用于在單一圖像中去霧的方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及對由于包括在圖像中的霧而降低了視頻質(zhì)量的圖像進(jìn)行處理，并改善 它的視頻質(zhì)量。
【背景技術(shù)】
[0002] 通常，戶外拍攝的圖像的質(zhì)量被渾濁介質(zhì)（諸如，大氣顆粒和水滴）降低。具體地 說，圖像的視頻質(zhì)量被天氣影響，天氣影響包括在圖像中的物體的原始顏色和形狀的識別。
[0003] 具體地說，因為霧引起的視頻質(zhì)量降低發(fā)生在整個圖像中，并且被相對均勻且連 續(xù)地保持，所以提出各種技術(shù)以消除霧引起的視頻質(zhì)量降低。
[0004] 有霧圖像改善的方法分為使用大氣物理模型的基于模型的方法和不使用大氣物 理模型的非基于模型的方法。
[0005] 與基于模型的方法不同，非基于模型的方法不估計大氣參數(shù)并且可被簡單地實 施。然而，非基于模型的方法具有使顏色保真度失真的問題并具有去霧效應(yīng)。因此，最近，通 過使用利用一張圖像的基于模型的方法來改善有霧圖像是常見的。
[0006] 另一方面，因為基于模型的方法使用大氣物理模型，所以基于模型的方法可有效 地改善被散射光劣化的色調(diào)和對比度。然而，基于模型的方法難以準(zhǔn)確地估計參數(shù)并且具 有花費(fèi)較長操作時間的缺點(diǎn)。
【具體實施方式】
[0007] 技術(shù)問題
[0008] 最近，作為用于改善有霧圖像的基于模型的方法的示例，存在在一張有霧圖像中 使用暗通道先驗(DCP)的方法。然而，在DCP方法的情況下，因為RGB圖像的顏色信息特征在 片的基礎(chǔ)上被估計，所以操作時間增加。此外，當(dāng)圖像一般是白色或黑色時，由于透射的錯 誤估計而在圖像中發(fā)生失真。
[0009] 此外，在用于改善有霧圖像的其他基于模型的方法的情況下，因為不存在由于散 射光的減少引起的圖像紋理信息補(bǔ)償和亮度校正，所以在所述方法中存在恢復(fù)的圖像具有 弱紋理和低亮度的問題。
[0010] 本發(fā)明的示例性實施例改善DCP方法的問題，并提供使用單一圖像恢復(fù)/改善霧引 起的圖像顏色損壞和對比度降低。此外，本發(fā)明提供用于改善圖像紋理并解決發(fā)生在傳統(tǒng) 有霧圖像改善處理中的亮度降低的問題的方法。
[0011] 技術(shù)方案
[0012] 本發(fā)明提供用于在單一圖像中去霧的方法。在本發(fā)明中，通過使用從有霧輸入圖 像獲得的暗通道先驗來估計透射。估計的透射包括塊偽影。在本發(fā)明的示例性實施例中，為 了保留邊緣并去除塊偽影，通過使用估計的透射值和形態(tài)學(xué)處理的輸入圖像而執(zhí)行加權(quán)最 小二乘法(WLS)濾波來獲得改進(jìn)的透射值，基于改進(jìn)的透射值恢復(fù)圖像，然后執(zhí)行多尺度色 調(diào)操作的圖像處理。
[0013] 本發(fā)明的有益效果
[0014] 本發(fā)明具有通過在有霧圖像中使用暗通道先驗(DCP)解決在有霧圖像處理過程中 發(fā)生的問題的有益效果。例如，本發(fā)明具有以下有益效果:解決在通過在片的基礎(chǔ)上估計 RGB圖像的顏色信息特征獲得的透射而恢復(fù)的圖像中發(fā)生的塊偽影問題。
[0015] 此外，本發(fā)明具有以下有益效果:通過在有霧圖像改善處理中執(zhí)行由于散射光的 減少的圖像紋理信息補(bǔ)償和亮度校正來改善恢復(fù)圖像的紋理和亮度。
【附圖說明】
[0016] 圖1示出有霧圖像恢復(fù)的方法的示例。
[0017] 圖2示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例的單一圖像去霧裝置。
[0018] 圖3示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例的從有霧輸入圖像310獲得的估計的透射圖 像320、形態(tài)學(xué)處理的輸入圖像330、以及通過使用估計的透射圖像320和形態(tài)學(xué)處理的輸入 圖像330獲得的改進(jìn)的透射圖像340。
[0019] 圖4示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例的當(dāng)各種平滑控制常量值λ被應(yīng)用于包括霧 的輸入圖像410時的恢復(fù)圖像。
[0020] 圖5示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例的根據(jù)形態(tài)學(xué)處理的有霧圖像的邊緣控制常 量α的改變的恢復(fù)圖像。
[0021] 圖6示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例的有霧圖像的恢復(fù)圖像和恢復(fù)圖像的圖像處 理的最終圖像。
[0022] 圖7示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例的用于在單一圖像中去霧的方法的流程圖。 [0023]最佳實施方式
[0024] 根據(jù)本發(fā)明的一個示例性實施例，用于在單一圖像中去霧的裝置包括：圖像分析 單元，被配置為在包括霧成分的輸入圖像中生成表示基于距離的霧密度的暗通道先驗;透 射估計單元，被配置為通過基于暗通道先驗估計到達(dá)拍攝裝置的光量來計算估計的透射； 透射改進(jìn)單元，被配置為通過基于估計的透射和形態(tài)學(xué)處理的輸入圖像信息應(yīng)用加權(quán)最小 二乘法(WLS)濾波來計算改進(jìn)的透射，其中，改進(jìn)的透射表示通過在估計的透射中保留邊緣 信息并去除塊偽影而獲得的信息；圖像恢復(fù)單元，被配置為通過基于改進(jìn)的透射去除輸入 圖像中的霧成分來生成恢復(fù)圖像。
[0025] 例如，所述的裝置還可包括圖像處理單元，被配置為通過將所述恢復(fù)圖像劃分為 基本層、中間層和精細(xì)層來執(zhí)行用于改善恢復(fù)圖像的局部對比度的圖像處理。
[0026] 根據(jù)本發(fā)明的另一示例性實施例，用于在單一圖像中去霧的裝置包括:透射估計 單元，被配置為通過基于從有霧輸入圖像生成的暗通道先驗估計透射值來計算第一透射； 透射改進(jìn)單元，被配置為基于第一透射和形態(tài)學(xué)處理的輸入圖像信息應(yīng)用WLS濾波來計算 用于最小化基于第一透射在圖像恢復(fù)處理中生成的塊偽影的第二透射；圖像恢復(fù)單元，被 配置為通過基于第二透射去除有霧輸入圖像中的霧成分來生成恢復(fù)圖像；圖像處理單元， 被配置為對恢復(fù)圖像執(zhí)行多尺度色調(diào)操作的圖像處理。
[0027] 根據(jù)本發(fā)明的另一示例性實施例，用于在單一圖像中去霧的方法包括：由圖像分 析單元在包括霧成分的輸入圖像中生成表示基于距離的霧密度的暗通道先驗；由圖像估計 單元通過基于暗通道先驗估計到達(dá)拍攝裝置的光量來計算估計的透射；由透射改進(jìn)單元通 過基于估計的透射和形態(tài)學(xué)處理的輸入圖像信息應(yīng)用WLS濾波來計算改進(jìn)的透射，其中，改 進(jìn)的透射表示通過在估計的透射中保留邊緣信息并去除塊偽影而獲得的信息；由圖像恢復(fù) 單元通過基于改進(jìn)的透射去除輸入圖像的霧成分來生成恢復(fù)圖像。
[0028] 根據(jù)本發(fā)明的另一示例性實施例，用于在單一圖像中去霧的方法包括：由透射估 計單元通過基于從有霧輸入圖像生成的暗通道先驗估計透射值，來計算第一透射；由透射 改進(jìn)單元通過基于第一透射和形態(tài)學(xué)處理的輸入圖像信息應(yīng)用WLS濾波來計算用于最小化 基于第一透射在圖像恢復(fù)處理中生成的塊偽影的第二透射；由圖像恢復(fù)單元通過基于所述 第二透射去除有霧輸入圖像的霧成分來生成恢復(fù)圖像；由圖像處理單元對所述恢復(fù)圖像執(zhí) 行多尺度色調(diào)操作的圖像處理。
[0029] 本發(fā)明的實施方式
[0030] 從以下結(jié)合附圖的詳細(xì)描述，根據(jù)用于實現(xiàn)以上描述的對象的本發(fā)明的涉及位于 SAF段的基本流(elementary stream)的方法將變得清楚并且更容易理解。以下，將參照附 圖詳細(xì)地描述本發(fā)明的示例性實施例。
[0031] 圖1示出在傳統(tǒng)的有霧圖像恢復(fù)處理中發(fā)生偽影的現(xiàn)象。在傳統(tǒng)的有霧圖像恢復(fù) 處理中，因為以逐個塊為基礎(chǔ)進(jìn)行透射(transmission)估計，所以在最終無霧圖像中發(fā)生 偽影現(xiàn)象。具體地說，在通過等式1至等式4在有霧圖像110中估計透射之后，存在在恢復(fù)的 最終圖像130的塊中發(fā)生偽影的現(xiàn)象。
[0032]通常，科希米德(Koschmider)模型（諸如，等式1)被廣泛地用于表示包括霧的圖 像。
[0033] [等式 1]
[0034] I(p)=J(p)r(p)+A(l-r(p))
[0035] 在等式1中，I(p)表示包括霧的輸入圖像，J(p)表示代表無霧狀態(tài)的場景輻射，A表 示全球大氣光源，r(p)表示與輸入圖像的每個像素對應(yīng)的估計的透射。透射表示沒有色散 的情況下到達(dá)拍攝裝置的光量。
[0036] 針對圖像的R、G和B顏色通道中的每個表示Koschmider模型(諸如，等式1)。通過使 用等式1，從包括霧的輸入圖像I(P)計算全球大氣光源A和透射r(p)，然后獲得場景輻射J (P)〇
[0037] 隨著等式1中的透射r(p)減小，輸入圖像I(p)變成更高霧的圖像。此外，隨著透射r (P)增大，到對象的距離減小或者霧引起的失真減小。
[0038] 根據(jù)本發(fā)明的一個示例性實施例，暗通道先驗(DCP)被用于估計等式1中的透射r (P)。然而，在傳統(tǒng)的有霧圖像處理的方法中，因為僅使用DCP，所以存在在恢復(fù)圖像中發(fā)生 偽影的問題(見圖1中的131)。
[0039] 為了解決此問題，根據(jù)本發(fā)明的一個示例性實施例，DCP被用于獲得估計的透射 (圖1中的120)，并另外將加權(quán)最小二乘法(WLS)濾波應(yīng)用于估計的透射值以獲得改進(jìn)的透 射，從而解決偽影發(fā)生的問題。這將參照圖2進(jìn)行詳細(xì)地描述。
[0040] 關(guān)于DCP，按照用于在圖像中去霧的方法，在無霧干凈圖像的每個像素周圍的預(yù)定 尺寸的塊中的一些像素被這樣實現(xiàn):至少一個顏色通道具有非常小的接近零的值。這被表 不為等式2和等式3。
[0041 ][等式 2]
[0045] 在等式2中，Jdal:k表示DCP，r表示每個顏色通道的輸入圖像，Ω表示p像素周圍的塊 (或片）。
[0046] 當(dāng)使用等式3時，等式1中的透射r(p)可被修改為等式4。
[0047] [等式 4]
[0049] 在等式4中，μ是大