CN103164845B - 一种实时图像去雾装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种图像去雾装置及方法，具体地说是一种针对雾或霾条件下低对比度条件下的图像去雾、去霾，增强图像细节的实时图像增强装置及方法。本发明包括解码器，对视频信号进行解码，将其转换为图像序列；FPGA，对所述图像序列进行快速Retinex算法的增强处理；存储器，用于存储所述图像序列；编码器，将增强处理后的图像序列转换为视频信号。本发明不需要消耗大的计算资源和大的数据存储容量，可以满足去雾、去霾效果，增强雾、霾等天况的视频图像细节，提升图像视觉质量，同时满足硬件实时处理的需要，初始延迟小于40ms，不影响原视频帧速。

Description

一种实时图像去雾装置及方法

技术领域

本发明涉及一种图像去雾装置及方法，具体地说是一种针对雾或霾条件下低对比度条件下的图像去雾、去霾，增强图像细节的实时图像增强装置及方法。

背景技术

Retinex算法是近年来图像增强领域发展迅速的一种新算法，对于低对比度图像该算法能够很好的实现对比度增强、动态范围压缩、颜色恒常性保持，该算法在国外已得到广泛的应用。Retinex理论的基本内容为：图像是由照射分量与反射分量构成，前者决定了图像的动态范围，后者决定了物体的内在性质。Retinex理论就是从图像中获取物体的反射性质，即抛开照射分量的影响来获取物体的本来面目，从而达到对图像增强的目的。然而现有的理论算法，通常计算量庞大，模型复杂，硬件实现成本较高且无法获得对数据的实时处理。

发明内容

针对现有的去雾算法中存在的模型复杂，计算量大，无法在硬件上实现实时处理等不足之处，本发明要解决的技术问题是在实时装置上开发一种图像增强算法，

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种实时图像去雾装置，包括

解码器，对模拟视频信号进行解码，将其转换为图像序列；

FPGA，对所述图像序列进行快速Retinex算法的增强处理；

存储器，用于存储所述图像序列；

编码器，将增强处理后的图像序列转换为模拟视频信号。

所述FPGA通过调节按钮来调节图像的增强程度。

一种实时图像去雾方法，在实时图像去雾装置的FPGA中，对图像序列进行快速Retinex算法的增强处理，包括以下步骤：

通过Gamma函数

$G\left(\mathrm{pixel}\right)=255*{\left(\frac{\mathrm{pixel}}{255}\right)}^{\mathrm{\α}\left(\frac{\mathrm{pixel}}{255}\right)+\mathrm{\α}}---\left(1\right)$

调节按钮通过改变α的值来改变图像的增强程度，将像素值pixel＝[0，255]映射为新数据值，用32位整型数据表示，并存储在Gamma映射查找表中；

图像序列的图像数据输入后，根据当前像素值，在查找表中查找图像数据对应的数据作为输出值，产生中间图像；

计算所述中间图像像素的最大值和最小值，通过灰度拉伸，将像素值限制在[0255]之间，产生相应的增强图像。

所述在查找表中查找图像数据对应的数据作为输出值具体为：通过

M(x，y)＝G(S(x，y))(2)

进行查找，其中M(x，y)为中间图像相应位置像素值，S(x，y)为原图像相应位置像素值。

所述灰度拉伸具体为：通过

$D(x,y)=\mathrm{floor}(255*\frac{M(x,y)-\min }{\max -\min })---\left(3\right)$

对图像进行处理，其中min为中间图像M(x，y)像素值最小值，max为中间图像M(x，y)像素值最大值，D(x，y)为增强后图像。

本发明具有以下优点：

1.雾霾等低对比度图像去雾、去霾处理。本方法基于Retinex理论，可以实现对雾霾等天况拍摄的低对比度图像进行去雾、去霾处理，在保持图像景物色彩的同时凸显图像细节，增强图像的局部对比度和全局对比度。提升图像质量，增大图像可获取信息。

2.实时快速去雾去霾满足实时观看要求。现有的图像增强算法对于图像去雾、去霾处理存在以下缺陷：图像处理速度达到实时性要求，但图像处理效果欠佳，不能满足人眼对图像去雾、去霾质量要求；或者算法能够达到图像去雾、去霾质量要求，但是计算量大、占用资源高，无法实现硬件实时处理显示要求，本发明在FPGA上实现快速Retinex算法，处理时延小于40ms，既满足图像质量要求，同时达到实时处理显示要求，因而具有极其重要的实用价值。

附图说明

图1本发明图像去雾处理装置组成示意图；

图2本发明方法中的Retinex算法流程图；

图3为本发明方法中的简化Retinex快速算法；

图4为本发明方法中的算法实时应用过程。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。

本发明提出的实时图像去雾装置基于FPGA技术，并应用Retinex图像增强算法。通过视频输入接口输入图像，根据输入图像类型，视频图像存储在DPRAM中，在FPGA上应用快速Retinex算法对图像进行处理，处理后图像经编码芯片输出。

本发明所述的图像去雾装置主要是指一块集成视频输入输出接口，视频流解码模块、视频流编码输出模块、FPGA模块、DPRAM模块以及电源模块等的图像去雾处理板，其中视频输入输出接口用于外部模拟视频流输入输出电气接口，视频解码模块用于视频流解码，将模拟视频转换成数字图像；视频编码模块用于将数字视频转换成模拟视频流，经视频输出端口输出到模拟显示设备。

本发明所述的图像去雾装置关键在于在FPGA上实现快速Retinex算法对图像的处理，快速Retinex算法的流程图如图2所示，输入图像去雾模式分为灰度图像去雾和彩色图像去雾，彩色图像和灰度图像去雾核心部分相同，对于灰度图像，可直接提取彩色图像Y分量，对其进行快速Retinex处理。对于彩色图像，区别在于彩色图像需要将Ycbcr彩色图像转换成RGB彩色图像，分别提取三个通道，对每一通道进行简化Retinex处理，之后将三通道合成为RGB彩色图像，再进行RGB转YCbCr处理；

本发明所述的快速Retinex算法，其核心在于对亮度图像或RGB图像的每个通道上应用快速Retinex算法，快速Retinex算法处理数据流的具体过程如3所示，以输入亮度图像为例，首先经过Gamma模块生成查找表，图像按照查找表进行映射计算，产生中间图像，同时从中间图像中找出最大小值，之后经拉伸模块，拉伸模块依据最大小值拉伸中间图像，将图像恢复至[0255]范围内，得到去雾图像。

本发明所述的图像除雾装置的实时应用过程如图4所示，由外部采集设备采集视频，视频流经模拟视频接口进入装置，首先对视频解码模块对输入视频流进行视频解码，行场解码，得到待处理原始视频数据，之后根据外部设定模式，选择灰度/彩色模式，对于灰度模式，FPGA对待处理图像进行快速Retinex处理，得到去雾图像，后编码模块将其编码经模拟输出接口输出到显示设备；对彩色图像，将Ycbcr彩色图像转换成RGB图像，之后FPGA对每个通道进行快速Retinex处理，之后进行RGB图像转换为Ycbcr图像，由编码模块将其编码经模拟输出接口输出显示设备。

Claims (3)

1.一种实时图像去雾方法，在实时图像去雾装置的FPGA中，对图像序列进行快速Retinex算法的增强处理，其特征在于，包括以下步骤：

通过Gamma函数

$G\left(pixel\right)=255*{\left(\frac{pixel}{255}\right)}^{\mathrm{\α}\left(\frac{pixel}{255}\right)+\mathrm{\α}}---\left(1\right)$

调节按钮通过改变α的值来改变图像的增强程度，将像素值pixel＝[0，255]映射为新数据值，用32位整型数据表示，并存储在Gamma映射查找表中；

图像序列的图像数据输入后，根据当前像素值，在查找表中查找图像数据对应的数据作为输出值，产生中间图像；

计算所述中间图像像素的最大值和最小值，通过灰度拉伸，将像素值限制在[0，255]之间，产生相应的增强图像；

所述一种实时图像去雾装置包括：

解码器，对模拟视频信号进行解码，将其转换为图像序列；

FPGA，对所述图像序列进行快速Retinex算法的增强处理；

存储器，用于存储所述图像序列；

编码器，将增强处理后的图像序列转换为模拟视频信号。

2.根据权利要求1所述的一种实时图像去雾方法，其特征在于，所述在查找表中查找图像数据对应的数据作为输出值具体为：通过

M(x,y)＝G(S(x,y))(2)

进行查找，其中M(x,y)为中间图像相应位置像素值，S(x,y)为原图像相应位置像素值。

3.根据权利要求1所述的一种实时图像去雾方法，其特征在于，所述灰度拉伸具体为：通过

$D(x,y)=floor(255*\frac{M(x,y)-min}{max-\min })---\left(3\right)$

对图像进行处理，其中min为中间图像M(x,y)像素值最小值，max为中间图像M(x,y)像素值最大值，D(x,y)为增强后图像。