CN105303524A - 图像去雾设备和方法 - Google Patents

Abstract

本公开涉及图像去雾设备和方法，其能够通过根据雾的浓度适应性地控制去雾参数来去除雾，从而提供没有差异感的去雾图像。

Description

图像去雾设备和方法

相关申请的交叉引用

本申请基于并要求于2014年6月20日向韩国知识产权局提交的韩国专利申请第10-2014-0075851号的优先权的权益，通过引用将其公开的全部内容结合于此。

技术领域

本公开涉及图像去雾设备和方法，并且更具体地，涉及通过根据雾的浓度适应性地控制去雾参数来提供没有差异感的去雾图像的技术。

背景技术

雾是大气中的水蒸气被冷凝并在地表周围漂浮的现象。由于雾具有比空气的颗粒更大的颗粒，因此光被更多地散射并且由于光的散射导致在雾中获得的图像的对比度和色度降低。

在雾中获得的图像具有低对比度和低彩色逼真度，并且因此在雾中的精确目标识别是不可能的。

基于暗通道优先(DCP)的现有图像去雾技术使用根据以下公式1或公式2的透射图(transmissionmap)来去雾。在此情况下，对于去雾参数，A被设定为图像的最亮像素值或对应于0.01％的暗通道的亮度值，并且w被设定为固定值。

[公式1]

T＝1–w×min(min(RGB/A))

[公式2]

T＝1–w×med(min(RGB/A))

在公式1和2中，T是指表示光的散射程度取决于距离的透射图，并且w是指权重。

因此，现有的图像去雾技术在不考虑雾的浓度的情况下设置除雾参数，并且因此导致除雾性能的劣化。

特别地，现有的图像去雾技术对无侧视镜系统(sidemirrorlesssystem)没有效果，无侧视镜系统通过无侧视镜的显示器将车辆的后侧图像提供给驾驶员。

发明内容

创作本公开以解决出现在现有技术中的上述问题，同时保持由现有技术实现的优势不受影响。

本公开的一方面提供图像去雾设备和方法，该设备和方法能够通过根据雾的浓度(density)适应性地控制去雾参数来去雾，从而提供没有差异感的去雾图像。

根据本公开的示例性实施方式，一种用于去除图像中的雾的设备包括：亮度曲线生成器，被配置为生成亮度曲线，亮度曲线表示在图像的像素单元中的每行位置的行内的像素的平均亮度值；最大变化点检测器，被配置为检测通过亮度曲线生成器所生成的亮度曲线上的亮度值之间的差值为最大的位置；标准化值检测器(normalizationvaluedetector)，被配置为基于由最大变化点检测器所检测的最大变化点处的亮度值检测标准化值；权重确定器，被配置为根据由最大变化点检测器所检测的最大变化点相对于图像的消失点(vanishingpoint)的相对位置来确定权重；以及控制器，被配置为基于由标准化值检测器所检测的标准化值以及由权重确定器所确定的权重从图像中去除雾。

根据本公开的另一个示例性实施方式，一种用于去除图像中的雾的方法包括：通过亮度曲线生成器来生成亮度曲线，亮度曲线表示图像的像素单元中的每行位置的行内的像素的平均亮度值；通过最大变化点检测器检测所生成的亮度曲线上的亮度值之间的差值为最大的位置作为最大变化点；通过标准化值检测器基于在所检测的最大变化点处的亮度值检测标准化值；通过权重确定器根据所检测的最大变化点相对于图像的消失点的相对位置来确定权重；以及通过控制器基于所检测的标准化值与所确定的权重从图像中去除雾。

附图说明

通过结合附图进行的以下详细描述，本公开的上述及其他目标、特征和优点将显而易见。

图1是示出根据本公开的示例性实施方式的用于去除图像中的雾的设备的示图；

图2是根据本公开的示例性实施方式的亮度曲线的实例；

图3是根据本公开的示例性实施方式的亮度曲线上的最大变化点的实例；

图4是根据本公开的示例性实施方式的确定权重的过程的实例；

图5是根据本公开的示例性实施方式的图像中的感兴趣区域的实例；以及

图6是根据本公开的示例性实施方式的用于去除图像中的雾的方法的流程图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施方式。

图1是示出根据本公开的示例性实施方式的用于去除图像中的雾的设备的示图。

如图1所示，根据本公开的示例性实施方式的用于去除图像中的雾的设备包括亮度曲线生成器10、最大变化点检测器20、标准化(normalization，归一化)值检测器30、权重确定器40和控制器50。

亮度曲线生成器10生成亮度曲线，亮度曲线表示针对图像的像素单元中的每行位置，行内的像素的平均亮度值。

通常，图像是像素组(矩阵)。在本文中所提到的行是包含像素的矩阵中的行。此外，也可引入具有至少一行作为组的新概念行。

图2示出了通过亮度曲线生成器10所生成的亮度曲线的实例。

在图2中，x轴表示像素单元中的行位置以及y轴表示构成行的像素的平均亮度值。

接下来，最大变化点检测器20检测由亮度曲线生成器10所生成的亮度曲线上的亮度值之间的差值为最大的位置gi。

在下文中，将参考图3详细地描述最大变化点检测器20的功能。

如图3所示，最大变化点检测器20基于亮度曲线上的任意点处的亮度值c(i)，将在该任意点左侧并间隔预定值λ的点处的亮度值c(i-λ)与在该任意点右侧并间隔预定值λ的点处的亮度值c(i+λ)之间的差值为最大的位置gi检测为最大变化点。在此，亮度值之间的差值为最大的位置是指与曲线相切的直线的梯度的大小为最大的接触点。

在此情况下，最大变化点检测器20根据下述公式3检测最大变化点g_i。

[公式3]

$g_i=\arg \underset{i}{\max }\left(\mathrm{\Δ}(i,\mathrm{\λ})\right),\mathrm{\Δ}(i,\mathrm{\λ})=|c(i-\mathrm{\λ})-c(i+\mathrm{\λ})|$

接下来，标准化值检测器30基于由最大变化点检测器20所检测的最大变化点处的亮度值c(g_i)来检测标准化值L。即，标准化值检测器30基于下述公式4来检测标准化值L。

[公式4]

L＝min(c(g_i)+α,1)

在上述公式4中，α表示防止图像饱和的临界值(marginalvalue)。

接下来，权重确定器40根据图像的消失点与由最大变化点检测器20所检测的最大变化点之间的相对位置来确定权重

即，权重确定器40根据最大变化点相对图像中的消失点的相对位置来确定权重。

在下文中，将参考图4详细地描述权重确定器40的功能。

在图4中，参考标号“410”表示图像中的消失点(准确地，包括消失点的水平线)以及参考标号“420”表示最大变化点(准确地，包括最大变化点的水平线)。

此外，图像中的位置值朝向图像的下部增加。即，图像的下部具有最大的位置值并且图像的上部具有最小的位置值。因此，参考标号“410”的位置值小于参考标号“420”的位置值。

进一步地，随着雾变厚，参考标号“420”相对于参考标号“410”向下远离参考标号“410”。因此，随着参考标号“420”变得远离参考标号“410”，权重增加，从而增加去雾效果。

权重确定器40根据下述公式5确定权重

[公式5]

在上述公式5中，k表示收敛速度控制常数，v表示图像中的消失点的位置，w_min表示最小权重以及w_max表示最大权重。

接下来，控制器50控制每个部件以正常地执行它们自身的功能。

具体地，控制器50基于由标准化值检测器30所检测的标准化值以及由权重确定器40所确定的权重从图像中去除雾。即，控制器50根据下列公式6从图像中去除雾。

[公式6]

$\tilde{J}=\frac{Y-L}{T^{\′}}-L,T^{\′}=1-\tilde{W}\×\min [\min \left(\min (\mathrm{RGB}/L)\right),1]$

在上述公式6中，表示雾被去除的图像，Y表示输入图像(亮度图像)，L表示标准化值，T'表示透射图以及表示权重。

此外，T'还可被下述公式7所取代。

[公式7]

$T^{\′}=1-\tilde{W}\×\min [\mathrm{med}\left(\min (\mathrm{RGB}/L)\right),1]$

为便于参考，在本公开的示例性实施方式中使用的暗通道是通常普遍使用的技术并且用于从图像中去除雾的方法并不是本公开的主旨。

本公开的示例性实施方式如同现有技术从图像中去除雾，但是重新定义了去雾参数(标准化值和权重)，并且根据雾的浓度适应性地设置去雾参数，从而增强去雾效果。

同时，本公开的示例性实施方式可被应用于车辆的无侧视镜系统。在此情况下，为了缩短去除雾所需的时间，优选地，从特定区(感兴趣区域)去除雾，而不是从由照相机拍摄的车辆的整个后侧图像中去除雾。

为此，本公开的示例性实施方式可进一步包括感兴趣区域提取器(未示出)。如图5所示，感兴趣区域提取器在整个图像中提取具有N×M(在此，N和M表示像素数)尺寸的感兴趣区域510，其中，感兴趣区域510的位置是固定的。即，优选地，感兴趣区域510的位置是与自身车辆的后侧相切的位置，从而驾驶员可确认位于自身车辆的后侧的其他车辆。

通过感兴趣区域提取器所提取的感兴趣区域被输入至亮度曲线生成器10。

图6是根据本公开的示例性实施方式的去除图像中的雾的方法的流程图。

首先，亮度曲线生成器10生成亮度曲线，亮度曲线表示针对图像的像素单元中的每行位置，行内的像素的平均亮度值(601)。

接下来，最大变化点检测器20检测由亮度曲线生成器所生成的亮度曲线上的亮度值之间的差值为最大的位置作为最大变化点(602)。

接下来，标准化值检测器30基于由最大变化点检测器20所检测的最大变化点处的亮度值来检测标准化值(603)。

接下来，权重确定器40根据由最大变化点检测器20所检测的最大变化点相对于图像的消失点的相对位置来确定权重(604)。

接下来，控制器50基于由标准化值检测器40所检测的标准化值以及由权重确定器40所确定的权重从图像中去除雾(605)。

通过该过程，可以提供没有差异感的去雾图像。

如上所述的，根据本公开的示例性实施方式，可以通过响应于雾的浓度适应性地控制去雾参数来去除雾，从而提供没有差异感的去雾图像。

此外，可以将根据本公开的示例性实施方式用于去除图像中的雾的设备和方法(其通过响应于雾的浓度适应性地控制去雾参数来去除雾)应用于车辆的无侧视镜系统。

如上所述，尽管已参考示例性实施方式和附图描述了本发明，但本领域技术人员将认识到，本公开并不限于此，而是在不背离在所附权利要求中限定的范围的情况下，可做出各种修改和变化。

图中各元件标号

10：亮度曲线生成器

20：最大变化点检测器

30：标准化值检测器

40：权重确定器

50：控制器。

Claims (12)

1.一种用于去除图像中的雾的设备，包括：

亮度曲线生成器，被配置为生成亮度曲线，所述亮度曲线表示针对所述图像的像素单元中的每行位置，行内的像素的平均亮度值；

最大变化点检测器，被配置为检测由所述亮度曲线生成器所生成的所述亮度曲线上的亮度值之间的差值为最大的位置；

标准化值检测器，被配置为基于在由所述最大变化点检测器所检测的所述最大变化点处的所述亮度值检测标准化值；

权重确定器，被配置为根据由所述最大变化点检测器所检测的所述最大变化点相对于所述图像的消失点的相对位置来确定权重；以及

控制器，被配置为基于由所述标准化值检测器所检测的所述标准化值以及由所述权重确定器所确定的所述权重从所述图像中去除雾。

2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述最大变化点检测器基于在所述亮度曲线上的任意点处的亮度值c(i)，检测在所述任意点的左侧并与所述任意点间隔λ的点处的亮度值c(i-λ)与在所述任意点的右侧并与所述任意点间隔λ的点处的亮度值c(i+λ)之间的差值为最大的位置g_i，作为所述最大变化点。

3.根据权利要求1所述的设备，其中，所述标准化值检测器检测通过将临界值加到在所述最大变化点处的所述亮度值而获得的结果值与1之中的较小值，作为所述标准化值。

4.根据权利要求1所述的设备，其中，随着所述最大变化点相对于所述消失点变得向下远离所述消失点，所述权重确定器增加所述权重。

5.根据权利要求1所述的设备，其中，所述图像是车辆的后侧图像。

6.根据权利要求5所述的设备，进一步包括：

感兴趣区域提取器，被配置为从所述后侧图像中提取与所述车辆的所述后侧相切的具有预定尺寸的感兴趣区域并且将所提取的感兴趣区域输入至所述亮度曲线生成器。

7.一种用于去除图像中的雾的方法，包括以下步骤：

通过亮度曲线生成器生成亮度曲线，所述亮度曲线表示针对所述图像的像素单元中的每行位置，行内的像素的平均亮度值；

通过最大变化点检测器检测所生成的亮度曲线上的亮度值之间的差值为最大的位置作为最大变化点；

通过标准化值检测器基于在所检测的最大变化点处的所述亮度值检测标准化值；

通过权重确定器根据所检测的最大变化点相对于所述图像的消失点的相对位置来确定权重；以及

通过控制器基于所检测的标准化值以及所确定的权重从所述图像中去除雾。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，在检测所述最大变化点的步骤中，基于在所述亮度曲线上的任意点处的亮度值c(i)，检测在所述任意点的左侧并与所述任意点间隔λ的点处的亮度值c(i-λ)与在所述任意点的左侧并与所述任意点间隔λ的点处的亮度值c(i+λ)之间的差值为最大的位置g_i，作为所述最大变化点。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，在检测所述标准化值的步骤中，检测通过将临界值加到所述最大变化点处的所述亮度值而获得的结果值与1之中的较小值，作为所述标准化值。

10.根据权利要求7所述的方法，其中，在确定所述权重的步骤中，随着所述最大变化点相对于所述消失点向下远离所述消失点，增加所述权重。

11.根据权利要求7所述的方法，其中，所述图像是车辆的后侧图像。

12.根据权利要求11所述的方法，进一步包括以下步骤：

通过感兴趣区域提取器从所述后侧图像中提取与所述车辆的所述后侧相切的具有预定尺寸的感兴趣区域并且将所提取的感兴趣区域输入至所述亮度曲线生成器。