專利名稱：圖像數(shù)據(jù)的去霧方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計算機圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種圖像數(shù)據(jù)的去霧方法及裝置。
背景技術(shù)：
在霧天氣情況下，由于場景的能見度降低，圖像中目標對比度和顏色等特征被衰減，致使室外視頻系統(tǒng)無法正常工作，因此需要在視頻圖像中消除霧霾對場景圖像的影響。圖像去霧一直是計算機視覺領(lǐng)域研究的重要內(nèi)容。由于霧天目標的成像過程本身非常復(fù)雜，難以精確的定量描述，且霧天圖像退化程度與目標的深度成正比，因而從單幅圖像獲取場景目標的深度息是一個復(fù)雜的問題。目前的單幅圖像去霧系統(tǒng)沒有利用深度信息，因而其恢復(fù)結(jié)果的真實感不高。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在提供一種圖像數(shù)據(jù)的去霧方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中圖像去霧處理真實感不高的問題。為了實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種圖像數(shù)據(jù)的去霧方法，包括獲取含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)；確定上述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的非天空區(qū)域；根據(jù)上述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度信息，將上述非天空區(qū)域劃分為遠景區(qū)域和近景區(qū)域；對上述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和上述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行去霧處理。進一步的，確定上述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的非天空區(qū)域，包括通過區(qū)域生長法確定上述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的天空區(qū)域；確定上述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中除上述天空區(qū)域之外的其他區(qū)域為上述非天空區(qū)域。進一步的，根據(jù)上述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度信息將上述非天空區(qū)域劃分為遠景區(qū)域和近景區(qū)域，包括根據(jù)上述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的暗原色，將上述非天空區(qū)域劃分為遠近區(qū)域和近景區(qū)域。進一步的，根據(jù)上述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的暗原色將上述非天空區(qū)域劃分為遠近區(qū)域和近景區(qū)域，包括將上述非天空區(qū)域中上述暗原色的對數(shù)大于等于預(yù)設(shè)值的區(qū)域劃分為上述遠景區(qū)域；將上述非天空區(qū)域中上述暗原色的對數(shù)小于上述預(yù)設(shè)值的區(qū)域劃分為上述近景區(qū)域。進一步的，對上述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和上述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行去霧處理，包括對上述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)保留預(yù)設(shè)部分霧；對上述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)全部去霧。進一步的，對上述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和上述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行去霧處理，包括利用暗通道法對上述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和上述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行上述
去霧處理。為了實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了一種圖像數(shù)據(jù)的去霧裝置，包括獲取模塊，用于獲取含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)；確定模塊，用于確定上述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的非天空區(qū)域；劃分模塊，用于根據(jù)上述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度信息，將上述非天空區(qū)域劃分為遠景區(qū)域和近景區(qū)域；去霧模塊，用于對上述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和上述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行去霧處理。進一步的，上述確定模塊包括第一確定單元，用于通過區(qū)域生長法確定上述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的天空區(qū)域；第二確定單元，用于確定上述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中除上述天空區(qū)域之外的其他區(qū)域為上述非天空區(qū)域。進一步的，上述劃分模塊，用于根據(jù)上述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的暗原色，將上述非天空區(qū)域劃分為遠近區(qū)域和近景區(qū)域。進一步的，上述去霧模塊，對上述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)保留預(yù)設(shè)部分霧，對上述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)全部去霧。應(yīng)用本發(fā)明的技術(shù)方案，將含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)劃分區(qū)域，并利用非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度信息恢復(fù)有霧圖像，是的含霧圖像的恢復(fù)結(jié)果更加自然和真實。


構(gòu)成本申請的一部分的說明書附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的圖像數(shù)據(jù)的去霧方法的流程圖；圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例優(yōu)選的天空區(qū)域的劃分方法的流程圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明實施例優(yōu)選的遠景區(qū)域和近景區(qū)域的劃分方法的流程圖；圖4是根據(jù)本發(fā)明實施例優(yōu)選的去霧處理方法的流程圖；圖5是根據(jù)本發(fā)明實施例優(yōu)選實例的去霧處理的流程示意圖；以及圖6是根據(jù)本發(fā)明實施例的圖像數(shù)據(jù)的去霧裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
具體實施例方式需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結(jié)合實施例來詳細說明本發(fā)明。針對相關(guān)技術(shù)中圖像去霧處理時未利用深度信息，而導(dǎo)致含霧圖像恢復(fù)真實度不高的問題，本發(fā)明實施例提供了一種圖像數(shù)據(jù)的去霧方案?；诜謮K處理的霧天圖像去霧方法，將霧天圖像大致分為天空區(qū)域、遠景區(qū)域和近景區(qū)域，然后分別進行復(fù)原處理得到恢復(fù)結(jié)果。下面對本發(fā)明實施提供的方案進行描述。根據(jù)本發(fā)明實施例，提供了 一種圖像數(shù)據(jù)的去霧方法。圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的圖像數(shù)據(jù)的去霧方法的流程圖，如圖1所示，該方法主要包括步驟S102至步驟S108。步驟S102，獲取含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)。步驟S104，確定含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的非天空區(qū)域。步驟S106，根據(jù)非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度信息，將非天空區(qū)域劃分為遠景區(qū)域和近景區(qū)域。步驟S108，對遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行去霧處理。
應(yīng)用本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，將含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)劃分區(qū)域，并利用非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度信息恢復(fù)有霧圖像，是的含霧圖像的恢復(fù)結(jié)果更加自然和真實。下面分別對上述步驟的優(yōu)選實施方式進行描述。(一)步驟S104在本發(fā)明實施例中，可以應(yīng)用基于區(qū)域的圖像分割方法劃分天空區(qū)域和非天空區(qū)域，也可以應(yīng)用基于邊緣的圖像分割方法將圖像數(shù)據(jù)劃分為天空區(qū)域和非天空區(qū)域，當然也可以使用其他圖像分割方法，在此不一一列舉。其中，基于區(qū)域的圖像分割方法采用一定的準則，直接將圖像劃分為多個區(qū)域。而基于邊緣的方法通過檢測包含不同區(qū)域的邊緣，獲得關(guān)于各個區(qū)域的邊緣輪廓描述，達到圖像分割的目的。進一步的，區(qū)域和邊緣相結(jié)合的方法通過區(qū)域分割和邊緣檢測的相互作用得到分割結(jié)果?；趨^(qū)域的圖像分割方法主要有直方圖門限法、區(qū)域生長法、基于圖像的隨機場模型法、松弛標記區(qū)域分割法等。在本發(fā)明實施例中，以應(yīng)用區(qū)域生長法確定含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的非天空區(qū)域為例進行說明。通過區(qū)域生長法確定含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的天空區(qū)域，確定含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中除天空區(qū)域之外的其他區(qū)域為非天空區(qū)域。在本發(fā)明實施例的一個實施方式中，對含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)I (x，y)進行灰度化處理，得到含霧圖像的灰度圖像IgMy(x，y)，在灰度圖像中選取預(yù)設(shè)大小的天空區(qū)域作為種子像素，運用區(qū)域生長法確定天空區(qū)域QA。在本發(fā)明實施例中，可以采用相似性準則進行區(qū)域生長法，相似準則(像素的梯度小于或等于平坦閾值以及像素亮度大于或等于亮度閾值)。在本發(fā)明實施例中，可以手動選取種子像素，也可以將閾值分割和區(qū)域生長法結(jié)合起來，充分利用圖像的特征信息，以閾值為基礎(chǔ)，自適應(yīng)確定種子像素和相似性準則，提高圖像分割的準確性。圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例優(yōu)選的天空區(qū)域的劃分方法的流程圖，如圖2所示，該方法主要包括步驟S202至步驟S204。步驟S202，人工選取含霧圖像中預(yù)定大小的天空區(qū)域作為種子像素；步驟S204，根據(jù)選取的種子像素，利用區(qū)域生長法得到天空區(qū)域。在圖2所示的方法中，以人工選取種子像素為例進行說明，但是需要注意的是，本發(fā)明實施并不限于人工選取的方法。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)實際需要，采用其他方式選取種子像素，本發(fā)明實施例對此并不進行限制。(二)步驟 S106由于圖像數(shù)據(jù)的深度與圖像數(shù)據(jù)的暗原色是正相關(guān)的關(guān)系，因此，在本發(fā)明實施例中，可以根據(jù)非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的暗原色，將非天空區(qū)域劃分為遠近區(qū)域和近景區(qū)域。當然，本領(lǐng)域技術(shù)人員還可以采用其他表征圖像數(shù)據(jù)的深度的參數(shù)，將將非天空區(qū)域劃分為遠近區(qū)域和近景區(qū)域。在本發(fā)明實施例的一個實施方式中，可以設(shè)置閾值，在劃分遠景區(qū)域和近景區(qū)域時，如果圖像數(shù)據(jù)的暗原色大于等于設(shè)置的閾值，則將該圖像數(shù)據(jù)劃分到遠景區(qū)域，如果圖像數(shù)據(jù)的暗原色小于設(shè)置的閾值，則將圖像數(shù)據(jù)劃分到近景區(qū)域中。進一步的，在本發(fā)明實施例中，可以先對暗原色取對數(shù)，將暗原色的對數(shù)與預(yù)設(shè)值進行比較，將非天空區(qū)域中暗原色的對數(shù)大于等于預(yù)設(shè)值的區(qū)域劃分為遠景區(qū)域。將非天空區(qū)域中暗原色的對數(shù)小于預(yù)設(shè)值的區(qū)域劃分為近景區(qū)域。優(yōu)選地，預(yù)設(shè)值為暗原色的對數(shù)的最大值與對數(shù)的最小值的平均值。圖3是根據(jù)本發(fā)明實施例優(yōu)選的遠景區(qū)域和近景區(qū)域的劃分方法的流程圖，如圖3所示，該方法主要包括步驟S302至步驟S306。步驟S302，確定非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的暗原色，并計算暗原色的對數(shù)。在步驟S302中，可以對非天空區(qū)域Qb的圖像數(shù)據(jù)I(x，y)，(x，y) G Qb的RGB三個通道進行最小值濾波，模版尺寸可以為NXN(Ne {3，5，7..})，在三個顏色通道中使用最小操作運算，得到非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的暗原色為:
權(quán)利要求
1.一種圖像數(shù)據(jù)的去霧方法，其特征在于，包括: 獲取含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)； 確定所述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的非天空區(qū)域； 根據(jù)所述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度信息，將所述非天空區(qū)域劃分為遠景區(qū)域和近景區(qū)域； 對所述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和所述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行去霧處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的非天空區(qū)域，包括: 通過區(qū)域生長法確定所述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的天空區(qū)域； 確定所述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中除所述天空區(qū)域之外的其他區(qū)域為所述非天空區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度 信息 將所述非天空區(qū)域劃分為遠景區(qū)域和近景區(qū)域，包括: 根據(jù)所述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的暗原色，將所述非天空區(qū)域劃分為遠近區(qū)域和近景區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的暗原色將所述非天空區(qū)域劃分為遠近區(qū)域和近景區(qū)域，包括: 將所述非天空區(qū)域中所述暗原色的對數(shù)大于等于預(yù)設(shè)值的區(qū)域劃分為所述遠景區(qū)域； 將所述非天空區(qū)域中所述暗原色的對數(shù)小于所述預(yù)設(shè)值的區(qū)域劃分為所述近景區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對所述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和所述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行去霧處理，包括: 對所述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)保留預(yù)設(shè)部分霧； 對所述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)全部去霧。
6.根據(jù)權(quán)利要求1或5所述的方法，其特征在于，對所述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和所述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行去霧處理，包括: 利用暗通道法對所述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和所述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行所述去霧處理。
7.一種圖像數(shù)據(jù)的去霧裝置，其特征在于，包括: 獲取模塊，用于獲取含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)； 確定模塊，用于確定所述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的非天空區(qū)域； 劃分模塊，用于根據(jù)所述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度信息，將所述非天空區(qū)域劃分為遠景區(qū)域和近景區(qū)域； 去霧模塊，用于對所述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和所述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行去霧處理。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述確定模塊包括: 第一確定單元，用于通過區(qū)域生長法確定所述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的天空區(qū)域；第二確定單元，用于確定所述含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中除所述天空區(qū)域之外的其他區(qū)域為所述非天空區(qū)域。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述劃分模塊，用于根據(jù)所述非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的暗原色，將所述非天空區(qū)域劃分為遠近區(qū)域和近景區(qū)域。
10.據(jù)權(quán)利要求9述的裝置，其特征在于，所述去霧模塊，對所述遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)保留預(yù)設(shè)部分霧， 對所述近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)全部去霧。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種圖像數(shù)據(jù)的去霧方法及裝置，其中，該方法包括獲取含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)；確定含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)中的非天空區(qū)域；根據(jù)非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度信息，將非天空區(qū)域劃分為遠景區(qū)域和近景區(qū)域；對遠景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)和近景區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)進行去霧處理。應(yīng)用本發(fā)明的技術(shù)方案，將含霧圖像的圖像數(shù)據(jù)劃分區(qū)域，并利用非天空區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的深度信息恢復(fù)有霧圖像，是的含霧圖像的恢復(fù)結(jié)果更加自然和真實。
文檔編號G06T5/00GK103077500SQ20121059228
公開日2013年5月1日 申請日期2012年12月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月30日
發(fā)明者劉忠軒, 何小波 申請人:信幀電子技術(shù)(北京)有限公司