圖像去霧處理方法、裝置及攝像設(shè)備的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種去霧能力得到提升了的圖像去霧處理方法、裝置及攝像設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著當前視頻監(jiān)控技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對視頻監(jiān)控性能的要求也隨之越來越高，一方面要求在霧霾環(huán)境下能夠得到場景中的被監(jiān)控目標，從而保證攝像設(shè)備的透霧性，另一方面則要求采集的圖像具有較好的圖像畫質(zhì)，以提升用戶的使用體驗。
[0003]傳統(tǒng)的透霧攝像設(shè)備一般采用如下兩種透霧處理方法:數(shù)字透霧和物理透霧。
[0004]對于物理透霧:可見光在透過霧霾時，會被空氣中的霧霾顆粒阻擋反射而無法通過，所以只能接受可見光的人眼此時無法看到霧霾后面的景象。而近紅外光線由于波長較長，在傳播過程中，可以繞過霧霾顆粒(例如煙塵和霧氣)并穿透過去，透霧攝像設(shè)備的感光元件可以感知到這部分近紅外光，因此現(xiàn)有技術(shù)中利用所述近紅外光線以及相應(yīng)的能夠感知近紅外光的透霧攝像設(shè)備來實現(xiàn)透霧監(jiān)控。其中，所述近紅外光是介于可見光(VIS)和中紅外光(MIR)之間的電磁波，按ASTM(美國試驗和材料檢測協(xié)會)定義是指波長在780?2526nm范圍內(nèi)的電磁波，習慣上又將近紅外區(qū)劃分為近紅外短波(780?IlOOnm)和近紅外長波(1100?2526nm)兩個區(qū)域。
[0005]但基于所述物理透霧，由于所述近紅外光沒有對應(yīng)的可見光色彩圖，因此通常只能獲得黑白監(jiān)控畫面，用戶觀看感受不佳。
[0006]對于數(shù)字透霧:則是通過攝像機ISP或者后端軟件上可實現(xiàn)，是基于人類視覺感知模型設(shè)計的后端圖像復原技術(shù)，其集合了多種圖像算法，是目前較為重要的一類圖像處理技術(shù)。目前已知的數(shù)字透霧算法大致可以分為如下兩大類:一種是非模型的圖像增強方法，通過增強圖像的對比度，滿足主觀視覺的要求來達到清晰化的目的；另一種是基于模型的圖像復原方法，其通過考察圖像退化的原因，將退化過程進行建模，以最終解決圖像的復原問題。數(shù)字透霧能有效提升視覺對比度，以低成本、易部署等特點，適宜廣泛應(yīng)用于城市監(jiān)控中，但是其僅能依靠數(shù)字處理技術(shù)對圖像中的已有信息進行增強。并不能真正地有效提升攝像設(shè)備的去霧處理能力。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]鑒于此，本發(fā)明實施例的目的在于提供一種去霧能力得到提升了的圖像去霧處理方法、裝置及攝像設(shè)備。
[0008]本發(fā)明實施例采用以下技術(shù)方案實現(xiàn):
[0009]一種圖像去霧處理方法，包括:
[0010]獲取混合了近紅外光及可見光的混合光照圖像；
[0011]依據(jù)當前近紅外光強度和可見光強度的比例、以及近紅外光及可見光在圖像傳感器上的光電轉(zhuǎn)化率曲線計算出當前混合光照圖像中的紅外色彩分量與可見光照色彩分量之間的函數(shù)關(guān)系；以及依據(jù)所述函數(shù)關(guān)系獲得與該當前混合光照圖像相對應(yīng)的紅外色彩修正圖像，并將所述紅外色彩修正圖像與當前混合光照圖像進行融合處理后得到紅外色彩校正圖像；
[0012]對所述紅外色彩校正圖像進行數(shù)字透霧處理，得到去霧處理圖像。
[0013]優(yōu)選地，所述融合處理是指:將所述當前混合光照圖像每個像素點的真實像素值與所述紅外色彩修正圖像相應(yīng)像素點的紅外色彩分量值依照預設(shè)色彩比例進行疊加。
[0014]優(yōu)選地，對所述紅外色彩校正圖像采用基于暗通道的數(shù)字透霧算法進行數(shù)字透霧處理，得到去霧處理圖像。
[0015]一種圖像去霧處理裝置，包括:
[0016]采集模塊，用于獲取混合了近紅外光及可見光的混合光照圖像；
[0017]紅外校正處理模塊，用于依據(jù)當前近紅外光強度和可見光強度的比例、以及近紅外光及可見光在圖像傳感器上的光電轉(zhuǎn)化率曲線計算出當前混合光照圖像中的紅外色彩分量與可見光照色彩分量之間的函數(shù)關(guān)系；以及依據(jù)所述函數(shù)關(guān)系獲得與該當前混合光照圖像相對應(yīng)的紅外色彩修正圖像，并將所述紅外色彩修正圖像與當前混合光照圖像進行融合處理后得到紅外色彩校正圖像；
[0018]數(shù)字去霧處理模塊，用于對所述紅外色彩校正圖像進行數(shù)字透霧處理，得到去霧處理圖像。
[0019]優(yōu)選地，所述融合處理是指:將所述當前混合光照圖像每個像素點的真實像素值與所述紅外色彩修正圖像相應(yīng)像素點的紅外色彩分量值依照預設(shè)色彩比例進行疊加。
[0020]優(yōu)選地，所述數(shù)字去霧處理模塊對所述紅外色彩校正圖像采用基于暗通道的數(shù)字透霧算法進行數(shù)字透霧處理，得到去霧處理圖像。
[0021]一種攝像設(shè)備，包括:
[0022]鏡頭部件，用于透過近紅外光及可見光；
[0023]以及，如上述實施例所述的圖像去霧處理裝置，所述裝置包括:
[0024]采集模塊，用于獲取混合了近紅外光及可見光的混合光照圖像；
[0025]紅外校正處理模塊，用于依據(jù)當前近紅外光強度和可見光強度的比例、以及近紅外光及可見光在圖像傳感器上的光電轉(zhuǎn)化率曲線計算出當前混合光照圖像中的紅外色彩分量與可見光照色彩分量之間的函數(shù)關(guān)系；以及依據(jù)所述函數(shù)關(guān)系獲得與該當前混合光照圖像相對應(yīng)的紅外色彩修正圖像，并將所述紅外色彩修正圖像與當前混合光照圖像進行融合處理后得到紅外色彩校正圖像；
[0026]數(shù)字去霧處理模塊，用于對所述紅外色彩校正圖像進行數(shù)字透霧處理，得到去霧處理圖像。
[0027]本發(fā)明結(jié)合物理透霧和數(shù)字透霧的優(yōu)點，通過對物理透霧的近紅外線圖像進行紅外色彩校正，將有色偏的紅外圖像校正到正常的色彩圖像，并采用數(shù)字透霧技術(shù)對圖像作進一步的增強，這樣在實現(xiàn)物理透霧，提升了對霧氣的穿透能力的同時，也保證了經(jīng)去霧處理之后的圖像擁有較好的畫質(zhì)。另一方面，本發(fā)明由于沒有使用更多的物理器件，使得成本上沒有增加，而是通過圖像處理的算法將現(xiàn)有的器件使用起來達到更好的效果。
【附圖說明】
[0028]圖1為本發(fā)明實施例提供的圖像去霧處理方法的流程示意圖；
[0029]圖2為本發(fā)明實施例提供的圖像去霧處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0030]本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)異效果，下面將結(jié)合具體實施例以及附圖做進一步的說明。
【具體實施方式】
[0031]下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明所述技術(shù)方案作進一步的詳細描述，以使本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以更好的理解本發(fā)明并能予以實施，但所舉實施例不作為對本發(fā)明的限定。
[0032]本發(fā)明實施例提供的一種圖像去霧處理方法的核心思想是:在物理透霧和數(shù)字透霧的基礎(chǔ)上，結(jié)合紅外色彩校正改善目前監(jiān)控攝像機的透霧效果。首先采用近紅外光的物理透霧方式成像，得到一個混合了可見光和近紅外光的圖像。由于圖像中不完全是可見光，所以圖像的色彩存在偏差。之后采用紅外色彩校正的算法對混合了近紅外光的圖像進行處理，將圖像中的紅外光造成的色彩偏差修正到和可見光成像的色彩一致，之后再進行數(shù)字透霧處理。
[0033]如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的一種圖像去霧處理方法，包括如下步驟:
[0034]S10、獲取混合了近紅外光及可見光的混合光照圖像；
[0035]S20、依據(jù)當前近紅外光強度和可見光強度的比例、以及近紅外光及可見光在圖像傳感器上的光電轉(zhuǎn)化率曲線計算出當前混合光照圖像中的紅外色彩分量與可見光照色彩分量之間的函數(shù)關(guān)系；以及依據(jù)所述函數(shù)關(guān)系獲得與該當前混合光照圖像相對應(yīng)的紅外色彩修正圖像，并將所述紅外色彩修正圖像與當前混合光照圖像進行融合處理后得到紅外色彩校正圖像；
[0036]S30、對所述紅外色彩校正圖像進行數(shù)字透霧處理，得到去霧處理圖像。
[0037]在所述步驟SlO中，攝像機的鏡頭能夠透過近紅外光線以及可見光光線，在某些實施例中，其它波段的光線可以被濾光片予以濾除。
[0038]在本實施例中，所述混合光照圖像為彩色成像，而非現(xiàn)有技術(shù)中基于物理透霧而執(zhí)行的黑白成像，所述得到的彩色的混合光照圖像用于執(zhí)行后續(xù)的紅外色彩校正。
[0039]在所述步驟S20中，對上述步驟SlO得到的混合光照圖像進行紅外色彩校正，應(yīng)當理解，所述獲得的混合光照圖像由兩個部分疊加組成，分別為近紅外光在圖像傳感器上的紅外色彩分量成像部分IR以及可見光的可見光照色彩分量成像部分RGB，在所述混合光照圖像上，其每個像素點上最終成像的真實像素值就是(IR+R，IR+G, IR+B)。
[0040]在本實施例中，依據(jù)當前近紅外光強度和可見光強度的比例、以及近紅外光及可見光在圖像傳感器上的光電轉(zhuǎn)化率曲線計算出當前混合光照圖像中的紅外色彩分量IR與可見光照色彩分量RGB之間的函數(shù)關(guān)系IR = F(RGB)。
[0041]在獲取到所述函數(shù)關(guān)系之后，本實施例中，可以依據(jù)所述函數(shù)關(guān)系獲得與該當前混合光照圖像相對應(yīng)的紅外色彩修正圖像，具體地:
[0042]對采集的混合光照圖像的每個像素點，依據(jù)其真實像素值(IR+R，IR+G，IR+B)以及所述函數(shù)關(guān)系IR = F(RGB)，可以得到與所述每個真實像素點相對應(yīng)的紅外色彩修正值，在對所述混合光照圖像依照上述方法進行處理后，依據(jù)所有得到的紅外色彩修正值得到紅外色彩修正圖像，之后再將所述紅外色彩修正圖像與當前混合光照圖像進行融合處理后得到紅外色彩校正圖像。
[0043]本實施例中，所述融合處理是指:將所述當前混合光照圖像每個像素點的真實像素值與所述紅外色彩修正圖像相應(yīng)像素點的紅外色彩分量值依照預設(shè)色彩比例進行疊加。
[0044]對于所述步驟S30，數(shù)字透霧可以采用暗通道的透霧模型來進行透霧處理，也可以采用其他的數(shù)字透霧算法。本實施例中，對所述紅外色彩校正圖像采用基于暗通道的數(shù)字透霧算法進行數(shù)字透霧處理，得到去霧處理圖像。
[0045]其中，所述基于暗通道的數(shù)字透霧算法由以下步驟構(gòu)成:
[0046]1、計算紅外色彩校正圖像的暗通道，在每個象素點的位置，暗通道圖像的像素值Dimg (X，y)可以為當前點周圍n*n領(lǐng)域的圖像像素的最小值,也就是