。
[0007] 本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像處理的方法，該方法包括：
[0008] 根據(jù)采集到的圖像中每一像素的紅綠藍(lán)三個(gè)通道的亮度值中最小的值，確定灰度 圖像；
[0009] 通過(guò)雙邊濾波算法，利用所述灰度圖像生成引導(dǎo)圖，以及，通過(guò)暗通道去霧算法， 利用所述灰度圖像確定大氣光值；
[0010] 根據(jù)所述引導(dǎo)圖，利用聯(lián)合雙邊濾波算法對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行處理，確定大氣光 蒂圖；
[0011] 根據(jù)所述大氣光值以及所述大氣光幕圖，確定所述采集到的圖像中的像素的透射 率；
[0012] 根據(jù)所述采集到的圖像、所述大氣光幕圖以及所述透射率，利用大氣散射模型確 定目標(biāo)圖像。
[0013] 通過(guò)該方法，以大氣散射模型為基礎(chǔ)，通過(guò)引入引導(dǎo)圖，增強(qiáng)了采集到的圖像的邊 緣信息，再利用聯(lián)合雙邊濾波算法對(duì)該圖像進(jìn)行處理，從而有效的保留了該原圖像的邊緣 信息以及深度信息，從而提升了通過(guò)大氣散射模型的方法對(duì)霧天降質(zhì)圖像處理后得到的目 標(biāo)圖像的顯示質(zhì)量。
[0014] 本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像處理的設(shè)備，該設(shè)備包括：
[0015] 獲取灰度圖像單元，用于根據(jù)采集到的圖像中每一像素的紅綠藍(lán)三個(gè)通道的亮度 值中最小的值，確定灰度圖像；
[0016] 得到引導(dǎo)圖單元，用于通過(guò)雙邊濾波算法，利用所述灰度圖像生成引導(dǎo)圖，以及， 通過(guò)暗通道去霧算法，利用所述灰度圖像確定大氣光值；
[0017] 確定大氣光幕圖單元，用于根據(jù)所述引導(dǎo)圖，利用聯(lián)合雙邊濾波算法對(duì)所述灰度 圖像進(jìn)行處理，確定大氣光幕圖；
[0018] 確定透射率單元，用于根據(jù)所述大氣光值以及所述大氣光幕圖，確定所述采集到 的圖像中的像素的透射率；
[0019] 確定目標(biāo)圖像單元，用于根據(jù)所述采集到的圖像、所述大氣光幕圖以及所述透射 率，利用大氣散射模型確定目標(biāo)圖像。
[0020] 通過(guò)該設(shè)備，以大氣散射模型為基礎(chǔ)，通過(guò)引入引導(dǎo)圖，增強(qiáng)了采集到的圖像的邊 緣信息，再利用聯(lián)合雙邊濾波算法對(duì)該圖像進(jìn)行處理，從而有效的保留了該原圖像的邊緣 信息以及深度信息。
【附圖說(shuō)明】
[0021] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像處理的方法的流程示意圖；
[0022] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像去霧處理的方法的流程示意圖；
[0023] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供了一種求解確定的最終大氣光幕圖的方法的流程示意 圖；
[0024] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供了一種求解大氣光值的方法的流程示意圖；
[0025] 圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像處理的設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0026] 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像處理的方法及設(shè)備，以大氣散射模型為基礎(chǔ)，通過(guò) 引入引導(dǎo)圖，增強(qiáng)了采集到的圖像的邊緣信息，并通過(guò)結(jié)合聯(lián)合雙邊濾波算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)采 集到的原圖像的邊緣信息以及深度信息的保留，從而提升了通過(guò)大氣散射模型的方法對(duì)霧 天降質(zhì)圖像處理后得到的目標(biāo)圖像的顯示質(zhì)量。
[0027] 下面將結(jié)合實(shí)施例對(duì)本發(fā)明提供的圖像處理方法進(jìn)行解釋說(shuō)明。
[0028] 參見(jiàn)圖1，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像處理的方法，該方法包括：
[0029] S101、根據(jù)采集到的圖像中每一像素的紅綠藍(lán)RGB三個(gè)通道的亮度值中的最小 值，確定灰度圖像；
[0030] S102、通過(guò)雙邊濾波算法，利用所述灰度圖像生成引導(dǎo)圖，以及，通過(guò)暗通道去霧 算法，利用所述灰度圖像確定大氣光值；
[0031] S103、根據(jù)所述引導(dǎo)圖，利用聯(lián)合雙邊濾波算法對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行處理，確定大 氣光幕圖；
[0032] S104、根據(jù)所述大氣光值以及所述大氣光幕圖，確定所述采集到的圖像中的像素 的透射率；
[0033] S105、根據(jù)所述采集到的圖像、所述大氣光幕圖以及所述透射率，利用大氣散射模 型確定目標(biāo)圖像。
[0034] 為能夠更好的理解本發(fā)明，將簡(jiǎn)要介紹形成霧天降質(zhì)圖像的原理以及大氣散射模 型。天空的自然光在霧天大氣粒子的散射作用下到達(dá)設(shè)備捕捉范圍，被設(shè)備捕獲，從而使得 采集到的圖像受到干擾，導(dǎo)致霧天降質(zhì)圖像的形成。因此，根據(jù)形成霧天降質(zhì)圖像的原理， 得到的大氣散射模型即公式一：
[0035] I(x) = J(x) t (X)+A (1-t (X))公式一
[0036] 其中，I(X)表示采集到的圖像，即有霧圖像；J(X)表示目標(biāo)圖像，即去霧處理后的 無(wú)霧圖像；t(x)表示采集到的圖像中每一像素的透射率;A為大氣光值。
[0037] 為能夠便于敘述，將大氣散射模型中天空的自然光由于霧天大氣粒子的散射作用 被設(shè)備捕獲的部分A (1-t (X))，定義為大氣光幕圖V(X)。從而該大氣散射模型被分解為：
[0038] I (X) = J (X) t (X)+V (X)公式二
[0039] V(x) = A (1-t (X))公式三
[0040] 因此，根據(jù)公式二可知，對(duì)目標(biāo)圖像J(X)的求解，也就轉(zhuǎn)換成對(duì)透射率t(x)以及 大氣光幕圖V(X)的求解，而根據(jù)公式三可知，根據(jù)大氣光幕圖V(X)以及大氣光值A(chǔ)，即可得 到透射率t(x)，因此，對(duì)目標(biāo)圖像J(X)的求解，也就轉(zhuǎn)換成對(duì)大氣光幕圖V(X)以及大氣光 值A(chǔ)的求解。
[0041] 由于本發(fā)明在求解大氣光幕圖時(shí)，為了增強(qiáng)采集到的原圖像的邊緣，引入了引導(dǎo) 圖G (X)，通過(guò)引導(dǎo)圖結(jié)合聯(lián)合雙邊濾波算法對(duì)大氣光幕圖進(jìn)一步精化。設(shè)定V (X)為確定的 初始大氣光幕圖，K(X)為確定的最終大氣光幕圖。
[0042] 參見(jiàn)圖2,本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像去霧處理的方法，該方法包括：
[0043] S201、根據(jù)采集到的圖像I (X)中每一像素的紅色通道R的亮度值、綠色通道G的 亮度值以及藍(lán)色通道B的亮度值中的數(shù)值，采用最小值算法即公式四，確定灰度圖像M(X):
[0044] M(x) = mince {E；G；B} 0-(χ))；公式四
[0045] S202、根據(jù)灰度圖像Μ(χ)，利用聯(lián)合雙邊濾波原理，確定確定的最終大氣光幕圖 〇).
[0046] S203、根據(jù)灰度圖像M(X)，利用暗通道原理，確定大氣光值A(chǔ) ;
[0047] S204、根據(jù)確定的最終大氣光幕圖C(X)以及大氣光值Α，利用公式三，得到透射率 t(x)；
[0048] S205、根據(jù)采集到的圖像I (X)、確定的最終大氣光幕圖g(x)以及透射率t(x)，利 用公式二，得到目標(biāo)圖像J(X)。
[0049] 其中，S202與S203并無(wú)先后順序之分，也可以先執(zhí)行S203再執(zhí)行S202。