CN110852960A - 一种去除雾化的图像增强装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种去除雾化的图像增强装置及方法,包括外壳和设置在外壳上的立体探测装置，所述外壳上还设置有辅助照明装置，所述辅助照明装置共分为若干组,所述外壳内还设置图像处理系统，所述立体探测装置具体包括设置在外壳正前方的前视双目体视探头和设置在外壳左右两侧的单侧体视探头，所述辅助照明装置包括主灯和若干围绕在立体探测装置周围的副灯，本发明的有益效果是：其能够对海上的有雾图像进行去雾，从而提高海上图像的清晰度与对比度，优化海上图像的视觉体验。
Description
技术领域
本发明涉及图像增强处理技术领域，具体为一种去除雾化的图像增强装置及方法。
背景技术
雾是陆地和海洋常见的一种天气现象，雾的存在会导致拍摄的图像对比度和饱和度降低，产生色调偏移。海上水汽大，因而拍摄得到的海上图像通常会受到雾的影响。现有的去雾算法大都是应用于陆地的有雾图像，而很少是针对海上的有雾图像。同时海洋孕育着大大的能源和资源，是人类生存与发展的重要领域，人类社会的发展也必然越来越依赖海洋，目前，越来越多的人类活动都与海洋有关,相对于陆地有雾图像而言，海上图像当中天空区域和海面区域往往占据很大的比重，目标和细节信息较少，这一特点增加了海雾图像的清晰化难度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种去除雾化的图像增强装置及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种去除雾化的图像增强装置,包括外壳和设置在外壳上的立体探测装置，所述外壳上还设置有辅助照明装置，所述辅助照明装置共分为若干组,所述外壳内还设置图像处理系统；
所述立体探测装置具体包括设置在外壳正前方的前视双目体视探头和设置在外壳左右两侧的单侧体视探头；
所述辅助照明装置包括主灯和若干围绕在立体探测装置周围的副灯；
所述图像处理系统包括若干田字方格板和颜色校对板。
优选的，所述立体探测装置具体采用低照度摄像机构成，所述辅助照明装置的主灯设置于外壳的正面，所述辅助照明装置的副灯呈环形结构环绕在低照度摄像机的四周。
一种去除雾化的图像增强的方法，包括图像处理系统；
优选的，图像处理系统通过田字方格板对图像进行方位坐标标注，记作图像I(x,y)，其中(x,y)为图像中像素的坐标位置，利用动态阈值白平衡算法对图像I(x,y)进行色彩校正，校正后的图像为I(x,y)′；
利用暗原色先验算法，求出色彩校正后图像I(x,y)′的暗通道图 Idark(x,y)；
根据暗通道图Idark(x,y)，对暗通道图像Idark(x,y)进行平均分块，分为KxK块，K大于等于1的整数，其中的一个方块图像为Ωi,j，计算出方块图像Ωi,j的权重因子Ci,j；
利用CLAHE的方法对有雾图像I(x,y)′进行处理；首先统计方块图像Ωi,j的分块直方图Histi,j；其次根据分块直方图Histi,j分别计算分块限制对比度直方图
和分块对比度拉伸直方图基于分块限制对比度直方图
计算方块Ωi,j相对应的灰度映射关系表
基于分块对比度拉伸直方图
计算方块Ωi,j相对应的灰度映射关系表
利用权重因子Ci,j，和灰度映射关系表
和
融合计算出方块Ωi,j最终的灰度映射关系表Mapi,j：
采用双线性插值算法逐个计算方块图像中每个像素对应的灰度映射值，得到增强的方块图像，对相邻方块图像与方块图像之间连接的的像素进行插值计算，插值计算之后的图像即为有雾图像I(x,y)增强后的图像。
优选的，所述动态阈值白平衡算法的过程为：
将图像I(x,y)从RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间，分别计算图像I(x,y)在YCbCr颜色空间内Cb、Cr的平均值Mb、Mr以及绝对值方差 Db、Dr，其中，Db、Dr的表达式为
其中，Cb(i,j)，Cr(i,j)分别是图像I(x,y)在 YCbCr颜色空间中Cb、Cr在(i,j)处的蓝色色度分量和红色分量，N是图像I(x,y)的像素总数；
计算近白区域，，计算接近白色区域的所有像素点，表达式为 |Cb(i，j)-(Mb+Db×sign(Mb))|＜1.5×Db、
|Cr(i，j)-(1.5×Mr+Dr×sign(Mr))|＜1.5×Dr；
设一个“参考白色点”的亮度矩阵RL，若符合判别式，则作为参考白色点,并把该点(i,j)的亮度即Y分量值赋给RL(i,j)；若不符合，则该点的RL(i,j)值为0；
并将计算得到接近白色区域的所有像素点，按其亮度值从大到小依次排列。选择前10％的亮度值作为接近白色区域的参考白点。并选取其中亮度最小值Lu_min；调整RL，若RL(i,j)<Lu_min，则RL(i,j) ＝0；否则，RL(i,j)＝1；
分别把感兴趣区域图像的RGB三通道值与RL相乘，得到R2，G2， B2，计算R2，G2，B2的平均值Rav,Gav,Bav；
计算图像的最大亮度Ymax，公式为Ymax＝double(max(max(Y)))/15；得到三通道增益Rgain＝Ymax/Rav；Ggain＝Ymax/Gav；Bgain＝Ymax/Bav；
通过增益调整图像的RGB值，得到调整后的三种颜色通道 Ro,Go,Bo，Ro＝R*Rgain；Go＝G*Ggain；Bo＝B*Bgain；合成图像 I(x,y)′。
优选的，求出色彩校正后图像I(x,y)′的暗通道图Idark(x,y)的过程为：
读取I(x,y)′，求出图像中每个像素RGB分量中的最小值，存入一副与原始图像大小相同的灰度图中，接着对该灰度图进行最小值滤波，得到I(x,y)的暗通道图Idark(x,y)
优选的，利用暗原色先验算法得到图像Idark(x,y)计算方块图像Ωi,j的权重因子Ci,j的过程为：
分别求出相应方块图像Ωi,j内的暗通道Idark(x,y)的均值
和最大值
然后将该均值进行归一化，将归一化后的值作为相应块的权重因子Ci,j为：
优选的，所述步骤四中统计方块图像Ωi,j的分块直方图Histi,j的过程为：对分块内各个像素区域内对应的像素点进行排列，将像素值相同的像素点排在同一列，再将每一列像素点按像素值递增的顺序排列构成直方图；
关于根据Histi,j计算分块限制对比度直方图
的过程为：利用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大幅度的目的，并将这些裁剪掉的部分均匀的分布到直方图的其他部分；
所述步骤四
为对直方图进行对比度拉伸，该对比度拉伸是通过计算分段线性变换函数形式来实现对动态范围的变换，以达到增强图像对比度的效果，所述分段线性函数公式为：
其中x1、x2决定了需要转换的灰度范围，y1、y2决定了线性变换的斜率；
基于分块限制对比度直方图
计算方块图像Ωi,j相对应的灰度映射关系表
的过程为：该映射关系是根据截至频率及像素重新分配后的直方图分布状态来计算均衡化查找映射表；
基于分块对比度拉伸直方图
计算方块Ωi,j相对应的灰度映射关系表的过程为：通过计算上述分段线性变换的函数形式实现。
优选的，利用权重因子Ci,j，和灰度映射关系表
和计算方块图像Ωi,j最终的灰度映射关系表Mapi,j的过程为：
与现有技术相比，本发明的有益效果是：其能够对海上的有雾图像进行去雾，从而提高海上图像的清晰度与对比度，优化海上图像的视觉体验。
附图说明
图1为本发明图像I(x,y)的分块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：
一种去除雾化的图像增强装置,包括外壳和设置在外壳上的立体探测装置，所述外壳上还设置有辅助照明装置，所述辅助照明装置共分为若干组,所述外壳内还设置图像处理系统；
所述立体探测装置具体包括设置在外壳正前方的前视双目体视探头和设置在外壳左右两侧的单侧体视探头；
所述辅助照明装置包括主灯和若干围绕在立体探测装置周围的副灯；
所述图像处理系统包括若干田字方格板和颜色校对板。
优选的，所述立体探测装置具体采用低照度摄像机构成，所述辅助照明装置的主灯设置于外壳的正面，所述辅助照明装置的副灯呈环形结构环绕在低照度摄像机的四周。
一种去除雾化的图像增强的方法，包括图像处理系统；
优选的，图像处理系统通过田字方格板对图像进行方位坐标标注，记作图像I(x,y)，其中(x,y)为图像中像素的坐标位置，利用动态阈值白平衡算法对图像I(x,y)进行色彩校正，校正后的图像为I(x,y)′；
利用暗原色先验算法，求出色彩校正后图像I(x,y)′的暗通道图 Idark(x,y)；
根据暗通道图Idark(x,y)，对暗通道图像Idark(x,y)进行平均分块，分为KxK块，K大于等于1的整数，其中的一个方块图像为Ωi,j，计算出方块图像Ωi,j的权重因子Ci,j；
利用CLAHE的方法对有雾图像I(x,y)′进行处理；首先统计方块图像Ωi,j的分块直方图Histi,j；其次根据分块直方图Histi,j分别计算分块限制对比度直方图
和分块对比度拉伸直方图
基于分块限制对比度直方图
计算方块Ωi,j相对应的灰度映射关系表
基于分块对比度拉伸直方图
计算方块Ωi,j相对应的灰度映射关系表
利用权重因子Ci,j，和灰度映射关系表和融合计算出方块Ωi,j最终的灰度映射关系表Mapi,j：
采用双线性插值算法逐个计算方块图像中每个像素对应的灰度映射值，得到增强的方块图像，对相邻方块图像与方块图像之间连接的的像素进行插值计算，插值计算之后的图像即为有雾图像I(x,y)增强后的图像。
优选的，所述动态阈值白平衡算法的过程为：
将图像I(x,y)从RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间，分别计算图像I(x,y)在YCbCr颜色空间内Cb、Cr的平均值Mb、Mr以及绝对值方差 Db、Dr，其中，Db、Dr的表达式为
其中，Cb(i,j)，Cr(i,j)分别是图像I(x,y)在 YCbCr颜色空间中Cb、Cr在(i,j)处的蓝色色度分量和红色分量，N是图像I(x,y)的像素总数；
计算近白区域，，计算接近白色区域的所有像素点，表达式为 |Cb(i,j)-(Mb+Db×sign(Mb))|＜1.5×Db、
|Cr(i,j)-(1.5×Mr+Dr×sign(Mr))|＜1.5×Dr；
设一个“参考白色点”的亮度矩阵RL，若符合判别式，则作为参考白色点,并把该点(i,j)的亮度即Y分量值赋给RL(i,j)；若不符合，则该点的RL(i,j)值为0；
并将计算得到接近白色区域的所有像素点，按其亮度值从大到小依次排列。选择前10％的亮度值作为接近白色区域的参考白点。并选取其中亮度最小值Lu_min；调整RL，若RL(i,j)<Lu_min，则RL(i,j) ＝0；否则，RL(i,j)＝1；
分别把感兴趣区域图像的RGB三通道值与RL相乘，得到R2，G2， B2，计算R2，G2，B2的平均值Rav,Gav,Bav；
计算图像的最大亮度Ymax，公式为Ymax＝double(max(max(Y)))/15；得到三通道增益Rgain＝Ymax/Rav；Ggain＝Ymax/Gav；Bgain＝Ymax/Bav；
通过增益调整图像的RGB值，得到调整后的三种颜色通道 Ro,Go,Bo，Ro＝R*Rgain；Go＝G*Ggain；Bo＝B*Bgain；合成图像 I(x,y)′。
优选的，求出色彩校正后图像I(x,y)′的暗通道图Idark(x,y)的过程为：
读取I(x,y)′，求出图像中每个像素RGB分量中的最小值，存入一副与原始图像大小相同的灰度图中，接着对该灰度图进行最小值滤波，得到I(x,y)的暗通道图Idark(x,y)
优选的，利用暗原色先验算法得到图像Idark(x,y)计算方块图像Ωi,j的权重因子Ci,j的过程为：
分别求出相应方块图像Ωi,j内的暗通道Idark(x,y)的均值
和最大值
然后将该均值进行归一化，将归一化后的值作为相应块的权重因子Ci,j为：
优选的，所述步骤四中统计方块图像Ωi,j的分块直方图Histi,j的过程为：对分块内各个像素区域内对应的像素点进行排列，将像素值相同的像素点排在同一列，再将每一列像素点按像素值递增的顺序排列构成直方图；
关于根据Histi,j计算分块限制对比度直方图的过程为：利用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大幅度的目的，并将这些裁剪掉的部分均匀的分布到直方图的其他部分；
所述步骤四
为对直方图进行对比度拉伸，该对比度拉伸是通过计算分段线性变换函数形式来实现对动态范围的变换，以达到增强图像对比度的效果，所述分段线性函数公式为：
其中x1、x2决定了需要转换的灰度范围，y1、y2决定了线性变换的斜率；
基于分块限制对比度直方图
计算方块图像Ωi,j相对应的灰度映射关系表的过程为：该映射关系是根据截至频率及像素重新分配后的直方图分布状态来计算均衡化查找映射表；
基于分块对比度拉伸直方图
计算方块Ωi,j相对应的灰度映射关系表的过程为：通过计算上述分段线性变换的函数形式实现。
优选的，利用权重因子Ci,j，和灰度映射关系表
和计算方块图像Ωi,j最终的灰度映射关系表Mapi,j的过程为：
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种去除雾化的图像增强装置,包括外壳和设置在外壳上的立体探测装置，其特征在于：所述外壳上还设置有辅助照明装置，所述辅助照明装置共分为若干组,所述外壳内还设置图像处理系统；
所述立体探测装置具体包括设置在外壳正前方的前视双目体视探头和设置在外壳左右两侧的单侧体视探头；
所述辅助照明装置包括主灯和若干围绕在立体探测装置周围的副灯；
所述图像处理系统包括若干田字方格板和颜色校对板。
2.根据权利要求1所述的一种去除雾化的图像增强装置，其特征在于：所述立体探测装置具体采用低照度摄像机构成，所述辅助照明装置的主灯设置于外壳的正面，所述辅助照明装置的副灯呈环形结构环绕在低照度摄像机的四周。
3.一种去除雾化的图像增强的方法，包括图像处理系统，其特征在于：图像处理系统通过田字方格板对图像进行方位坐标标注，记作图像I(x,y)，其中(x,y)为图像中像素的坐标位置，利用动态阈值白平衡算法对图像I(x,y)进行色彩校正，校正后的图像为I(x,y)′；
利用暗原色先验算法，求出色彩校正后图像I(x,y)′的暗通道图Idark(x,y)；
根据暗通道图Idark(x,y)，对暗通道图像Idark(x,y)进行平均分块，分为KxK块，K大于等于1的整数，其中的一个方块图像为Ωi,j，计算出方块图像Ωi,j的权重因子Ci,j；
利用CLAHE的方法对有雾图像I(x,y)′进行处理；首先统计方块图像Ωi,j的分块直方图Histi,j；其次根据分块直方图Histi,j分别计算分块限制对比度直方图
和分块对比度拉伸直方图
基于分块限制对比度直方图
计算方块Ωi,j相对应的灰度映射关系表
基于分块对比度拉伸直方图
计算方块Ωi,j相对应的灰度映射关系表
利用权重因子Ci,j，和灰度映射关系表和融合计算出方块Ωi,j最终的灰度映射关系表Mapi,j：
采用双线性插值算法逐个计算方块图像中每个像素对应的灰度映射值，得到增强的方块图像，对相邻方块图像与方块图像之间连接的的像素进行插值计算，插值计算之后的图像即为有雾图像I(x,y)增强后的图像。
4.根据权利要求3所述的一种去除雾化的图像增强的方法，其特征在于：所述动态阈值白平衡算法的过程为：
将图像I(x,y)从RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间，分别计算图像I(x,y)在YCbCr颜色空间内Cb、Cr的平均值Mb、Mr以及绝对值方差Db、Dr，其中，Db、Dr的表达式为
其中，Cb(i,j)，Cr(i,j)分别是图像I(x,y)在YCbCr颜色空间中Cb、Cr在(i,j)处的蓝色色度分量和红色分量，N是图像I(x,y)的像素总数；
计算近白区域，，计算接近白色区域的所有像素点，表达式为|Cb(i,j)-(Mb+Db×sign(Mb))|＜1.5×Db、
|Cr(i,j)-(1.5×Mr+Dr×sign(Mr))|＜1.5×Dr；
设一个“参考白色点”的亮度矩阵RL，若符合判别式，则作为参考白色点,并把该点(i,j)的亮度即Y分量值赋给RL(i,j)；若不符合，则该点的RL(i,j)值为0；
并将计算得到接近白色区域的所有像素点，按其亮度值从大到小依次排列。选择前10％的亮度值作为接近白色区域的参考白点。并选取其中亮度最小值Lu_min；调整RL，若RL(i,j)<Lu_min，则RL(i,j)＝0；否则，RL(i,j)＝1；
分别把感兴趣区域图像的RGB三通道值与RL相乘，得到R2，G2，B2，计算R2，G2，B2的平均值Rav,Gav,Bav；
计算图像的最大亮度Ymax，公式为Ymax＝double(max(max(Y)))/15；得到三通道增益Rgain＝Ymax/Rav；Ggain＝Ymax/Gav；Bgain＝Ymax/Bav；
通过增益调整图像的RGB值，得到调整后的三种颜色通道Ro,Go,Bo，Ro＝R*Rgain；Go＝G*Ggain；Bo＝B*Bgain；合成图像I(x,y)′。
5.根据权利要求3所述的一种去除雾化的图像增强的方法，其特征在于：求出色彩校正后图像I(x,y)′的暗通道图Idark(x,y)的过程为：
读取I(x,y)′，求出图像中每个像素RGB分量中的最小值，存入一副与原始图像大小相同的灰度图中，接着对该灰度图进行最小值滤波，得到I(x,y)的暗通道图Idark(x,y)
6.根据权利要求3所述的一种去除雾化的图像增强的方法，其特征在于：利用暗原色先验算法得到图像Idark(x,y)计算方块图像Ωi,j的权重因子Ci,j的过程为：
分别求出相应方块图像Ωi,j内的暗通道Idark(x,y)的均值
和最大值
然后将该均值进行归一化，将归一化后的值作为相应块的权重因子Ci,j为：
7.根据权利要求3所述的一种去除雾化的图像增强的方法，其特征在于：所述步骤四中统计方块图像Ωi,j的分块直方图Histi,j的过程为：对分块内各个像素区域内对应的像素点进行排列，将像素值相同的像素点排在同一列，再将每一列像素点按像素值递增的顺序排列构成直方图；
关于根据Histi,j计算分块限制对比度直方图
的过程为：利用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大幅度的目的，并将这些裁剪掉的部分均匀的分布到直方图的其他部分；
所述步骤四
为对直方图进行对比度拉伸，该对比度拉伸是通过计算分段线性变换函数形式来实现对动态范围的变换，以达到增强图像对比度的效果，所述分段线性函数公式为：
其中x1、x2决定了需要转换的灰度范围，y1、y2决定了线性变换的斜率；
基于分块限制对比度直方图
计算方块图像Ωi,j相对应的灰度映射关系表
的过程为：该映射关系是根据截至频率及像素重新分配后的直方图分布状态来计算均衡化查找映射表；
基于分块对比度拉伸直方图
计算方块Ωi,j相对应的灰度映射关系表的过程为：通过计算上述分段线性变换的函数形式实现。
8.根据权利要求3所述的一种去除雾化的图像增强的方法，其特征在于：利用权重因子Ci,j，和灰度映射关系表
和
计算方块图像Ωi,j最终的灰度映射关系表Mapi,j的过程为：
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- 2019-10-25 CN CN201911025008.2A patent/CN110852960A/zh active Pending
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