CN108038831A - 一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法，属于彩色视频去雾的技术领域；该方法的处理对象是带雾天气下的拍摄得到的彩色视频，将彩色视频分解为若干帧输入图像；采用双线性插值的方法将输入图像缩小设定倍数得到缩小图像；将缩小图像的RGB空间转为HSV空间后，采用最大值滤波和双边滤波的方法对HSV空间进行滤波去噪处理后，按照设定倍数进行放大，得到与输入图像大小相同的场景深度图；选出输入图像的RGB三个通道的最大值后，将所述最大值、输入图像的每一个像素点、第四步得到的场景深度图带入大气散射模型中进行运算，得到最终的输入图像；该方法可以有效的提高去雾质量及降低运算时间。

Description

一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法
技术领域
本发明属于彩色视频去雾的技术领域，具体涉及一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法。
背景技术
近年来，雾天气发生频率逐年的增加，在这样恶劣的自然环境下，人们拍摄的图像视频，总是呈现对比度低下，影响视觉效果和主观能见度模糊低下等特点。去雾方法的相关研究成果可广泛应用于航拍、水下图像分析、户外视频监控、日常照片处理等诸多领域。基于大气散射模型的去雾方法通过组建对应的数学模型，反演退化过程，补偿该进程中的损耗，由此可获取复原图像。它具有适应性强，原始内容信息耗费少的优点。但是，由于需要计算各个参数，导致计算量太大，运算速度慢，实时性差以及去雾质量不高。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法，在计算参数时通过采用大气散射模型的最大值滤波及双边滤波的方法，可以有效的提高去雾质量；以及在获得场景深度时先缩小输入图像后，再同比例放大场景深度的方法，可以有效的降低运算时间。
本发明是通过下述技术方案实现的：
一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法，该方法的处理对象是带雾天气下的拍摄得到的彩色视频，步骤如下：
第一步，将彩色视频分解为若干帧输入图像；
第二步，采用双线性插值的方法将输入图像缩小设定倍数a得到缩小图像；
第三步，将缩小图像的RGB空间转为HSV空间后，先采用最大值滤波的方法对HSV空间进行滤波去噪处理，再采用双边滤波的方法对HSV空间进行保边去噪处理后，得到缩小的场景深度图；
第四步，将缩小的场景深度图按照第二步的设定倍数a进行放大，得到与输入图像大小相同的场景深度图；
第五步，选出输入图像的RGB三个通道的最大值后，将所述最大值、输入图像的每一个像素点、第四步得到的场景深度图带入大气散射模型中进行运算，得到最终的输入图像。
进一步的，在第三步中，所述最大值滤波的方法为：
(1)选取一个HSV空间的方形单元；
(2)对所述方形单元中除中心像素值以外的其余像素值进行排序，选出最大像素值；
(3)将中心像素值和所述最大像素值进行比较，若中心像素值比最大像素值小，则将方形单元的中心像素值替换为最大像素值，若中心像素值比最大像素值大，则无需替换；
(4)对HSV空间的所有方形单元均重复(1)-(3)的步骤。
进一步的，在第四步中，所述放大的方法为：将缩小的场景深度图的每一个像素点都扩展为a*a个像素点，且像素值保持不变。
有益效果：本发明采用先缩小输入图像，处理获得缩小的场景深度图后，再同比例放大缩小的场景深度图，使其与输入图像大小相同的方法，能够提高去雾算法的运算速度；采用最大值滤波和双边滤波的方法来获得场景深度图的方法，能够更好的提高图像质量；因此，采用多种算法相结合的方式，有效的提高了去雾后的图像的对比度及图像质量，极大的提高了图像处理的运算速度，使去雾算法能够处理彩色视频。
附图说明
图1为本发明的整体流程原理图。
图2为本发明中获得缩小的场景深度的流程图。
图3为本发明中缩小输入图像、放大缩小的场景深度图的示意图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本实施例提供了一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法，该方法的处理对象是带雾天气下的拍摄得到的彩色视频，具体步骤如下：
第一步，将彩色视频分解为若干帧输入图像；
第二步，采用现有技术的双线性插值的方法将输入图像缩小设定倍数a得到缩小图像，即把输入图像的长和宽均缩小设定倍数a，缩小图像的像素数量等于1/(a*a)倍的输入图像的像素数量，因此，缩小图像的像素数量远小于输入图像的像素数量，像素数量少能够提升后续计算的处理速度；
第三步，将缩小图像的RGB空间(RED、GREEN、BLUE即红、绿、蓝)转为HSV空间(Hue,Saturation,Value)后，先采用现有技术的最大值滤波的方法对HSV空间进行滤波去噪处理，再采用现有技术的双边滤波的方法对HSV空间进行保边去噪处理后，即可得到缩小的场景深度图；
其中，所述最大值滤波的方法为：(1)选取一个HSV空间的方形单元；(2)对所述方形单元中除中心像素值以外的其余像素值进行排序，选出最大像素值；(3)将中心像素值和所述最大像素值进行比较，若中心像素值比最大像素值小，则将方形单元的中心像素值替换为最大像素值，若中心像素值比最大像素值大，则无需替换；(4)对HSV空间的所有方形单元均重复(1)-(3)的步骤；采用最大值滤波的方法能够发现图像中的亮点；
所述双边滤波的方法采用的滤波器由两个函数组成，一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数，另一个函数是由像素差值决定滤波器系数，可以达到保边去噪效果；
第四步，将缩小的场景深度图按照第二步的设定倍数a进行放大，即将缩小的场景深度图的每一个像素点都扩展为a*a个像素点，且像素值保持不变，即在二维平面上，将每一个像素点的值扩为a*a大小的方块，方块中每个点的值均为该像素点的值，得到与输入图像相同大小且误差很小的场景深度图；
第五步，选出输入图像的RGB三个通道的最大值后，将所述最大值、输入图像的每一个像素点、第四步得到的场景深度图带入大气散射模型中进行运算，即可得到最终的清晰的输入图像。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法，该方法的处理对象是带雾天气下的拍摄得到的彩色视频，其特征在于：
第一步，将彩色视频分解为若干帧输入图像；
第二步，采用双线性插值的方法将输入图像缩小设定倍数a得到缩小图像；
第三步，将缩小图像的RGB空间转为HSV空间后，先采用最大值滤波的方法对HSV空间进行滤波去噪处理，再采用双边滤波的方法对HSV空间进行保边去噪处理后，得到缩小的场景深度图；
第四步，将缩小的场景深度图按照第二步的设定倍数a进行放大，得到与输入图像大小相同的场景深度图；
第五步，选出输入图像的RGB三个通道的最大值后，将所述最大值、输入图像的每一个像素点、第四步得到的场景深度图带入大气散射模型中进行运算，得到最终的输入图像。
2.如权利要求1所述的一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法，其特征在于，在第三步中，所述最大值滤波的方法为：
(1)选取一个HSV空间的方形单元；
(2)对所述方形单元中除中心像素值以外的其余像素值进行排序，选出最大像素值；
(3)将中心像素值和所述最大像素值进行比较，若中心像素值比最大像素值小，则将方形单元的中心像素值替换为最大像素值，若中心像素值比最大像素值大，则无需替换；
(4)对HSV空间的所有方形单元均重复(1)-(3)的步骤。
3.如权利要求1所述的一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法，其特征在于，在第四步中，所述放大的方法为：将缩小的场景深度图的每一个像素点都扩展为a*a个像素点，且像素值保持不变。
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