本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種包含大面積天空區(qū)域的圖像去霧方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

對(duì)圖像特征進(jìn)行準(zhǔn)確提取是計(jì)算機(jī)視覺(jué)正常工作的關(guān)鍵因素，然而在霧、霾、煙、水汽等場(chǎng)下，由于輻射光受到大氣粒子的散射作用，導(dǎo)致場(chǎng)景的能見(jiàn)度降低，圖像質(zhì)量嚴(yán)重退化，不僅模糊不清，而且還會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的顏色失真，極大的限制了系統(tǒng)效用的發(fā)揮，甚至導(dǎo)致計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)無(wú)法正常工作。因此，為了改善圖像質(zhì)量并且豐富圖像所包含的信息，使系統(tǒng)具備惡劣天氣下工作的魯棒性和可靠性，需要對(duì)霧天降質(zhì)圖像進(jìn)行去霧處理。

近幾年來(lái)，基于假設(shè)或先驗(yàn)知識(shí)的單幅包含大面積天空區(qū)域的圖像去霧算法成為研究的熱點(diǎn)，很多專家和學(xué)者在不斷的研究和探索，但是這些方法均存在一定的缺陷，通過(guò)上述方法處理后的圖像存在方塊效應(yīng)或色彩失真的現(xiàn)象。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種包含大面積天空區(qū)域的圖像去霧方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中采用基于假設(shè)或先驗(yàn)知識(shí)的單幅圖像去霧算法造成圖像存在方塊效應(yīng)或者色彩失真現(xiàn)象的問(wèn)題。

本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種包含大面積天空區(qū)域的圖像去霧方法，所述方法包括下述步驟：

對(duì)拍攝到的有霧圖像I(x)進(jìn)行四叉樹(shù)分割，將所述有霧圖像分割為若干個(gè)圖像區(qū)域，并在若干個(gè)所述圖像區(qū)域中獲得種子點(diǎn)；

以獲取到的種子點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)行天空區(qū)域生長(zhǎng)，獲取包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像，同時(shí)，計(jì)算大氣光值A(chǔ)；

計(jì)算所述非天空區(qū)域的介質(zhì)透射率t₁(x)，同時(shí)將所述天空區(qū)域的介質(zhì)透射率統(tǒng)一設(shè)置為t_sky，其中，所述天空區(qū)域的介質(zhì)透射率為常數(shù)值；

對(duì)包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像進(jìn)行邊界模糊，計(jì)算得到高斯加權(quán)參數(shù)I′_seg(x)，其中，I′_seg(x)∈(0,1)；

對(duì)圖像中的天空區(qū)域和非天空區(qū)域進(jìn)行透射率融合，其中，透射率融合的最終表達(dá)式為：t(x)＝I′_seg(x)×t_sky+(1-I′_seg(x))×t₁(x)；

根據(jù)有霧圖像的大氣散射模型，計(jì)算去霧后的圖像J(x)，其中，t₀＝0.1。

作為一種改進(jìn)的方案，所述對(duì)拍攝到的有霧圖像I(x)進(jìn)行四叉樹(shù)分割的步驟之后還包括下述步驟：

在對(duì)有霧圖像進(jìn)行n級(jí)分割后，判斷若干個(gè)圖像區(qū)域中參考標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)最大值與第二大值之差是否小于預(yù)先設(shè)定的常數(shù)S_T；

若若干個(gè)圖像區(qū)域中參考標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)最大值與第二大值之差小于預(yù)先設(shè)定的常數(shù)S_T，則控制停止對(duì)所述有霧圖像的四叉樹(shù)分割；

否則繼續(xù)進(jìn)行四叉樹(shù)分割。

作為一種改進(jìn)的方案，所述在若干個(gè)所述圖像區(qū)域中獲得種子點(diǎn)的步驟具體包括下述步驟：

在若干個(gè)圖像中，定義種子點(diǎn)區(qū)域D的大小為[m*n]，且在種子點(diǎn)區(qū)域D內(nèi)的任意一點(diǎn)(x，y)的灰度值記為R(x,y)；

計(jì)算種子點(diǎn)區(qū)域D的平均灰度值R_ave，

計(jì)算所述種子點(diǎn)區(qū)域內(nèi)任意一點(diǎn)的灰度值R(x,y)與所述平均灰度值R_ave之間的差值，R_dif(x,y)＝|R(x,y)-R_ave|；

當(dāng)選取的點(diǎn)的灰度值與平均灰度值之間的差值的絕對(duì)值最小時(shí)，則選取該點(diǎn)為種子點(diǎn)。

作為一種改進(jìn)的方案，所述對(duì)圖像中的天空區(qū)域和非天空區(qū)域進(jìn)行透射率融合的步驟之后，所述根據(jù)有霧圖像的大氣散射模型，計(jì)算去霧后的圖像的步驟之前還包括下述步驟：

對(duì)融合后的透射率進(jìn)行導(dǎo)向?yàn)V波。

作為一種改進(jìn)的方案，所述根據(jù)有霧圖像的大氣散射模型，計(jì)算去霧后的圖像的步驟之后還包括下述步驟：

對(duì)去霧處理后的圖像進(jìn)行亮度調(diào)整。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種包含大面積天空區(qū)域的圖像去霧系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

四叉樹(shù)分割模塊，用于對(duì)拍攝到的有霧圖像I(x)進(jìn)行四叉樹(shù)分割，將所述有霧圖像分割為若干個(gè)圖像區(qū)域；

種子點(diǎn)獲取模塊，用于在若干個(gè)所述圖像區(qū)域中獲得種子點(diǎn)；

天空區(qū)域生長(zhǎng)模塊，用于以獲取到的種子點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)行天空區(qū)域生長(zhǎng)，獲取包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像；

大氣光值計(jì)算模塊，用于計(jì)算大氣光值A(chǔ)；

介質(zhì)透射率計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述非天空區(qū)域的介質(zhì)透射率t₁(x)，同時(shí)將所述天空區(qū)域的介質(zhì)透射率統(tǒng)一設(shè)置為t_sky，其中，所述天空區(qū)域的介質(zhì)透射率為常數(shù)值；

邊界模糊處理模塊，用于對(duì)包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像進(jìn)行邊界模糊，計(jì)算得到高斯加權(quán)參數(shù)I′_seg(x)，其中，I′_seg(x)∈(0,1)；

透射率融合模塊，用于對(duì)圖像中的天空區(qū)域和非天空區(qū)域進(jìn)行透射率融合，其中，透射率融合的最終表達(dá)式為：t(x)＝I′_seg(x)×t_sky+(1-I′_seg(x))×t₁(x)；

去霧處理模塊，用于根據(jù)有霧圖像的大氣散射模型，計(jì)算去霧后的圖像J(x)，其中，t₀＝0.1。

作為一種改進(jìn)的方案，所述系統(tǒng)還包括：

判斷模塊，用于在對(duì)有霧圖像進(jìn)行n級(jí)分割后，判斷若干個(gè)圖像區(qū)域中參考標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)最大值與第二大值之差是否小于預(yù)先設(shè)定的常數(shù)S_T；

控制模塊，用于若若干個(gè)圖像區(qū)域中參考標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)最大值與第二大值之差小于預(yù)先設(shè)定的常數(shù)S_T，則控制停止對(duì)所述有霧圖像的四叉樹(shù)分割，否則繼續(xù)進(jìn)行四叉樹(shù)分割。

作為一種改進(jìn)的方案，所述種子點(diǎn)獲取模塊具體包括：

種子點(diǎn)區(qū)域定義模塊，用于在若干個(gè)圖像中，定義種子點(diǎn)區(qū)域D的大小為[m*n]，且在種子點(diǎn)區(qū)域D內(nèi)的任意一點(diǎn)(x，y)的灰度值記為R(x,y)；

平均灰度值計(jì)算模塊，用于計(jì)算種子點(diǎn)區(qū)域D的平均灰度值R_ave，

差值計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述種子點(diǎn)區(qū)域內(nèi)任意一點(diǎn)的灰度值R(x,y)與所述平均灰度值R_ave之間的差值，R_dif(x,y)＝|R(x,y)-R_ave|；

種子點(diǎn)選取模塊，用于當(dāng)選取的點(diǎn)的灰度值與平均灰度值之間的差值的絕對(duì)值最小時(shí)，則該選取的點(diǎn)為種子點(diǎn)。

作為一種改進(jìn)的方案，所述系統(tǒng)還包括：

導(dǎo)向?yàn)V波模塊，用于對(duì)融合后的透射率進(jìn)行導(dǎo)向?yàn)V波。

作為一種改進(jìn)的方案，所述系統(tǒng)還包括：

亮度調(diào)整模塊，用于對(duì)去霧處理后的圖像進(jìn)行亮度調(diào)整。

在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)拍攝到的有霧圖像I(x)進(jìn)行四叉樹(shù)分割，將有霧圖像分割為若干個(gè)圖像區(qū)域，并在若干個(gè)圖像區(qū)域中獲得種子點(diǎn)；以獲取到的種子點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)行天空區(qū)域生長(zhǎng)，獲取包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像，計(jì)算大氣光值A(chǔ)；計(jì)算非天空區(qū)域的介質(zhì)透射率t₁(x)，同時(shí)將天空區(qū)域的介質(zhì)透射率統(tǒng)一設(shè)置為t_sky；對(duì)包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像進(jìn)行邊界模糊，計(jì)算得到高斯加權(quán)參數(shù)；對(duì)圖像中的天空區(qū)域和非天空區(qū)域進(jìn)行透射率融合；根據(jù)有霧圖像的大氣散射模型，計(jì)算去霧后的圖像J(x)，從而得到清晰無(wú)霧圖像，尤其是適用于包含大面積天空區(qū)域的霧霾圖像的處理。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明提供的包含大面積天空區(qū)域的圖像去霧方法的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖2是本發(fā)明提供的在若干個(gè)圖像區(qū)域中獲得種子點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖3是本發(fā)明提供的包含大面積天空區(qū)域的圖像去霧系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；

圖4是本發(fā)明提供的種子點(diǎn)獲取模塊的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

圖1示出了本發(fā)明提供的包含大面積天空區(qū)域的圖像去霧方法的實(shí)現(xiàn)流程圖，其具體包括下述步驟：

在步驟S101中，對(duì)拍攝到的有霧圖像I(x)進(jìn)行四叉樹(shù)分割，將所述有霧圖像分割為若干個(gè)圖像區(qū)域，并在若干個(gè)所述圖像區(qū)域中獲得種子點(diǎn)。

在該步驟中，為了在有霧圖像中找出天空區(qū)域，采用四叉樹(shù)分割的算法對(duì)有霧圖像進(jìn)行處理，即：

首先將有霧圖像分割為四個(gè)大小相同的圖像區(qū)域，然后再對(duì)每個(gè)小的圖像區(qū)域進(jìn)行分割，迭代繼續(xù)，下述有詳細(xì)說(shuō)明，在此不再贅述。

當(dāng)四叉樹(shù)分割迭代過(guò)程結(jié)束時(shí)，在若干個(gè)小的圖像區(qū)域中，找到種子點(diǎn)，其具體的查找方式下述給出，在此不再贅述。

在步驟S102中，以獲取到的種子點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)行天空區(qū)域生長(zhǎng)，獲取包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像，同時(shí)，計(jì)算大氣光值A(chǔ)。

在該步驟中，當(dāng)獲取到種子點(diǎn)P后，區(qū)域生長(zhǎng)便從P點(diǎn)開(kāi)始出發(fā)，向該點(diǎn)的8個(gè)方向的領(lǐng)域圖像區(qū)域進(jìn)行搜索；

當(dāng)搜索到相鄰圖像區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的灰度值與該種子點(diǎn)P的灰度差小于預(yù)設(shè)的閾值T時(shí)，則認(rèn)為該搜索到的像素點(diǎn)與種子點(diǎn)P為同一目標(biāo)點(diǎn)，并進(jìn)行像素點(diǎn)標(biāo)記，假設(shè)為L(zhǎng)，然后繼續(xù)上述方式進(jìn)行搜索，直到找不到符合同樣條件的像素點(diǎn)為止，這樣若干個(gè)標(biāo)記為L(zhǎng)的像素點(diǎn)的組合記為天空區(qū)域。

即，天空區(qū)域生長(zhǎng)完成后，原有的有霧圖像根據(jù)像素點(diǎn)劃分為兩類，天空區(qū)域和非天空區(qū)域。

其中，當(dāng)天空區(qū)域生長(zhǎng)完成后，可以進(jìn)行大氣光值的計(jì)算，其具體的計(jì)算過(guò)程為：

(1)將上述天空區(qū)域的所有像素點(diǎn)提取出來(lái)；(2)對(duì)所有像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行降序排列；(3)選取天空區(qū)域中像素點(diǎn)的像素值在排序在前1％的像素點(diǎn)的平均灰度值為大氣光值A(chǔ)；

上述僅為一種具體的實(shí)現(xiàn)方式，在此不再贅述。

在步驟S103中，計(jì)算非天空區(qū)域的介質(zhì)透射率t₁(x)，同時(shí)將天空區(qū)域的介質(zhì)透射率統(tǒng)一設(shè)置為t_sky，其中，天空區(qū)域的介質(zhì)透射率為常數(shù)值。

在步驟中，天空區(qū)域的介質(zhì)透射率t_sky為常數(shù)值，取值為0.35。

其中，對(duì)于非天空區(qū)域的介質(zhì)透射率t₁(x)的計(jì)算過(guò)程在下述內(nèi)容有表達(dá)，在此不再贅述。

在步驟S104中，對(duì)包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像進(jìn)行邊界模糊，計(jì)算得到高斯加權(quán)參數(shù)I′_seg(x)，其中，I′_seg(x)∈(0,1)。

對(duì)于圖像分割獲取天空區(qū)域和非天空區(qū)域后，圖像中的任意一點(diǎn)完全屬于天空區(qū)域或完全不屬于天空區(qū)域，但是對(duì)其進(jìn)行高斯模糊處理后，可以使天空區(qū)域和非天空區(qū)域的邊界處的灰度過(guò)渡平緩，因此使用加權(quán)算法對(duì)邊界進(jìn)行高斯模糊處理，高斯模糊處理是將圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)的值轉(zhuǎn)化為由該像素點(diǎn)鄰域內(nèi)所有像素點(diǎn)的值的加權(quán)平均，其具有各向同性和均勻特性，假設(shè)二維模板的大小為m*n，則模板上的像素點(diǎn)(x，y)所對(duì)應(yīng)的高斯計(jì)算公式為：

$G(x,y)=\frac{1}{2{\mathrm{\π\σ}}^2}\×e^{\frac{{(x-0.5m)}^2+{(y-0.5n)}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}};$

其中，σ是正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差，σ值越大，圖像越模糊；

分布不為0的像素點(diǎn)組成的卷積矩陣與原始圖像做變換，便可得到濾波后的分布圖，如下述計(jì)算式：

I′_seg(x)＝I_seg*G，其中，*為卷積運(yùn)算；

每個(gè)像素點(diǎn)的值都是周圍相鄰像素點(diǎn)的值加權(quán)平均。

在步驟S105中，對(duì)圖像中的天空區(qū)域和非天空區(qū)域進(jìn)行透射率融合，其中，透射率融合的最終表達(dá)式為：t(x)＝I′_seg(x)×t_sky+(1-I′_seg(x))×t₁(x)。

其中，其中，天空區(qū)域被統(tǒng)一設(shè)置為固定值后，在天空區(qū)域和非天空區(qū)域的交界處存在較大的突變，因此，利用圖像融合技術(shù)對(duì)天空區(qū)域的介質(zhì)透射率t_sky和非天空區(qū)域的介質(zhì)透射率t₁(x)進(jìn)行加權(quán)融合，即：

t(x)＝ω₁×t_sky+ω₂×t₁(x)，其中，ω₁和ω₂為加權(quán)系數(shù)，且ω₁+ω₂＝1；

根據(jù)上述高斯模糊處理，上述公式變換為：

t(x)＝I′_seg(x)×t_sky+(1-I′_seg(x))×t₁(x)。

在步驟S106中，根據(jù)有霧圖像的大氣散射模型，計(jì)算去霧后的圖像J(x)，其中，t₀＝0.1。

其中，大氣散射模型為：I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))，因此，當(dāng)已知大氣光值A(chǔ)和介質(zhì)透射率t(x)后，可以計(jì)算j(x)；

其中，上述引入的常數(shù)t₀為保證去霧效果引入的約束條件，即取值t(x)和t₀的的最小值作為分母來(lái)計(jì)算去霧圖像。

在本發(fā)明實(shí)施例中，如上述步驟S101所述，在四叉樹(shù)分割的基礎(chǔ)上，在有霧圖像中，天空區(qū)域一般分布于圖像的中部或上部，可以將位于圖像下半部分乘以系數(shù)η，其中，系數(shù)η小于1，劃分之后，有霧圖像的表達(dá)式為：

M為有霧圖像高度；

假設(shè)將有霧圖像劃分為四個(gè)部分i∈[1,2,3,4]分別代表分割后的左上角、右上角、左下角和右下角的圖像區(qū)域，n表示分割級(jí)數(shù)，初次分割時(shí)n＝1；

然后定義各個(gè)區(qū)域的參考標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)其中，參考標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)的表達(dá)式為：其中，mean表示平均灰度，gradient表示圖像區(qū)域的平均梯度；

因此，上述步驟中，對(duì)有霧圖像進(jìn)行四叉樹(shù)分割時(shí)，需要判斷若干個(gè)圖像區(qū)域中參考標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)最大值與第二大值之差是否小于預(yù)先設(shè)定的常數(shù)S_T，即：

其中，min為最小值運(yùn)算，表示k以外的其他區(qū)域；

若若干個(gè)圖像區(qū)域中參考標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)最大值與第二大值之差小于預(yù)先設(shè)定的常數(shù)S_T，則控制停止對(duì)所述有霧圖像的四叉樹(shù)分割；

否則繼續(xù)進(jìn)行四叉樹(shù)分割。

當(dāng)四叉樹(shù)分割結(jié)束后，可以進(jìn)行種子點(diǎn)(區(qū)域)的計(jì)算。

在本發(fā)明實(shí)施例中，如圖2所示，在若干個(gè)所述圖像區(qū)域中獲得種子點(diǎn)的步驟具體包括：

在步驟S201中，在若干個(gè)圖像中，定義種子點(diǎn)區(qū)域D的大小為[m*n]，且在種子點(diǎn)區(qū)域D內(nèi)的任意一點(diǎn)(x，y)的灰度值記為R(x,y)。

在步驟S202中，計(jì)算種子點(diǎn)區(qū)域D的平均灰度值R_ave，

在步驟S203中，計(jì)算種子點(diǎn)區(qū)域內(nèi)任意一點(diǎn)的灰度值R(x,y)與平均灰度值R_ave之間的差值，R_dif(x,y)＝|R(x,y)-R_ave|。

在步驟S204中，當(dāng)選取的點(diǎn)的灰度值與平均灰度值之間的差值的絕對(duì)值最小時(shí)，則選取該點(diǎn)為種子點(diǎn)，即：

在本發(fā)明實(shí)施例中，如上述步驟S103所述，非天空區(qū)域的介質(zhì)透射率的計(jì)算方式為：

在非天空區(qū)域的局部區(qū)域里，存在至少一個(gè)顏色通道在某些像素上具有很低的強(qiáng)度值，并且趨近于0，其計(jì)算公式為：其中，J^c是J的一個(gè)顏色通道，Ω(x)是一個(gè)以x為中心的小圖像塊，J^dark(x)為暗通道圖像；

由于上述已經(jīng)計(jì)算出非天空區(qū)域的大氣光值A(chǔ)，在局部區(qū)域Ω(x)內(nèi)介質(zhì)透射率t₁(x)恒定不變，則：其中，ω為常數(shù)；

在本發(fā)明實(shí)施例中，在上述步驟S105中，當(dāng)將介質(zhì)透射率融合后，需要導(dǎo)向?yàn)V波的方式對(duì)融合后的介質(zhì)透射率進(jìn)行優(yōu)化，以去除方塊效應(yīng)，具體為：

假設(shè)引導(dǎo)圖像I與濾波器輸出q之間存在局部線性關(guān)系，即：q_i＝a_kI_i+b_k，其中，

在該式中，ω_k是一個(gè)半徑為r的木板，a_k和b_k是窗口內(nèi)恒定的系數(shù)，因此保證了輸出圖像q的邊緣與引導(dǎo)圖像I的邊緣保持一致性，從而達(dá)到既可以保留半圓信息又能平滑圖像的目的，在此不再贅述。

在本發(fā)明實(shí)施例中，在步驟S106之后，執(zhí)行對(duì)去霧處理后的圖像進(jìn)行亮度調(diào)整的步驟，其具體為：

由于霧天呈現(xiàn)受環(huán)境和光照的不同影響，部分圖像本身亮度偏低，基于上述處理后的去霧圖像整體亮度和色調(diào)更暗，所以對(duì)圖像進(jìn)行亮度調(diào)整，其中該亮度調(diào)整方式可以采用簡(jiǎn)單擬合的方式，在此不再贅述。

圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的包含大面積天空區(qū)域的圖像去霧系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖，為了便于說(shuō)明，圖中僅給出了與本發(fā)明相關(guān)的部分。

四叉樹(shù)分割模塊20用于對(duì)拍攝到的有霧圖像I(x)進(jìn)行四叉樹(shù)分割，將所述有霧圖像分割為若干個(gè)圖像區(qū)域；

種子點(diǎn)獲取模塊11用于在若干個(gè)所述圖像區(qū)域中獲得種子點(diǎn)；

天空區(qū)域生長(zhǎng)模塊12用于以獲取到的種子點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)行天空區(qū)域生長(zhǎng)，獲取包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像；

大氣光值計(jì)算模塊13用于計(jì)算大氣光值A(chǔ)；

介質(zhì)透射率計(jì)算模塊14用于計(jì)算所述非天空區(qū)域的介質(zhì)透射率t₁(x)，同時(shí)將所述天空區(qū)域的介質(zhì)透射率統(tǒng)一設(shè)置為t_sky，其中，所述天空區(qū)域的介質(zhì)透射率為常數(shù)值；

邊界模糊處理模塊15用于對(duì)包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像進(jìn)行邊界模糊，計(jì)算得到高斯加權(quán)參數(shù)I′_seg(x)，其中，I′_seg(x)∈(0,1)；

透射率融合模塊16用于對(duì)圖像中的天空區(qū)域和非天空區(qū)域進(jìn)行透射率融合，其中，透射率融合的最終表達(dá)式為：t(x)＝I′_seg(x)×t_sky+(1-I′_seg(x))×t₁(x)；

去霧處理模塊17用于根據(jù)有霧圖像的大氣散射模型，計(jì)算去霧后的圖像J(x)，其中，t₀＝0.1。

判斷模塊18用于在對(duì)有霧圖像進(jìn)行n級(jí)分割后，判斷若干個(gè)圖像區(qū)域中參考標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)最大值與第二大值之差是否小于預(yù)先設(shè)定的常數(shù)S_T；

控制模塊19用于若若干個(gè)圖像區(qū)域中參考標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)最大值與第二大值之差小于預(yù)先設(shè)定的常數(shù)S_T，則控制停止對(duì)所述有霧圖像的四叉樹(shù)分割，否則繼續(xù)進(jìn)行四叉樹(shù)分割。

在該實(shí)施例中，如圖4所示，種子點(diǎn)獲取模塊11具體包括：

種子點(diǎn)區(qū)域定義模塊111，用于在若干個(gè)圖像中，定義種子點(diǎn)區(qū)域D的大小為[m*n]，且在種子點(diǎn)區(qū)域D內(nèi)的任意一點(diǎn)(x，y)的灰度值記為R(x,y)；

平均灰度值計(jì)算模塊112，用于計(jì)算種子點(diǎn)區(qū)域D的平均灰度值R_ave，

差值計(jì)算模塊113，用于計(jì)算所述種子點(diǎn)區(qū)域內(nèi)任意一點(diǎn)的灰度值R(x,y)與所述平均灰度值R_ave之間的差值，R_dif(x,y)＝|R(x,y)-R_ave|；

種子點(diǎn)選取模塊114，用于當(dāng)選取的點(diǎn)的灰度值與平均灰度值之間的差值的絕對(duì)值最小時(shí)，則該選取的點(diǎn)為種子點(diǎn)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，導(dǎo)向?yàn)V波模塊21用于對(duì)融合后的透射率進(jìn)行導(dǎo)向?yàn)V波；

亮度調(diào)整模塊22用于對(duì)去霧處理后的圖像進(jìn)行亮度調(diào)整。

其中，上述各個(gè)模塊的具體實(shí)現(xiàn)如上述方法實(shí)施例所記載，在此不再贅述，但不用以限制本發(fā)明。

在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)拍攝到的有霧圖像I(x)進(jìn)行四叉樹(shù)分割，將有霧圖像分割為若干個(gè)圖像區(qū)域，并在若干個(gè)圖像區(qū)域中獲得種子點(diǎn)；以獲取到的種子點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)行天空區(qū)域生長(zhǎng)，獲取包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像，計(jì)算大氣光值A(chǔ)；計(jì)算非天空區(qū)域的介質(zhì)透射率t₁(x)，同時(shí)將天空區(qū)域的介質(zhì)透射率統(tǒng)一設(shè)置為t_sky；對(duì)包含天空區(qū)域和非天空區(qū)域的圖像進(jìn)行邊界模糊，計(jì)算得到高斯加權(quán)參數(shù)；對(duì)圖像中的天空區(qū)域和非天空區(qū)域進(jìn)行透射率融合；根據(jù)有霧圖像的大氣散射模型，計(jì)算去霧后的圖像J(x)，從而得到清晰無(wú)霧圖像，尤其是適用于包含大面積天空區(qū)域的霧霾圖像的處理。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。