CN104331867A - 图像去雾的方法、装置及移动终端 - Google Patents
图像去雾的方法、装置及移动终端 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104331867A CN104331867A CN201410624524.8A CN201410624524A CN104331867A CN 104331867 A CN104331867 A CN 104331867A CN 201410624524 A CN201410624524 A CN 201410624524A CN 104331867 A CN104331867 A CN 104331867A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- value
- input image
- pixel
- transmittance
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 claims description 108
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 34
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 12
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 7
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 1
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000003707 image sharpening Methods 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000003595 mist Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002087 whitening effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明适用于图像处理技术领域,提供了一种图像去雾的方法、装置及移动终端,所述方法包括:确定输入图像的大气光值,其中,所述输入图像包括多个像素点;根据所述多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率;根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。本发明,相比传统的采用图像增强算法进行去雾的方法,更加高效,可以高效处理雾天拍摄到的图像,满足用户户外拍摄的需求。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域,尤其涉及一种图像去雾的方法、装置及移动终端。
背景技术
现今,由于环境的影响,雾霾天气越来越普遍。在雾天这种常见的恶劣天气影响下,室外视觉系统通常会因为受到大气中水滴的影响而导致通过移动终端拍摄得到的图像产生白化现象,使得图像退化,甚至模糊,这给户外拍摄以及图像处理和信息提取等带来较大的困难。
目前,移动终端的拍摄功能虽然已经有较多的图片增强处理能力,但是还未专门集成雾天图像清晰化的处理能力,利用传统的图像增强算法进行图像去雾处理并不能高效处理雾天拍摄到的图像,因此,不能满足用户户外拍摄的需求。
发明内容
本发明实施例提供了一种图像去雾的方法、装置及移动终端,旨在解决现有技术提供的移动终端不能高效处理雾天拍摄到的图像,因此,不能满足用户户外拍摄的需求的问题。
第一方面,提供一种图像去雾的方法,包括:
确定输入图像的大气光值,其中,该输入图像包括多个像素点;
根据该多个像素点对应的亮度值,确定该多个像素点的第一透射率;
根据该输入图像的大气光值和该多个像素点的第一透射率,确定该输入图像对应的无雾图像。
结合第一方面,在第一种可能的实现方式中,该根据该多个像素点对应的亮度值,确定该多个像素点的第一透射率,包括:
确定该多个像素点中的第一像素点对应的亮度值是否满足透射率优化条件,其中,该透射率优化条件包括:像素点的第一颜色分量的亮度值和第二颜色分量的亮度值之差小于预设阈值,并且该像素点在对应的暗通道中的亮度值大于预设门限,其中,在该像素点的多个颜色分量中,该第一颜色分量具有最大亮度值并且该第二颜色分量具有最小亮度值;
若该第一像素点对应的亮度值满足该透射率优化条件,确定该第一像素点的第一透射率为一;
若该第一像素点对应的亮度值不满足该透射率优化条件,根据暗通道先验规律,确定该第一像素点的第一透射率。
结合第一方面的第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式中,所述根据暗通道先验规律和雾天成型模型,确定所述第一像素点的第一透射率,包括:
所述第一透射率由下式确定:
其中,为像素点x的第一透射率,ω为修正参数,W(x)是以像素点x为中心的局部窗口,r、g、b代表红、绿、蓝三个颜色通道,Ic(y)为以像素点x为中心的局部窗口中的像素点的亮度值,Ac为大气光值。结合第一方面或结合第一方面的第一种或第二种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中,所述确定输入图像的大气光值包括:
从所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中选取至少一个像素点,其中,所述至少一个像素点中的每个像素点的亮度值大于或等于所述暗通道包括的其它像素点的亮度值;
根据所述至少一个像素点从所述输入图像中选取至少一个满足预设限制条件的像素点;
将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,所述第一颜色分量是选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点的多个颜色分量中,具有最大亮度值的颜色分量。
结合第一方面的第三种可能的实现方式,在第四种可能的实现方式中,所述预设限制条件由下式确定:
其中,differ_map(x)为像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量和第二颜色分量的亮度值之差,max I(x)为第一颜色分量的亮度值,min I(x)为第二颜色分量的亮度值,在像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量具有最大亮度值,第二颜色分量具有最小亮度值,α是预设亮度差值。
结合第一方面的第四种可能的实现方式,在第五种可能的实现方式中,在所述将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值之后,还包括:
判断所述大气光值是否等于0;
如果所述大气光值等于0,则所述将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,包括:
使α=α+Δα,所述预设限制条件中的α等于α+Δα;
其中,Δα为预设的α递增步进值。
结合第一方面或结合第一方面的第一种或第二种或第三种或第四种或第五种可能的实现方式,在第六种可能的实现方式中,所述根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像,包括:
通过引导滤波器对所述多个像素点的第一透射率进行修正,得到所述多个像素点的修正后的第一透射率;
根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的修正后的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
结合第一方面或结合第一方面的第一种或第二种或第三种或第四种或第五种或第六种可能的实现方式,在第七种可能的实现方式中,所述输入图像对应的无雾图像由下式确定:
其中,Ic(x)表示所述输入图像的像素值,Ac表示所述输入图像的大气光值,tc(x)表示输入图像的多个像素点的第一透射率,Jc(x)表示所述输入图像对应的无雾图像的像素值,t0表示预设透射率下限。
结合第一方面或结合第一方面的第一种或第二种或第三种或第四种或第五种或第六种或者第七种可能的实现方式,在第八种可能的实现方式中,在所述确定输入图像的大气光值之前,还包括:
确定所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中目标像素点所占的比例是否小于预设比例值,其中,所述目标像素点的亮度值低于预设亮度阈值;
所述确定输入图像的大气光值,包括:
若所述目标像素点所占的比例小于所述预设比例值,确定所述输入图像的大气光值。
第二方面,提供一种图像去雾的装置,包括:
第一确定单元,用于确定输入图像的大气光值,其中,所述输入图像包括多个像素点;
第二确定单元,用于根据所述多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率;
第三确定单元,用于根据所述第一确定单元确定的所述输入图像的大气光值和所述第二确定单元确定的所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
结合第二方面,在第一种可能的实现方式中,所述第二确定单元,包括:
优化条件判断模块,用于确定所述多个像素点中的第一像素点对应的亮度值是否满足透射率优化条件,其中,所述透射率优化条件包括:像素点的第一颜色分量的亮度值和第二颜色分量的亮度值之差小于预设阈值,并且所述像素点在对应的暗通道中的亮度值大于预设门限,其中,在所述像素点的多个颜色分量中,所述第一颜色分量具有最大亮度值并且所述第二颜色分量具有最小亮度值;
透射率第一确定模块,用于若根据所述优化条件判断模块确定所述第一像素点对应的亮度值满足所述透射率优化条件,确定所述第一像素点的第一透射率为一;
透射率第二确定模块,用于若根据所述优化条件判断模块确定所述第一像素点对应的亮度值不满足所述透射率优化条件,根据暗通道先验规律和雾天成型模型,确定所述第一像素点的第一透射率。
结合第二方面的第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式中,所述透射率第二确定模块根据下式确定所述第一像素点的第一透射率:
其中,为像素点x的第一透射率,ω为修正参数,W(x)是以像素点x为中心的局部窗口,r、g、b代表红、绿、蓝三个颜色通道,Ic(y)为以像素点x为中心的局部窗口中的像素点的亮度值,Ac为大气光值。
结合第二方面或结合第二方面的第一种或第二种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中,所述第一确定单元包括:
第一选取模块,用于从所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中选取至少一个像素点,其中,所述至少一个像素点中的每个像素点的亮度值大于或等于所述暗通道包括的其它像素点的亮度值;
第二选取模块,用于根据所述第一选取模块选取的至少一个像素点从所述输入图像中选取至少一个满足预设限制条件的像素点;
第一大气光值确定模块,用于将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,所述第一颜色分量是选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点的多个颜色分量中,具有最大亮度值的颜色分量。
结合第二方面的第三种可能的实现方式,在第四种可能的实现方式中,所述大气光值确定模块中的预设限制条件由下式确定:
其中,differ_map(x)为像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量和第二颜色分量的亮度值之差,max I(x)为第一颜色分量的亮度值,min I(x)为第二颜色分量的亮度值,在像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量具有最大亮度值,第二颜色分量具有最小亮度值,α是预设亮度差值。
结合第二方面的第四种可能的实现方式,在第五种可能的实现方式中,所述第一确定单元,还包括:
判断模块,用于判断所述第一大气光值确定模块确定的大气光值是否等于0;
第二大气光值确定模块,用于如果所述判断模块确定所述第一大气光值确定模块确定的大气光值等于0,则使α=α+Δα,再将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,所述预设限制条件中的α等于α+Δα;其中,Δα为预设的α递增步进值。
结合第二方面或结合第二方面的第一种或第二种或第三种或第四种或第五种可能的实现方式,在第六种可能的实现方式中,所述第三确定单元,包括:
修正模块,用于通过引导滤波器对所述多个像素点的第一透射率进行修正,得到所述多个像素点的修正后的第一透射率;
无雾图像确定模块,用于根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的修正后的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
结合第二方面或结合第二方面的第一种或第二种或第三种或第四种或第五种或第六种可能的实现方式,在第七种可能的实现方式中,所述无雾图像确定模块根据下式确定所述输入图像对应的无雾图像:
其中,Ic(x)表示所述输入图像的像素值,Ac表示所述输入图像的大气光值,tc(x)表示输入图像的多个像素点的第一透射率,Jc(x)表示所述输入图像对应的无雾图像的像素值,t0表示预设透射率下限。
结合第二方面或结合第二方面的第一种或第二种或第三种或第四种或第五种或第六种或者第七种可能的实现方式,在第八种可能的实现方式中,所述装置,还包括:
判断单元,用于确定所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中目标像素点所占的比例是否小于预设比例值,其中,所述目标像素点的亮度值低于预设亮度阈值,若通过所述判断单元确定所述目标像素点所占的比例小于所述预设比例值,则通过所述第一确定单元确定所述输入图像的大气光值。
第三方面,提供一种移动终端,所述移动终端包括如上所述的图像去雾的装置。
在本发明实施例,在对输入图像进行去雾处理时,先确定所述输入图像的大气光值,再根据所述输入图像包括的多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率,最后根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。相比传统的采用图像增强算法进行去雾的方法,更加高效,可以高效处理雾天拍摄到的图像,满足用户户外拍摄的需求。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的图像去雾的方法的实现流程图;
图2是本发明实施例一提供的确定输入图像的大气光值的实现流程图;
图3是本发明实施例二提供的图像去雾的方法的实现流程图;
图4是本发明实施例三提供的图像去雾的装置的结构框图;
图5是本发明实施例四提供的图像去雾的装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
在本发明实施例中,先确定输入图像的大气光值,其中,所述输入图像包括多个像素点;再根据所述多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率;最后根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细描述:
实施例一
图1示出了本发明实施例一提供的图像去雾的方法的实现流程,详述如下:
在步骤S101中,确定输入图像的大气光值,其中,所述输入图像包括多个像素点。
暗通道先验规律是由何凯明通过对大量的图像统计归纳得到的,可以简单地描述为:在不包含天空的无雾图像中,对于图像中的任意像素点,在它周围合适的局部窗口范围内,至少有一个颜色通道具有较低并且趋近于零的亮度值,暗通道先验规律满足的公式为:
其中,w(x)表示以像素x为中心的局部窗口,窗口半径取值一般都很小,Jc表示无雾图像的任意颜色通道,Jdark为输入图像的暗通道,暗通道是输入图像对应的具有较低并且趋近于零的亮度值的颜色通道,r、g、b分别代表红、绿、蓝三个颜色通道。
在本发明实施例中,认为大气光值选取的区域应该是一个“灰度世界”。根据这条规律,可以通过以下步骤确定大气光值,具体流程如图2所示:
步骤1、从输入图像的暗通道所包括的所有像素点中选取至少一个像素点,其中,所述至少一个像素点中的每个像素点的亮度值大于或等于所述暗通道包括的其它像素点的亮度值。
步骤2、根据所述至少一个像素点从所述输入图像中选取至少一个满足预设限制条件的像素点。
步骤3、将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,所述第一颜色分量是选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点的多个颜色分量中,具有最大亮度值的颜色分量。
在步骤3中,所述预设限制条件由下式确定:
其中,differ_map(x)为像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量和第二颜色分量的亮度值之差,max I(x)为第一颜色分量的亮度值,min I(x)为第二颜色分量的亮度值,在像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量具有最大亮度值,第二颜色分量具有最小亮度值,α是预设亮度差值。
优选地,在步骤3之后,还包括:
步骤4、判断所述大气光值是否等于0,如果所述大气光值等于0,则所述将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,包括:使α=α+Δα,所述预设限制条件中的α等于α+Δα;其中,Δα为预设的α递增步进值。
下面举例来说明本发明实施例确定大气光值的过程:
先从输入图像的暗通道中选取亮度值最大的前0.5%的N个像素点,再从N个像素点对应的输入图像中筛选取出满足下面限制条件的像素点:
其中,在上面的公式中,differ_map(x)为输入图像的RGB通道中像素点X的第一颜色分量和第二颜色分量的亮度值之差,其中,第一颜色分量的亮度值是像素点x的多个颜色分量中的最大值,第二颜色分量的亮度值是像素点x的多个颜色分量中的最小值,α取值可在0~5之间适当调整,在限制条件下,将选取出来的像素点中RGB各分量的最大亮度值作为全局大气光值。
加入了限制条件之后,在有天空区域或者是浓雾区域的图像中可以准确的求出全局大气光值,但在没有这类区域的图像中就得不到合适的大气光值,这时大气光值A为0,因此在新的大气光值获取算法中加入循环,使得α的值根据判断的限制条件每次递增Δα,直到找到合适的全局大气光值,
其中,α大于0并且小于5,Δα大于0并且小于5,通过α=α+Δα使α的值根据判断条件递增。
这种大气光值计算方法,相比现有的何凯明提出的大气光值计算方法,进一步增强了算法的鲁棒性,提高了大气光值计算的精确度,同时能够避免A值过大,使得清晰化后的无雾图像偏暗。
在步骤S102中,根据所述多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率。
雾天成像是由大气衰减模型和大气光成像模型共同作用的结果,综上,雾天成像模型可表示为:
I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))
在上述公式中,I(x)是在云雾天气,通过光线传感器获得的图像,J(x)是不受大气影响的成像结果,即想要从等式中恢复出的实际场景,将无穷远处的大气光值L(∞,λ)表示为A,称为大气光值。假设大气光在观测的图像中是均匀分布的,A在整幅图像中是个常量向量,与具体的像素位置和大小无关,其中x表示图像的像素索引。
在本发明实施例中,在大气成像模型的两边同时除以Ac,并且基于暗通道先验规律,同时求取RGB三个颜色通道中的亮度最小值,由物理模型可知,雾气越浓,透射率越大,反之则越小。然而,在实际情况下,特别是雾气较浓时,完全去除雾气时反而失去真实性和美感,故对透射率进行修正,引入修正参数ω,于是初步估测得到的透射率为:
上述透射率估测算法中适用范围有局限性:如果图像中含有大片的颜色接近大气光的灰白区域,则这些区域不满足暗通道先验规律,得到的暗通道不接近零,因此,估测得到的透射率与实际的透射率之间是有偏差的,而且这些区域的RGB通道值相差很小,在图像清晰化过程中除以远远小于1的时,三个颜色通道的差值会发生很大的变化,从而出现色彩的失真。
为了避免灰白区域的色彩失真,在本发明实施例中,提出一种对初步估测得到的透射率的改进方法,引入了调节机制,用公式表示为:
具体的,确定像素点的第一透射率时:先确定所述多个像素点中的第一像素点对应的亮度值是否满足透射率优化条件,其中,所述透射率优化条件包括:像素点的第一颜色分量的亮度值和第二颜色分量的亮度值之差小于预设阈值,并且所述像素点在对应的暗通道中的亮度值Idark大于预设门限threshold,其中,在所述像素点的多个颜色分量中,所述第一颜色分量具有最大亮度值并且所述第二颜色分量具有最小亮度值;
若所述第一像素点对应的亮度值满足所述透射率优化条件,则确定所述第一像素点的第一透射率为一;
若所述第一像素点对应的亮度值不满足所述透射率优化条件,则根据暗通道先验规律和雾天成型模型,确定所述第一像素点的第一透射率。
其中,阈值σ取值为1~10,暗通道中亮度值的判断门限可以通过已有的Otsu类间最大方差法确定。
在步骤S103中,根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
在本发明实施例中,先通过引导滤波器Guided filter对优化透射率进行修正,修正后得到透射传播图t(x),可实现实时高效的清晰化算法。引导滤波器有很好的边缘保持效果。它不仅仅在视觉上使得图像光滑,而且使得图像的纹理得以保持。引导滤波器的时间复杂度为O(N),时间的复杂度与滤波所采用的窗口半径无关,可实现透射率的快速修正,比最初的Laplacian抠图修正速度更快,比传统的快速双边滤波器有更好的效果。
再根据步骤S101得到的大气光值A和对步骤S102得到的第一透射率进行修正后得到的透射传播图t(x),则可根据雾天成像模型,通过下面的等式恢复出清晰的图像J:
其中,引入参数t0作为透射率的下限,可以使得场景雾气较为稠密处保留一定量的雾气,这样处理后的图像不会有明显的人工痕迹,t0越大,远处保留的雾气越多,t0大于0.1等于小于等于0.45。
本实施例,先确定输入图像的大气光值,其中,所述输入图像包括多个像素点;再根据所述多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率;最后根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。相比传统的采用图像增强算法进行去雾的方法,更加高效,可以高效处理雾天拍摄到的图像,满足用户户外拍摄的需求
另外,在像素点对应的亮度值满足透射率优化条件时,设置所述像素点对应的第一透射率为1,可以避免灰白区域的色彩失真。
实施例二
图3示出了本发明实施例二提供的图像去雾的方法的实现流程,详述如下:
在步骤S301中,确定所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中目标像素点所占的比例是否小于预设比例值,其中,所述目标像素点的亮度值低于预设亮度阈值,如果是,则执行步骤S302,否则存储所述输入图像。
在本发明实施例中,计算输入图像的暗通道中亮度值低于预设亮度阈值的像素点所占的比例,如果所述输入图像的暗通道中亮度值低于预设亮度阈值的像素点所占的比例小于预设比例值,则执行步骤S302,否则,认为所述输入图像为清晰的图像,直接存储所述输入图像至数据库中。
具体的,利用暗通道先验规律判断输入图像中是否包含雾气遮罩。由于清晰户外图像的暗通道中大部分像素点的像素值都为零,而带雾图像则不符合这条规律,因此,通过计算输入图像的暗通道中亮度较低的像素点的所占比例来判断输入图像是否清晰,用公式表示为:
其中,Hdark为暗通道的像素值,T是限定较低的亮度值的阈值,一般T的取值都小于50。
预设比例值可以为90%。如果计算出亮度值低于50的像素点在输入图像中所占比例p的值大于90%,那么,输入图像可被认为是清晰的图像,可直接存储到数据库当中,否则输入图像就是带雾的图像,需要进一步的增强处理。
传统判断输入图像是否含有雾气的方法包括多幅图像对比判断的方法和图像对比度判断方法。多幅图像对比判断的方法是:获取同一场景、不同天气条件下的图像,通过将这多幅图像对比得知图像中含有雾气遮罩。图像对比度判断方法是:通过计算输入图像的对比度的值,认为对比度低于给定阈值的图像为带雾的图像。
多幅图像对比方法,由于图像的采集较为复杂,不适合于实际应用;而图像对比度的方法由于场景比较复杂多变,比较难确定判断的阈值。利用暗通道先验规律判断输入图像是否具有雾气遮罩时,不会出现现有的两种方法存在的缺陷,具有明显的优势。
另外,在得知输入图像为带有雾气遮罩的有雾图像后,还可以生成一个询问信息,询问用户是否需要去除输入图像中的雾气,如果是,在执行步骤S302,否则,直接存储输入图像至数据库中。
在步骤S302中,确定输入图像的大气光值,其中,所述输入图像包括多个像素点。
在步骤S303中,根据所述多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率。
在步骤S304中,根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
本实施例,在对输入图像进行去雾处理之前,先判断输入图像是否为带有雾气遮罩的图像,如果是,才进行去雾处理,可以避免移动终端对清晰的图像进行去雾处理。并且,在对输入图像进行是否带雾判断时,利用暗通道先验规律进行判断。相比现有的判断方法,具有明显的优势。
本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,所述的存储介质,如ROM/RAM、磁盘或光盘等。
实施例三
图4示出了本发明实施例三提供的图像去雾的装置具体结构框图,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。该图像去雾的装置4可以是内置于移动终端中的软件单元、硬件单元或者软硬件结合的单元,该装置4包括:第一确定单元41、第二确定单元42和第三确定单元43。
其中,第一确定单元41,用于确定输入图像的大气光值,其中,所述输入图像包括多个像素点;
第二确定单元42,用于根据所述多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率;
第三确定单元43,用于根据所述第一确定单元确定的所述输入图像的大气光值和所述第二确定单元确定的所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
具体的,所述第二确定单元,包括:
优化条件判断模块,用于确定所述多个像素点中的第一像素点对应的亮度值是否满足透射率优化条件,其中,所述透射率优化条件包括:像素点的第一颜色分量的亮度值和第二颜色分量的亮度值之差小于预设阈值,并且所述像素点在对应的暗通道中的亮度值大于预设门限,其中,在所述像素点的多个颜色分量中,所述第一颜色分量具有最大亮度值并且所述第二颜色分量具有最小亮度值;
透射率第一确定模块,用于若根据所述优化条件判断模块确定所述第一像素点对应的亮度值满足所述透射率优化条件,确定所述第一像素点的第一透射率为一;
透射率第二确定模块,用于若根据所述优化条件判断模块确定所述第一像素点对应的亮度值不满足所述透射率优化条件,根据暗通道先验规律和雾天成型模型,确定所述第一像素点的第一透射率。
具体的,所述透射率第二确定模块根据下式确定所述第一像素点的第一透射率:
其中,为像素点x的第一透射率,ω为修正参数,W(x)是以像素点x为中心的局部窗口,r、g、b代表红、绿、蓝三个颜色通道,Ic(y)为以像素点x为中心的局部窗口中的像素点的亮度值,Ac为大气光值。
具体的,所述第一确定单元41包括:
第一选取模块,用于从所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中选取至少一个像素点,其中,所述至少一个像素点中的每个像素点的亮度值大于或等于所述暗通道包括的其它像素点的亮度值;
第二选取模块,用于根据所述第一选取模块选取的至少一个像素点从所述输入图像中选取至少一个满足预设限制条件的像素点;
第一大气光值确定模块,用于将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,所述第一颜色分量是选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点的多个颜色分量中,具有最大亮度值的颜色分量。
具体的,所述大气光值确定模块中的预设限制条件由下式确定:
其中,differ_map(x)为像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量和第二颜色分量的亮度值之差,max I(x)为第一颜色分量的亮度值,min I(x)为第二颜色分量的亮度值,在像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量具有最大亮度值,第二颜色分量具有最小亮度值,α是预设亮度差值。
进一步地,所述第一确定单元41,还包括:
判断模块,用于判断所述第一大气光值确定模块确定的大气光值是否等于0;
第二大气光值确定模块,用于如果所述判断模块确定所述第一大气光值确定模块确定的大气光值等于0,则使α=α+Δα,再将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,所述预设限制条件中的α等于α+Δα;其中,Δα为预设的α递增步进值。
具体的,所述第三确定单元43,包括:
修正模块,用于通过引导滤波器对所述多个像素点的第一透射率进行修正,得到所述多个像素点的修正后的第一透射率;
无雾图像确定模块,用于根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的修正后的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
具体的,所述无雾图像确定模块根据下式确定所述输入图像对应的无雾图像:
其中,Ic(x)表示所述输入图像的像素值,Ac表示所述输入图像的大气光值,tc(x)表示输入图像的多个像素点的第一透射率,Jc(x)表示所述输入图像对应的无雾图像的像素值,t0表示预设透射率下限。
本发明实施例提供的图像去雾的装置可以应用在前述对应的方法实施例一中,详情参见上述实施例一的描述,在此不再赘述。
实施例四
图5示出了本发明实施例四提供的图像去雾的装置具体结构框图,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。该图像去雾的装置5可以是内置于移动终端中的软件单元、硬件单元或者软硬件结合的单元,该装置5包括:判断单元51,还包括实施例三种所示的第一确定单元41、第二确定单元42和第三确定单元43。
其中,判断单元51,用于确定所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中目标像素点所占的比例是否小于预设比例值,其中,所述目标像素点的亮度值低于预设亮度阈值,若通过所述判断单元确定所述目标像素点所占的比例小于所述预设比例值,则通过所述第一确定单元确定所述输入图像的大气光值。
如果根据所述判断单元51确定所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中目标像素点所占的比例小于预设比例值,则调用第一确定单元41、第二确定单元42和第三确定单元43对输入图像进行去雾处理;否则,认为所述输入图像为清晰的图像,直接存储所述输入图像至数据库中。
值得注意的是,上述装置实施例中,所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (19)
1.一种图像去雾的方法,其特征在于,包括:
确定输入图像的大气光值,其中,所述输入图像包括多个像素点;
根据所述多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率;
根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率,包括:
确定所述多个像素点中的第一像素点对应的亮度值是否满足透射率优化条件,其中,所述透射率优化条件包括:像素点的第一颜色分量的亮度值和第二颜色分量的亮度值之差小于预设阈值,并且所述像素点在对应的暗通道中的亮度值大于预设门限,其中,在所述像素点的多个颜色分量中,所述第一颜色分量具有最大亮度值并且所述第二颜色分量具有最小亮度值;
若所述第一像素点对应的亮度值满足所述透射率优化条件,确定所述第一像素点的第一透射率为一;
若所述第一像素点对应的亮度值不满足所述透射率优化条件,根据暗通道先验规律和雾天成型模型,确定所述第一像素点的第一透射率。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据暗通道先验规律和雾天成型模型,确定所述第一像素点的第一透射率,包括:
所述第一透射率由下式确定:
其中,为像素点x的第一透射率,ω为修正参数,W(x)是以像素点x为中心的局部窗口,r、g、b代表红、绿、蓝三个颜色通道,Ic(y)为以像素点x为中心的局部窗口中的像素点的亮度值,Ac为大气光值。
4.如权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,所述确定输入图像的大气光值包括:
从所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中选取至少一个像素点,其中,所述至少一个像素点中的每个像素点的亮度值大于或等于所述暗通道包括的其它像素点的亮度值;
根据所述至少一个像素点从所述输入图像中选取至少一个满足预设限制条件的像素点;
将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,所述第一颜色分量是选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点的多个颜色分量中,具有最大亮度值的颜色分量。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述预设限制条件由下式确定:
其中,differ_map(x)为像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量和第二颜色分量的亮度值之差,max I(x)为第一颜色分量的亮度值,min I(x)为第二颜色分量的亮度值,在像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量具有最大亮度值,第二颜色分量具有最小亮度值,α是预设亮度差值。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值之后,还包括:
判断所述大气光值是否等于0;
如果所述大气光值等于0,则所述将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,包括:
使α=α+Δα,所述预设限制条件中的α等于α+Δα;
其中,Δα为预设的α递增步进值。
7.如权利要求1至6中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像,包括:
通过引导滤波器对所述多个像素点的第一透射率进行修正,得到所述多个像素点的修正后的第一透射率;
根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的修正后的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
8.如权利要求1至7中任一项所述的方法,其特征在于,所述输入图像对应的无雾图像由下式确定:
其中,Ic(x)表示所述输入图像的像素值,Ac表示所述输入图像的大气光值,tc(x)表示输入图像的多个像素点的第一透射率,Jc(x)表示所述输入图像对应的无雾图像的像素值,t0表示预设透射率下限。
9.如权利要求1至8中任一项所述的方法,其特征在于,在所述确定输入图像的大气光值之前,还包括:
确定所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中目标像素点所占的比例是否小于预设比例值,其中,所述目标像素点的亮度值低于预设亮度阈值;
所述确定输入图像的大气光值,包括:
若所述目标像素点所占的比例小于所述预设比例值,确定所述输入图像的大气光值。
10.一种处理图像的装置,其特征在于,包括:
第一确定单元,用于确定输入图像的大气光值,其中,所述输入图像包括多个像素点;
第二确定单元,用于根据所述多个像素点对应的亮度值,确定所述多个像素点的第一透射率;
第三确定单元,用于根据所述第一确定单元确定的所述输入图像的大气光值和所述第二确定单元确定的所述多个像素点的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
11.如权利要求10所述的装置,其特征在于,所述第二确定单元,包括:
优化条件判断模块,用于确定所述多个像素点中的第一像素点对应的亮度值是否满足透射率优化条件,其中,所述透射率优化条件包括:像素点的第一颜色分量的亮度值和第二颜色分量的亮度值之差小于预设阈值,并且所述像素点在对应的暗通道中的亮度值大于预设门限,其中,在所述像素点的多个颜色分量中,所述第一颜色分量具有最大亮度值并且所述第二颜色分量具有最小亮度值;
透射率第一确定模块,用于若根据所述优化条件判断模块确定所述第一像素点对应的亮度值满足所述透射率优化条件,确定所述第一像素点的第一透射率为一;
透射率第二确定模块,用于若根据所述优化条件判断模块确定所述第一像素点对应的亮度值不满足所述透射率优化条件,根据暗通道先验规律和雾天成型模型,确定所述第一像素点的第一透射率。
12.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述透射率第二确定模块根据下式确定所述第一像素点的第一透射率:
其中,为像素点x的第一透射率,ω为修正参数,W(x)是以像素点x为中心的局部窗口,r、g、b代表红、绿、蓝三个颜色通道,Ic(y)为以像素点x为中心的局部窗口中的像素点的亮度值,Ac为大气光值。
13.如权利要求10至12中任一项所述的装置,其特征在于,所述第一确定单元包括:
第一选取模块,用于从所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中选取至少一个像素点,其中,所述至少一个像素点中的每个像素点的亮度值大于或等于所述暗通道包括的其它像素点的亮度值;
第二选取模块,用于根据所述第一选取模块选取的至少一个像素点从所述输入图像中选取至少一个满足预设限制条件的像素点;
第一大气光值确定模块,用于将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,所述第一颜色分量是选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点的多个颜色分量中,具有最大亮度值的颜色分量。
14.如权利要求13所述的装置,其特征在于,所述大气光值确定模块中的预设限制条件由下式确定:
其中,differ_map(x)为像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量和第二颜色分量的亮度值之差,max I(x)为第一颜色分量的亮度值,min I(x)为第二颜色分量的亮度值,在像素点x的多个颜色分量中,第一颜色分量具有最大亮度值,第二颜色分量具有最小亮度值,α是预设亮度差值。
15.如权利要求14所述的装置,其特征在于,所述第一确定单元,还包括:
判断模块,用于判断所述第一大气光值确定模块确定的大气光值是否等于0;
第二大气光值确定模块,用于如果所述判断模块确定所述第一大气光值确定模块确定的大气光值等于0,则使α=α+Δα,再将选取出的满足预设限制条件的至少一个像素点中的第一颜色分量的亮度值作为大气光值,所述预设限制条件中的α等于α+Δα;其中,Δα为预设的α递增步进值。
16.如权利要求10至15中任一项所述的装置,其特征在于,所述第三确定单元,包括:
修正模块,用于通过引导滤波器对所述多个像素点的第一透射率进行修正,得到所述多个像素点的修正后的第一透射率;
无雾图像确定模块,用于根据所述输入图像的大气光值和所述多个像素点的修正后的第一透射率,确定所述输入图像对应的无雾图像。
17.如权利要求10至16中任一项所述的装置,其特征在于,所述无雾图像确定模块根据下式确定所述输入图像对应的无雾图像:
其中,Ic(x)表示所述输入图像的像素值,Ac表示所述输入图像的大气光值,tc(x)表示输入图像的多个像素点的第一透射率,Jc(x)表示所述输入图像对应的无雾图像的像素值,t0表示预设透射率下限。
18.如权利要求10至17中任一项所述的装置,其特征在于,所述装置,还包括:
判断单元,用于确定所述输入图像的暗通道所包括的所有像素点中目标像素点所占的比例是否小于预设比例值,其中,所述目标像素点的亮度值低于预设亮度阈值,若通过所述判断单元确定所述目标像素点所占的比例小于所述预设比例值,则通过所述第一确定单元确定所述输入图像的大气光值。
19.一种移动终端,其特征在于,所述移动终端包括如权利要求10至18任一项所述的图像去雾的装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410624524.8A CN104331867B (zh) | 2014-11-06 | 2014-11-06 | 图像去雾的方法、装置及移动终端 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410624524.8A CN104331867B (zh) | 2014-11-06 | 2014-11-06 | 图像去雾的方法、装置及移动终端 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104331867A true CN104331867A (zh) | 2015-02-04 |
CN104331867B CN104331867B (zh) | 2018-01-16 |
Family
ID=52406588
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410624524.8A Active CN104331867B (zh) | 2014-11-06 | 2014-11-06 | 图像去雾的方法、装置及移动终端 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104331867B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104809697A (zh) * | 2015-03-13 | 2015-07-29 | 哈尔滨工程大学 | 一种改进的高提升滤波快速海雾图像增强方法 |
CN105513024A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-04-20 | 魅族科技(中国)有限公司 | 一种图像处理的方法及终端 |
CN107424135A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-12-01 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
CN109427041A (zh) * | 2017-08-25 | 2019-03-05 | 中国科学院上海高等研究院 | 一种图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备 |
CN110544220A (zh) * | 2019-09-05 | 2019-12-06 | 北京天地玛珂电液控制系统有限公司 | 一种煤矿井下视频图像智能去雾方法、存储介质及系统 |
CN113781329A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-12-10 | 北京数慧时空信息技术有限公司 | 一种遥感图像的雾去除方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101783012A (zh) * | 2010-04-06 | 2010-07-21 | 中南大学 | 一种基于暗原色的自动图像去雾方法 |
US20110188775A1 (en) * | 2010-02-01 | 2011-08-04 | Microsoft Corporation | Single Image Haze Removal Using Dark Channel Priors |
CN102609909A (zh) * | 2012-01-13 | 2012-07-25 | 安科智慧城市技术(中国)有限公司 | 一种单幅图像去雾方法及装置 |
CN103034983A (zh) * | 2013-01-10 | 2013-04-10 | 厦门大学 | 一种基于各向异性滤波的去雾方法 |
CN104077750A (zh) * | 2014-06-18 | 2014-10-01 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种图像的处理方法 |
CN104166968A (zh) * | 2014-08-25 | 2014-11-26 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种图像去雾的方法、装置及移动终端 |
-
2014
- 2014-11-06 CN CN201410624524.8A patent/CN104331867B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110188775A1 (en) * | 2010-02-01 | 2011-08-04 | Microsoft Corporation | Single Image Haze Removal Using Dark Channel Priors |
CN101783012A (zh) * | 2010-04-06 | 2010-07-21 | 中南大学 | 一种基于暗原色的自动图像去雾方法 |
CN102609909A (zh) * | 2012-01-13 | 2012-07-25 | 安科智慧城市技术(中国)有限公司 | 一种单幅图像去雾方法及装置 |
CN103034983A (zh) * | 2013-01-10 | 2013-04-10 | 厦门大学 | 一种基于各向异性滤波的去雾方法 |
CN104077750A (zh) * | 2014-06-18 | 2014-10-01 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种图像的处理方法 |
CN104166968A (zh) * | 2014-08-25 | 2014-11-26 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种图像去雾的方法、装置及移动终端 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104809697A (zh) * | 2015-03-13 | 2015-07-29 | 哈尔滨工程大学 | 一种改进的高提升滤波快速海雾图像增强方法 |
CN104809697B (zh) * | 2015-03-13 | 2018-03-13 | 哈尔滨工程大学 | 一种改进的高提升滤波快速海雾图像增强方法 |
CN105513024A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-04-20 | 魅族科技(中国)有限公司 | 一种图像处理的方法及终端 |
CN107424135A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-12-01 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
CN109427041A (zh) * | 2017-08-25 | 2019-03-05 | 中国科学院上海高等研究院 | 一种图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备 |
CN109427041B (zh) * | 2017-08-25 | 2021-10-22 | 中国科学院上海高等研究院 | 一种图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备 |
CN110544220A (zh) * | 2019-09-05 | 2019-12-06 | 北京天地玛珂电液控制系统有限公司 | 一种煤矿井下视频图像智能去雾方法、存储介质及系统 |
CN110544220B (zh) * | 2019-09-05 | 2022-02-22 | 北京天玛智控科技股份有限公司 | 一种煤矿井下视频图像智能去雾方法、存储介质及系统 |
CN113781329A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-12-10 | 北京数慧时空信息技术有限公司 | 一种遥感图像的雾去除方法 |
CN113781329B (zh) * | 2021-08-17 | 2023-10-20 | 北京数慧时空信息技术有限公司 | 一种遥感图像的雾去除方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104331867B (zh) | 2018-01-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107301623B (zh) | 一种基于暗通道和图像分割的交通图像去雾方法及系统 | |
CN104331867B (zh) | 图像去雾的方法、装置及移动终端 | |
CN107767354B (zh) | 一种基于暗原色先验的图像去雾算法 | |
CN103218778B (zh) | 一种图像和视频的处理方法及装置 | |
CN105354806B (zh) | 基于暗通道的快速去雾方法及系统 | |
CN106846263B (zh) | 基于融合通道且对天空免疫的图像去雾方法 | |
KR101448164B1 (ko) | 파라미터 최적화를 이용한 영상의 안개 제거 방법 | |
Gao et al. | Sand-dust image restoration based on reversing the blue channel prior | |
CN102750674B (zh) | 基于自适应容差的视频图像去雾方法 | |
CN103020920B (zh) | 一种低照度图像增强方法 | |
WO2016206087A1 (zh) | 一种低照度图像处理方法和装置 | |
CN103955905A (zh) | 基于快速小波变换和加权图像融合的单幅图像去雾方法 | |
TW201610912A (zh) | 基於混合暗通道先驗的影像除霧方法及其系統 | |
CN104166968A (zh) | 一种图像去雾的方法、装置及移动终端 | |
CN104766307A (zh) | 一种图像处理的方法及设备 | |
TWI489416B (zh) | 影像還原方法 | |
CN104318535B (zh) | 图像去雾的方法、装置及移动终端 | |
CN104299192A (zh) | 一种基于大气光散射物理模型的单幅图像去雾方法 | |
CN110689490A (zh) | 一种基于纹理颜色特征和优化透射率的水下图像复原方法 | |
CN103020921A (zh) | 基于局部统计信息的单幅图像去雾方法 | |
CN111598814B (zh) | 基于极端散射通道的单图像去雾方法 | |
CN111563852A (zh) | 一种基于低复杂度mf的暗通道先验去雾方法 | |
CN103778605A (zh) | 一种雾天图像增强方法 | |
CN107977941A (zh) | 一种明亮区域色彩保真及对比度增强的图像去雾方法 | |
CN104168402A (zh) | 一种视频帧图像去雾方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CP03 | Change of name, title or address | ||
CP03 | Change of name, title or address |
Address after: Changan town in Guangdong province Dongguan 523860 usha Beach Road No. 18 Patentee after: GUANGDONG OPPO MOBILE TELECOMMUNICATIONS CORP., Ltd. Address before: Changan town in Guangdong province Dongguan 523841 usha Beach Road No. 18 Patentee before: GUANGDONG OPPO MOBILE TELECOMMUNICATIONS CORP., Ltd. |