TW201520977A - 影像處理裝置、影像處理方法以及控制程式 - Google Patents

影像處理裝置、影像處理方法以及控制程式 Download PDF

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Abstract

以低處理負載高速地去除影像中的霧。 包括：暗通道影像產生部20，其依據輸入影像產生暗通道影像；透過率影像產生部30，其基於該暗通道影像產生部20產生的該暗通道影像以及大氣光畫素值產生透過率影像；透過率修正部40，其修正該透過率影像產生部30所產生的該透過率影像；及霧除去影像產生部60，其基於經過該透過率修正部40修正過的透過率影像及該大氣光畫素值及該輸入影像，以除去該輸入影像中的霧。

Description

影像處理裝置、影像處理方法以及控制程式
本發明係關於除去影像中的霧的影像處理裝置、影像處理方法及控制程式。
已知例如專利文獻1記載的方法作為除去影像中的霧的影像處理方法。在此影像處理方法中，影像處理裝置將輸入影像的各畫素(各像素(pixel))的畫素值(R,G,B)除以大氣光的畫素值(R,G,B)藉以修正輸入影像。另外，影像處理裝置，在稱之為暗通道(Dark Channel)的局部區域中使用R,G,B的最小值，推定已修正的輸入影像的霧的密度。然後，影像處理裝置，從霧的密度中算出粗精度的透過率。而且，影像處理裝置，使用稱之為軟體影像擷取(soft matting)的手法算出微細精度的透過率。影像處理裝置使用此透過率以除去影像中的霧。
先行技術文獻
專利文獻
非專利文獻1：K.He,J.Sun and X.Tang, “Single Image Haza Removal Using Dark Channel Prior”, CVPR, 2009。
如上述，影像處理裝置在局部區域中求出暗通道。此局部區域為透過率視為一定的區域為佳。但是，在上述非專利文獻1所記載的方法中，其係為以求出暗通道的畫素為中心的預定尺寸的區域。因此，在局部區域中的透過率並非一定值而是有不均的情況。因此，在上述非專利文獻1所記載的方法中影像處理裝置藉由軟體影像擷取以執行均一化處理，但是軟體影像擷取的處理負載高而且耗費處理時間。
有鑑於此，本發明的目的為，提供影像處理裝置、影像處理方法及控制程式，其以低處理負載高速地去除影像中的霧。
為了達成上述目的，在本發明中提供一種影像處理裝置，其包括：暗通道影像產生部，其依據輸入影像產生暗通道影像；透過率影像產生部，其基於該暗通道影像產生部產生的該暗通道影像以及大氣光畫素值產生透過率影像；透過率修正部，其修正該透過率影像產生部所產生的該透過率影像；及霧除去影像產生部，其基於經過該透過率修正部修正過的透過率影像及該大氣光畫素值及該輸入影像，以除去該輸入影像中的霧。
另外，在本發明中，透過率修正部，將透過率影像分割為既定區域，依據已分割的各既定區域的各畫素的透過率的平均值進行2值化，基於該各既定區域中已被2值化的各值的個數以及該各既定區域內的各值的透過率的平均值，選擇該各既定區域內的各畫素的透過率。相較於軟體影像擷取，藉 由此種構成，能夠不增加處理負載而執行透過率的均一化。
另外，在本發明中，透過率修正部對該透過率影像執行型態學(morphology)處理。藉由此種構成，也能夠不增加處理負載而執行透過率的均一化。
另外，在本發明中，包括透過率整形部，將經過該透過率修正部修正過的該透過率影像的各畫素的透過率與該透過率影像產生部所產生的該透過率影像的各畫素的透過率進行乘算，再進行乘算出的值的平方根演算，藉以將該透過率影像整形；該霧除去影像產生部，基於由該透過率整形部整形過的該透過率影像及該大氣光畫素值及該輸入影像，以除去該輸入影像中的霧。藉由此種構成，在藉由透過率修正部修正透過率影像的情況下，能夠抑制光環的產生。
另外，在本發明中，包括擴大輸入影像的範圍(range)之範圍修正部；其中，該暗通道影像產生部，基於由該範圍修正部擴大範圍之影像，產生暗通道影像；該霧除去影像產生部基於經過該透過率修正部修正過的透過率影像及該大氣光畫素值及由該範圍修正部擴大範圍之影像，以除去該影像中的霧。藉由此種構成，能夠擴大輸入影像的動態範圍並減少影像中的霧。
另外，在本發明中，該範圍修正部包括：第1範圍修正部，將該輸入影像的區域之範圍擴大；第2範圍修正部，將該輸入影像分割為複數個區域，並擴大已分割的複數個區域的範圍；以及合成部，將由該第1範圍修正部擴大了範圍的影像和由該第2範圍修正部擴大了範圍的影像合成。藉由此種構 成，能夠將在複數階層中執行了範圍擴大的影像合成，而更確實地實現霧的減少。
另外，在本發明中，合成部，將由該第1範圍修正部擴大了範圍的影像乘以第1係數，並將由該第2範圍修正部擴大了範圍的影像乘以第2係數，再將這些影像相加。藉由此種構成，能夠在執行各影像中的加權後再執行影像的合成。
另外，在本發明中，第2範圍修正部對於已擴大了範圍的影像執行內插處理。因此，在已分割的區域間，能夠具有畫素值的連續性。
在本發明中，提供一種影像處理方法，其細微除去影像中的霧的影像處理方法，其包括：暗通道影像產生步驟，其依據輸入影像產生暗通道影像；透過率影像產生步驟，其基於該暗通道影像產生步驟產生的該暗通道影像以及大氣光畫素值產生透過率影像；透過率修正步驟，其修正該透過率影像產生步驟所產生的該透過率影像；及霧除去影像產生步驟，其基於經過該透過率修正步驟修正過的透過率影像及該大氣光畫素值及該輸入影像，以除去該輸入影像中的霧。
在本發明中，提供一種控制程式，其係使影像處理裝置的運算裝置執行後述處理：暗通道影像產生處理，其依據輸入影像產生暗通道影像；透過率影像產生處理，其基於該暗通道影像產生處理產生的該暗通道影像以及大氣光畫素值產生透過率影像；透過率修正處理，其修正該透過率影像產生處理所產生的該透過率影像；及霧除去影像產生處理，其基於經過該透過率修正處理修正過的透過率影像及該大氣光畫素 值及該輸入影像，以除去該輸入影像中的霧。
依據本發明，能夠以低處理負載高速地去除影像中的霧。
1‧‧‧影像處理裝置
1A‧‧‧影像處理裝置
10‧‧‧動態範圍修正部(範圍修正部)
11‧‧‧1區分割擴大部(第1範圍修正部)
11a‧‧‧第1直方圖產生部
11b‧‧‧範圍算出部
11c‧‧‧範圍擴大部
12‧‧‧4區分割擴大部(第2範圍修正部)
12a‧‧‧第2直方圖產生部
12b‧‧‧範圍算出部
12c‧‧‧範圍擴大部
13‧‧‧9區分割擴大部(第3範圍修正部)
13a‧‧‧第3直方圖產生部
13b‧‧‧範圍算出部
13c‧‧‧範圍擴大部
14‧‧‧區合成部(合成部)
20‧‧‧大氣光畫素值算出部(暗通道影像產生部)
30‧‧‧透過率算出部(透過率影像產生部)
40‧‧‧透過率修正部
40A‧‧‧透過率影像執行型態學處理部
50‧‧‧透過率整形部
60‧‧‧霧除去影像產生部
第1圖為顯示第1實施形態的影像處理裝置之構成的方塊圖。
第2圖為顯示第1圖所示動態範圍修正部的構成之方塊圖。
第3圖為用以說明第1實施形態的影像處理方法的流程圖。
第4圖為表示依據1區分割擴大部、4區分割擴大部、以及9區分割擴大部的直方圖的產生對象的區域的圖。
第5圖為表示區分割擴大部產生的直方圖的一例的圖。
第6圖為用以說明雙線性(bilinear)增補處理的圖。
第7圖為表示由透過率修正部進行的透過率修正處理的流程圖。
第8圖為顯示第2實施形態的影像處理裝置之構成的方塊圖。
第9圖為用以說明第2實施形態的影像處理方法的流程圖。
以下，參照圖式說明本發明的實施形態。不過，本發明並不限定於此。另外，在圖面中，為了說明實施形態，適當變更比例尺來說明，例如將一部份放大或強調記載等。
<第1實施形態>
第1圖為顯示第1實施形態的影像處理裝置之構成的方塊圖。第1圖所示的影像處理裝置1係為執行除去影像中的霧之影像處理的裝置。在此，所謂的霧係為微小的水珠在大氣中浮游而造成的能見度變小的現象。霧也稱之為靄或霞。另外，不限定於霧，也包含大氣中的微粒造成影像中的被攝物變成不容易看見的現象。另外，影像也包含靜止畫及動畫。如第1圖所示，影像處理裝置1包括：動態範圍修正部(範圍修正部)10、大氣光畫素值算出部(暗通道影像產生部)20、透過率算出部(透過率影像產生部)30、透過率修正部40、透過率整形部50、以及霧除去影像產生部60。動態範圍修正部10，執行擴大影像的動態範圍的處理(前處理)。藉由執行此種處理，能夠減少影像中的霧。
第2圖為顯示第1圖所示動態範圍修正部10的構成之方塊圖。如第2圖所示，動態範圍修正部10具有1區分割擴大部(第1範圍修正部)11、4區分割擴大部(第2範圍修正部)12、9區分割擴大部(第2範圍修正部)13、以及區合成部(合成部)14。輸入影像的各畫素的畫素值，在途中分流並分別輸出至1區分割擴大部11、4區分割擴大部12、及9區分割擴大部13。
1區分割擴大部11將該輸入影像的全區域之動態範圍擴大。如第2圖所示，1區分割擴大部11包含第1直方圖產生部11a、範圍算出部11b、以及範圍擴大部11c。第1直方圖產生部11a產生輸入影像的全區域之直方圖。直方圖為表示有具有不同亮度的畫素各有多少的表(參照第5圖)。範圍算出部 11b，使用由第1直方圖產生部11a所產生的輸入影像的全區域之直方圖，除去(刪除)輸入影像的雜訊成分。範圍擴大部11c執行範圍擴大處理，將由範圍算出部11b除去輸入影像的雜訊成分後的範圍擴大成既定的範圍。而且，範圍擴大部11c將範圍擴大後的各畫素的畫素值輸出至區合成部14。
4區分割擴大部12，將輸入影像的區域分割為4個區域(區)，並擴大分割後的4個區域個別的動態範圍。如第2圖所示，4區分割擴大部12包含第2直方圖產生部12a、範圍算出部12b、及範圍擴大部12c。第2直方圖產生部12a，將輸入影像的區域分割為4個區域(區)，並產生分割後的4個區域個別的直方圖。範圍算出部12b，使用第2直方圖產生部12a產生的4個區域的直方圖，除去(刪除)4個區域個別的雜訊成分。範圍擴大部12c執行範圍擴大處理，將由範圍算出部12b除去雜訊成分後的4個區域的範圍分別擴大成既定的範圍。另外，範圍擴大部11c，在範圍擴大處理中，藉由執行區域間的雙線性內插處理，而使得範圍擴大後的畫素值具有連續性。而且，範圍擴大部12c將範圍擴大後的各畫素的畫素值輸出至區合成部14。
9區分割擴大部13，將輸入影像的區域分割為9個區域(區)，並擴大分割後的9個區域個別的動態範圍。如第2圖所示，9區分割擴大部13包含第3直方圖產生部13a、範圍算出部13b、及範圍擴大部13c。第3直方圖產生部13a，將輸入影像的區域分割為9個區域(區)，並產生分割後的9個區域個別的直方圖。範圍算出部13b，使用第3直方圖產生部13a產生的9 個區域的直方圖，除去(刪除)9個區域個別的雜訊成分。範圍擴大部13c執行範圍擴大處理，將由範圍算出部13b除去雜訊成分後的9個區域的範圍分別擴大成既定的範圍。另外，範圍擴大部13c，在範圍擴大處理中，藉由執行區域間的雙線性內插處理，而使得範圍擴大後的畫素值具有連續性。而且，範圍擴大部13c將範圍擴大後的各畫素的畫素值輸出至區合成部14。
區合成部14，合成由1區分割擴大部11、4區分割擴大部12、9區分割擴大部13進行動態範圍擴大後的畫素值。具體言之，區合成部14分別將來自各區分割擴大部11、12、及13的範圍擴大後的各畫素的畫素值。繼之，區合成部14將已輸入的畫素值乘以既定的係數，並將乘算後的值。加總由區合成部14合成的各畫素的畫素值，被輸出至大氣光畫素值算出部20及霧除去影像產生部60。
回到第1圖的說明，大氣光畫素值算出部20，基於由動態範圍修正部10輸出的霧影像(包含霧的影像)的各畫素的畫素值，產生暗通道影像。另外，大氣光畫素值算出部20算出霧影像的大氣光畫素值。大氣光為由大氣中的粒子造成的散亂光。在影像的畫素值中，由大氣中的粒子造成的散亂光的成分為大氣光畫素值。
具體言之，大氣光畫素值算出部20，將各畫素中的R,G,B當中的最小的值(R,G,B的各通道中的最小值)作為各畫素的代表值(暗通道值)以產生暗通道影像。另外，在上述非專利文獻1記載的基於暗通道優先(Dark Channel Prior)的 方法中，係以局部區域(15×15畫素的區域)內的所有的畫素的所有的通道值的最小值作為暗通道值，不過，在本實施形態中，直接使用各畫素的暗通道值(minJC(y))。如此，並不以局部區域(15×15畫素的區域)內的所有的畫素的所有的通道值的最小值作為暗通道值，而是使用各畫素的暗通道值，因而簡化了處理。
另外，大氣光畫素值算出部20，係以輸入影像的全區域中代表值(暗通道值)最小的畫素的值作為大氣光畫素值。如此，在本實施形態中，大氣光畫素值算出部20對於輸入影像的全區域算出1個大氣光畫素值。大氣光畫素值算出部20，將暗通道影像的各畫素的畫素值以及大氣光畫素值輸出至透過率算出部30及霧除去影像產生部60。
透過率算出部30，使用來自大氣光畫素值算出部20的暗通道影像的各畫素的畫素值以及大氣光畫素值，算出各畫素的透過率。亦即，透過率算出部30，藉由將各畫素的暗通道值(Dark)及大氣光畫素值(A)代入次式(1)中，藉此算出各畫素的透過率(dtrans)。
dtrans=1-ω×Dark/A．．．(1)
在此，ω為用以控制霧除去的強度的參數。透過率算出部30從各畫素的透過率產生透過率影像。而且，透過率算出部30，將透過率影像(各畫素的透過率)輸出至透過率修正部40及透過率整形部50。
透過率修正部40，修正從透過率算出部30輸出的透過率影像(初期透過率影像)。具體言之，透過率修正部40 藉由對初期透過率影像施以膨脹處理(dilation)而進行透過率的均一化，產生透過率均一化影像。另外，透過率修正部40，依據透過率均一化影像和初期透過率影像產生透過率修正影像。透過率修正部40，將其產生的透過率修正影像輸出至透過率整形部50。另外，透過率修正部40執行之處理的細節如後述(參照第7圖)。
透過率整形部50，基於從透過率算出部30輸出的透過率影像和從透過率修正部40輸出的透過率修正影像，執行透過率影像的整形處理。亦即，透過率整形部50，將透過率修正部40進行修正前的透過率影像(各畫素的透過率)和透過率修正部40進行修正後的透過率影像(各畫素的透過率)相乘後，求出其值之平方根藉以將透過率影像整形。透過率整形部50，將整形後的透過率影像輸出至霧除去影像產生部60。
霧除去影像產生部60，基於大氣光畫素值算出部20輸出的大氣光畫素值、從透過率整形部50輸出的整形後的各畫素的透過率(整形後的透過率影像)、以及動態範圍修正部10輸出的霧影像的各畫素的畫素值，執行將影像中的霧除去的霧除去處理。
另外，在影像處理裝置1中的動態範圍修正部10、大氣光畫素值算出部20、透過率算出部30、透過率修正部40、透過率整形部50、以及霧除去影像產生部60，係由中央處理器(CPU)等的運算裝置基於控制程式執行處理而實現。
繼之，說明影像處理裝置1執行的影像處理方法。第3圖為用以說明第1實施形態的影像處理方法的流程圖。另 外，在後述的說明中，係說明影像處理裝置1將動畫(影像)中的霧除去的情況。
在第3圖的處理中，動態範圍修正部10修正輸入影像的動態範圍(步驟S1)。第4圖為表示依據1區分割擴大部11、4區分割擴大部12、以及9區分割擴大部13的直方圖的產生對象的區域的圖。第4(A)圖顯示作為輸入影像之動畫的1訊框的區域。另外，第4(B)圖顯示由1區分割擴大部11(第1直方圖產生部11a)產生的直方圖之產生對象的區域。另外，第4(C)圖顯示由4區分割擴大部12(第2直方圖產生部12a)產生的直方圖之產生對象的4個區域(區0、區1、區2、區3)。另外，第4(D)圖顯示由9區分割擴大部13(第3直方圖產生部13a)產生的直方圖之產生對象的9個區域(區0、區1、區2、區3、區4、區5、區6、區7、區8)。
第1直方圖產生部11a，如第4(B)圖所示，不分割輸入影像的區域，在輸入影像的區域形成直方圖。第2直方圖產生部12a，如第4(C)圖所示，將輸入影像的區域分割為4個區域，分別在各區域形成直方圖。第3直方圖產生部13a，將輸入影像的區域分割為9個區域，分別在各區域形成直方圖。另外，第4(B)圖所示區域稱之為0階層的區域，第4(C)圖所示各區域稱之為1階層的區域，第4(D)圖所示區域稱之為2階層的區域。
第5圖為表示區分割擴大部11、12、13產生的直方圖的一例的圖。例如，第5圖所示之直方圖，為第1直方圖產生部11a在輸入影像的區域(第4(B)圖)產生的直方圖。在第5 圖所示之直方圖中，橫軸表示畫素的亮度(輝度等級、照度、階調)。橫軸的「0」為最暗(全黑)，越往右邊則越亮。橫軸的「255」為最亮(全白)。縱軸表示有多少具有該亮度的畫素(亦即縱軸表示同樣亮度的畫素數)。
範圍算出部11b，從亮度「0」向著橫軸的右方依序將畫素數(像素數)加總。範圍算出部11b，判斷加總出來的畫素數是否超過預設的設定值畫素數。而且，範圍算出部11b，以加總出來的畫素數超過預設的設定值畫素數之亮度值之前一個值作為最小值Ymin。另外，Y表示沒有顏色的影像(輝度1通道的影像)的畫素值(輝度)。亦即，Y相當於R,G,B中任一者。另外，範圍算出部11b從亮度「255」向著橫軸的左方依序將畫素數加總。範圍算出部11b，判斷加總出來的畫素數是否超過設定值畫素數。而且，範圍算出部11b，以加總出來的畫素數超過設定值畫素數之亮度值之前一個值作為最大值Ymax。
設定值畫素數係為用以判斷max側(255側)及min側(0側)的雜訊部分的值。設定值畫素數，為區域內的所有的畫素數的例如1~3%程度的畫素數。在本實施形態中，為區域內的所有的畫素數的1%的畫素數。
範圍算出部12b，對於4個區域(區0、區1、區2、區3)中每一者，如同範圍算出部11b一樣，判斷加總出來的畫素數是否超過設定值畫素數以算出最小值Ymin及最大值Ymax。另外，範圍算出部12b，對於9個區域(區0、區1、區2、區3、區4、區5、區6、區7、區8)中每一者，如同範圍算出部 11b一樣，判斷加總出來的畫素數是否超過設定值畫素數以算出最小值Ymin及最大值Ymax。
另外，範圍算出部11b~13a，在R,G,B中每一者中為(Ymax-Ymin)<minval(minval為5~15之範圍內的值)的情況下，使最小值Ymin為0(Ymin=0)，使最大值Ymax為255(Ymax=255)。在本實施形態中，使minval為10。如此，在畫素值(輝度)幾乎沒有變化的區域(顏色幾乎為均一的區域)中不進行動態範圍的擴大。藉此，能夠防止錯誤的動態範圍的擴大(誤動作)。
範圍擴大部11c，基於輸入影像的區域的各畫素的畫素值PixVal、輸入影像的區域的最小值Ymin、以及輸入影像的區域的最大值Ymax，算出輸入影像的區域的各畫素的目標值(TargetValue)。具體言之，範圍擴大部11c將畫素值PixVal、最小值Ymin、及最大值Ymax代入次式(2)中，藉此算出目標值(TargetValue)。
TargetValue=(PixVal-Ymin)*255/(Ymax-Ymin)．．．(2)
另外，範圍擴大部11c，對於空白(blank)中(目前的訊框和次一個訊框之間的其間)的畫素值PixVal的0~255作出輸入影像的區域的表Table(R,G,B)。範圍擴大部11c，在表Table(R,G,B)中，在最小值Ymin以下的畫素值設定為0，在最大值Ymax以上的畫素值設置為255。
範圍擴大部11c，在進行影像的白平衡調整的情況下，使用R,G,B的各別的值作為最小值Ymin和最大值Ymax。另 一方面，範圍擴大部11c，在不進行影像的白平衡調整的情況下，將R,G,B的各別的最大值Ymax當中的最大的值於R,G,B中共通使用，以作為最大值Ymax。亦即，Ymax=max(Rmax,Gmax,Bmax)(範圍擴大部11c選取Rmax,Gmax,Bmax當中的最大值)。另外，範圍擴大部11c，在不進行影像的白平衡調整的情況下，將R,G,B的各別的最小值Ymin當中的最小的值於R,G,B中共通使用，以作為最小值Ymin。亦即，Ymin=min(Rmin,Gmin,Bmin)(範圍擴大部11c選取Rmin,Gmin,Bmin當中的最小值)。
之後，範圍擴大部11c，將依據上述式(2)所算出之各畫素的畫素值(亦即目標值(TargetValue))輸出至區合成部14。
範圍擴大部12c，對於4個區域(區0、區1、區2、區3)中的每一者，也如同範圍擴大部11c一樣，算出各畫素的畫素值(亦即目標值(TargetValue))。在此情況下，範圍擴大部12c也使用對應於影像白平衡調整之有無的最小值Ymin及最大值Ymax來算出目標值。另外，範圍擴大部13c，對於9個區域(區0、區1、區2、區3、區4、區5、區6、區7、區8)中的每一者，也如同範圍擴大部11c一樣，算出各畫素的畫素值(亦即目標值(TargetValue))。在此情況下，範圍擴大部13c也使用對應於影像白平衡調整之有無的最小值Ymin及最大值Ymax來算出目標值。
範圍擴大部12c及範圍擴大部13c，為了使得被分割區域間的畫素值有連續性，而在區域間進行雙線性內插處理。 雙線性內插，使用要求取之位置周邊的2×2畫素(4畫素)，將畫素值(輝度值)直線地內插以求出畫素值。範圍擴大部12c及範圍擴大部13c，分別基於第2直方圖產生部12a及第3直方圖產生部13a分割的各區域之中心位置的畫素值，藉由雙線性內插算出範圍擴大值(TexpValue；範圍擴大後的畫素值)。
第6圖為用以說明雙線性(bilinear)增補處理的圖。在第6圖中，P表示進行雙線性內插處理的畫素。A、B、C、D表示4個區域的中心位置的畫素。在第4(C)圖所示的區域中，A為區0的中心位置的畫素，B為區1的中心位置的畫素，C為區2的中心位置的畫素，D為區3的中心位置的畫素。另外，在第4(D)圖所示的區域中，例如，A為區3的中心位置的畫素，B為區4的中心位置的畫素，C為區6的中心位置的畫素，D為區7的中心位置的畫素。a為畫素P到畫素A或B的y方向的距離，b為畫素P到畫素C或D的y方向的距離，c為畫素P到畫素A或C的x方向的距離，d為畫素P到畫素B或D的x方向的距離。
範圍擴大部12c及範圍擴大部13c，將畫素A、B、C、D的畫素值和距離a、b、c、d代入次式(3)中，以算出範圍擴大值(TexpValue；範圍擴大後的畫素值)。
TexpValue=((A*d+B*c)*b+(C*d+D*c)*a)/((c+d)*(a+b))．．．(3)
另外，在上式(3)中，A、B、C、D為各區域中的畫素值(PixelValue)擴張後的值的表Table的查表值。
實際上，對於x方向備有，在A(x)之前是0，之後，到B(x)為止逐一遞增1的向上數的計數器(up counter(c))，以及 在A(x)之前是(c+d)，之後，到B(x)為止逐一遞減1的向下數的計數器(down counter(d))。另外，對於y方向備有，在A(y)之前是0，之後，到C(y)為止逐一遞增1的向上數的計數器(up counter(a))，以及在A(y)之前是(a+b)，之後，到C(y)為止逐一遞減1的向下數的計數器(down counter(b))。而且，範圍擴大部12c及範圍擴大部13c，使用這些計數器進行雙線性內插處理。
如此，在雙線性內插處理中，能夠從各區域的中心位置的畫素值的比求出中間位置的畫素值。之後，範圍擴大部12c將依據上述式(3)所算出之各畫素的畫素值(亦即範圍擴大值(TexpValue))輸出至區合成部14。而且，範圍擴大部13c將依據上述式(3)所算出之各畫素的畫素值(亦即範圍擴大值(TexpValue))輸出至區合成部14。
區合成部14輸入從1區分割擴大部11輸出的畫素值A1、從4區分割擴大部12輸出的畫素值A4、從9區分割擴大部13輸出的畫素值A9。區合成部14，將畫素值A1乘以α1，將畫素值A4乘以α4、將畫素值A9乘以α9。而且，區合成部14將畫素值A1,A4,A9乘以係數α1,α4,α9所得出的值加起來(加算)，以算出合成畫素值。亦即，區合成部14將畫素值A1,A4,A9和係數α1,α4,α9代入式(4)以算出合成畫素值。
合成畫素值=A1*α1+A4*α4+A9*α9．．．(4)
在此，α1+α4+α9=1.0。在本實施形態中，係數α1為0.5，係數α4為0.3，係數α9為0.2。藉由設定這樣的係數值，區合成部14，能夠針對各階層將加權後的畫素值合成(統合)。
回到第3圖的說明，大氣光畫素值算出部20，基於 動態範圍修正部10輸出的霧影像的各畫素的畫素值，產生暗通道影像(步驟S2)。具體而言，大氣光畫素值算出部20將各畫素中的R,G,B當中的最小的值(R,G,B的各通道中的最小值)作為各畫素的暗通道值(r,g,b)以產生暗通道影像。另外，大氣光畫素值算出部20取得輸入影像的全區域中暗通道值的最小值作為大氣光畫素值(atmosr,atmosg,atmosb)(步驟S3)。
透過率算出部30，使用來自大氣光畫素值算出部20的暗通道影像的各畫素的畫素值(r,g,b)以及大氣光畫素值(atmosr,atmosg,atmosb)，算出各畫素的透過率(dtrans)。具體言之，透過率算出部30，將暗通道影像的各畫素的畫素值(r,g,b)以及大氣光畫素值(atmosr,atmosg,atmosb)入次式(5)中，藉此算出各畫素的透過率(dtrans)。
dtrans=1-lomega*dtmplA/100.0．．．(5)
在此，式(5)相當於上述的式(1)。lomega相當於上述式(1)的ω。若dtmplA>(r/atmosr)，則dtmplA為r/atmosr(dtmplA=r/atmosr)。若dtmplA>(g/atmosg)，則dtmplA為g/atmosg(dtmplA=g/atmosg)。若dtmplA>(b/atmosb)，則dtmplA為b/atmosb(dtmplA=b/atmosb)。若非dtmplA>(r/atmosr)的情況、若非dtmplA>(g/atmosg)的情況、以及若非dtmplA>(b/atmosb)的情況，則dtmplA為1.0(dtmplA=1.0)。
透過率算出部30，將如上述所算出的各畫素的透過率構成的透過率影像輸出至透過率修正部40及透過率整形部50。
透過率修正部40，修正從透過率算出部30輸出的 透過率影像(初期透過率影像)(步驟S5)。參照第7圖說明透過率修正部40所執行的透過率修正處理。第7圖為表示由透過率修正部進行的透過率修正處理的流程圖。在第7圖所示的處理中，透過率修正部40將迴圈數(nloop)初期化(步驟S11)。亦即，透過率修正部40將初期值0代入nloop。繼之，透過率修正部40，在透過率影像的區域中形成3×3畫素的區域(3×3window)(步驟S12)。繼之，透過率修正部40，取得各3×3畫素之區域(3×3window)內的透過率的平均值(步驟S13)。
繼之，透過率修正部40，在各3×3畫素之區域中，依據平均值進行各畫素的2值化(步驟S14)。亦即，透過率修正部40，在各3×3畫素之區域中，將各畫素的透過率區分為高於平均值的畫素(High畫素)和低於平均值的畫素(Low畫素)。透過率修正部40，使High畫素為「1」，使Low畫素為「0」。另外，透過率修正部40取得High畫素的透過率的平均值(have)，並取得Low畫素的透過率的平均值(lave)(步驟S15)。另外，透過率修正部40，在各3×3畫素之區域中計算其High畫素的個數(hcnt)和Low畫素的個數(lcnt)。另外，透過率修正部40，算出透過率影像全體的透過率的平均值(aave)。繼之，透過率修正部40，依據以下的條件，決定各3×3畫素之區域中的透過率(Ttrans)(步驟S16)。另外，abs()表示()內的絕對值。而且，Ctrans為3×3畫素的區域的中央畫素的透過率。
首先，透過率修正部40，當Low畫素的個數(lcnt)為7以上(lcnt≧7)，則以透過率(Ttrans)為Low畫素的平均值(lave)。另外，透過率修正部40，若High畫素的個數(hcnt)為7 以上(hcnt≧7)，則以透過率(Ttrans)為High畫素的平均值(have)。另外，透過率修正部40，當(have-lave)*255>20，且abs(aave-Ctrans)<5，則以透過率(Ttrans)為3×3畫素的區域之中央畫素的透過率Ctrans。另外，透過率修正部40，若Ctrans>(lave+have)/2.0，則以透過率(Ttrans)為High畫素的平均值(have)。另外，透過率修正部40，若為其他的情況，則以透過率(Ttrans)為Low畫素的平均值(lave)。
繼之，透過率修正部40遞增迴圈數(nloop=nloop+1)(步驟S17)。透過率修正部40判斷迴圈數是否為3(nloop=3？)(步驟S18)，重複執行步驟S11~S17的處理直到迴圈數為3為止。透過率修正部40，當判斷迴圈數為3時，結束透過率修正處理。透過率修正部40，將如第7圖所示的方法決定的透過率(Ttrans)輸出至透過率整形部50。
回到第3圖的說明，透過率整形部50，輸入從透過率算出部30輸出的各畫素的透過率(dtrans)以及從透過率修正部40輸出的各畫素的透過率(Ttrans)。繼之，透過率整形部50，將這些透過率(dtrans,Ttrans)代入式(6)中，以算出各畫素整形後的透過率(Mtrans)(步驟S6)。亦即，透過率整形部50使用修正前的透過率(dtrans)和修正後的透過率(Ttrans)，以整形透過率影像。再者，在式(6)中，sqrt()意味著求出()內的平方根。
Mtrans=sqrt(dtrans*Ttrans)．．．(6)
之後，透過率整形部50將整形後的透過率(Mtrans)輸出至霧除去影像產生部60。繼之，霧除去影像產生部60基於 大氣光畫素值算出部20輸出的大氣光畫素值(atmosr,atmosg,atmosb)、從透過率整形部50輸出的整形後的各畫素的透過率(Mtrans)、以及從動態範圍修正部10輸出的霧影像的各畫素的畫素值(r,g,b)，執行除去影像中的霧之霧除去處理(步驟S7)。具體言之，霧除去影像產生部60，將大氣光畫素值(atmosr,atmosg,atmosb)、透過率(Mtrans)及畫素值(r,g,b)代入後述的式(7-1)~(7-3)中，以算出已除去影像中的霧的各畫素的畫素值(newR,newG,newB)。
newR=(r-atmosr)/Mtrans+atmosr．．．(7-1)；newG=(g-atmosg)/Mtrans+atmosg．．．(7-2)；newB=(b-atmosb)/Mtrans+atmosb．．．(7-3)；另外，透過率修正部40執行如第7圖所示的處理時，也可以省略透過率整形部50的處理。在此情況下，透過率修正部40，將透過率(Ttrans)輸出至霧除去影像產生部60，霧除去影像產生部60基於大氣光畫素值算出部20輸出的大氣光畫素值(atmosr,atmosg,atmosb)、透過率修正部40輸出的各畫素的透過率(Ttrans)、以及從動態範圍修正部10輸出的霧影像的各畫素的畫素值(r,g,b)，執行除去影像中的霧之霧除去處理。
如上述說明，在第1實施形態中，具有：依據輸入影像產生暗通道影像的暗通道影像產生部20、基於該暗通道影像產生部20產生的該暗通道影像以及大氣光畫素值產生透過率影像的透過率影像產生部30、修正該透過率影像產生部30所產生的該透過率影像的透過率修正部40、及基於經過該透過率 修正部40修正過的透過率影像及該大氣光畫素值及該輸入影像以除去該輸入影像中的霧的霧除去影像產生部60。依據此種構成，能夠以低處理負載高速地去除影像中的霧。
另外，在第1實施形態中，透過率修正部40將透過率影像分割為既定區域(例如3×3畫素的區域)，依據已分割的各既定區域的各畫素的透過率的平均值進行2值化，基於各既定區域中已被2值化的各值的個數以及各既定區域內的各值的透過率的平均值，選擇該各既定區域內的各畫素的透過率。相較於軟體影像擷取，藉由此種構成，能夠不增加處理負載而執行透過率的均一化。
另外，在第1實施形態中，包括透過率整形部50，將經過該透過率修正部40修正過的該透過率影像的各畫素的透過率與該透過率影像產生部30所產生的該透過率影像的各畫素的透過率進行乘算，再進行乘算出的值的平方根演算，藉以將該透過率影像整形，霧除去影像產生部60，基於由該透過率整形部50整形過的該透過率影像及該大氣光畫素值及該輸入影像，以除去該輸入影像中的霧。藉由此種構成，在藉由透過率修正部40修正透過率影像的情況下，能夠抑制光環的產生。
另外，在第1實施形態中，包括擴大輸入影像的範圍(range)之範圍修正部10，暗通道影像產生部20基於由該範圍修正部10擴大範圍之影像，產生暗通道影像；霧除去影像產生部60基於經過該透過率修正部40修正過的透過率影像及該大氣光畫素值及由該範圍修正部10擴大範圍之影像，以除去 該影像中的霧。藉由此種構成，能夠擴大輸入影像的動態範圍並減少影像中的霧。
另外，在第1實施形態中，該範圍修正部10包括：第1範圍修正部11，將該輸入影像的區域之範圍擴大；第2範圍修正部12，將該輸入影像分割為複數個區域，並擴大已分割的複數個區域的範圍；以及合成部14，將由該第1範圍修正部11擴大了範圍的影像和由該第2範圍修正部12擴大了範圍的影像合成。藉由此種構成，能夠將在複數階層中執行了範圍擴大的影像合成，而更確實地實現霧的減少。
另外，在第1實施形態中，合成部14，將由該第1範圍修正部11擴大了範圍的影像乘以第1係數，並將由該第2範圍修正部12擴大了範圍的影像乘以第2係數，再將這些影像相加。藉由此種構成，能夠在執行各影像中的加權後再執行影像的合成。另外，在第1實施形態中，第2範圍修正部12對於已擴大了範圍的影像執行內插處理。因此，在已分割的區域間，能夠具有畫素值的連續性。
<第2實施形態>
在上述第1實施形態中，透過率修正部40執行如第7圖所示之透過率修正處理，不過，在第2實施形態中，透過率影像執行型態學(morphology)處理部40A執行透過率修正處理(膨脹處理、型態學處理)。
第8圖為顯示第2實施形態的影像處理裝置之構成的方塊圖。第8圖所示之影像處理裝置1A，其設有透過率影像執行型態學處理部40A以取代第1圖所示之影像處理裝置1的透 過率修正部40。關於其他的構成，因為和第1圖說明的構成相同，故省略重複的說明。
透過率影像執行型態學處理部40A，對於從透過率算出部30輸出的透過率影像執行型態學處理。具體言之，透過率影像執行型態學處理部40A，在透過率影像的區域中形成3×3畫素的區域(3×3window)。繼之，透過率影像執行型態學處理部40A，取得各3×3畫素之區域(3×3window)內的透過率的平均值。另外，透過率影像執行型態學處理部40A，在各3×3畫素之區域中，依據平均值進行各畫素的2值化。繼之，透過率影像執行型態學處理部40A，若在各3×3畫素之區域內的注目畫素(中央的畫素)附近的8個畫素當中有1個的High畫素，則使注目畫素的透過率為3×3畫素之區域內的High畫素的透過率的平均值(have)。此種處理稱之為型態學處理。
第9圖為用以說明第2實施形態的影像處理方法的流程圖。另外，在第9圖所示的處理中，除了步驟S5A以外的處理，係和第3圖所示的處理相同，故省略重複的說明。
在步驟S5A中，透過率影像執行型態學處理部40A對透過率影像執行型態學處理。如上所述，透過率影像執行型態學處理部40A，若在各3×3畫素之區域內的注目畫素(中央的畫素)附近的8個畫素當中有1個的High畫素，則使注目畫素的透過率為3×3畫素之區域內的High畫素的透過率的平均值(have)。像這樣，透過率影像執行型態學處理部40A執行型態學處理(單純多值膨脹處理)的情況下，由透過率整形部50進行的處理是必須的。
如上述，在第2實施形態中，透過率修正部40對該透過率影像執行型態學處理。藉由此種構成，也能夠不增加處理負載而執行透過率的均一化。
以上，已說明本發明的實施形態，不過，本發明的技術範圍並不限定於上述實施形態中記載的範圍。在不脫離本發明主旨的範圍內，可以對於上述實施形態進行各種的變更或改良。另外，也可以省略上述實施形態中說明的要件之一者以上。此種變更或改良、省略的形態亦包含於本發明的技術範圍中。另外，也能夠適當地組合適用上述實施形態或變形例的構成。
在上述第1實施形態及第2實施形態中，波動吸收裝置不僅是音訊IP轉換裝置2A或音訊IP轉換裝置6A，也可以是音訊IP轉換裝置1B或音訊IP轉換裝置5B。亦即，音訊IP轉換裝置1B和音訊IP轉換裝置2A為同樣構成，音訊IP轉換裝置5B和音訊IP轉換裝置6A同樣構成亦可。
另外，在上述第1實施形態中，動態範圍修正部10係以3個階層進行影像的範圍擴大，不過其為以2個以上的階層進行影像的範圍擴大之構成即可。
另外，在上述第1實施形態中，透過率修正部40將透過率影像分割為3×3畫素的區域(參照步驟S12)，不過，也不限定於3×3畫素，也可以為不同畫素數的區域。另外，內插處理係採用雙線性內插處理，不過也可以採用其他的內插處理。
1‧‧‧影像處理裝置
10‧‧‧動態範圍修正部
20‧‧‧大氣光畫素值算出部
30‧‧‧透過率算出部
40‧‧‧透過率修正部
50‧‧‧透過率整形部
60‧‧‧霧除去影像產生部

Claims (10)

  1. 一種影像處理裝置，其包括：暗通道影像產生部，其依據輸入影像產生暗通道影像；透過率影像產生部，其基於該暗通道影像產生部產生的該暗通道影像以及大氣光畫素值產生透過率影像；透過率修正部，其修正該透過率影像產生部所產生的該透過率影像；及霧除去影像產生部，其基於經過該透過率修正部修正過的透過率影像及該大氣光畫素值及該輸入影像，以除去該輸入影像中的霧。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之影像處理裝置，其中該透過率修正部，將該透過率影像分割為既定區域，依據已分割的各既定區域的各畫素的透過率的平均值進行2值化，基於該各既定區域中已被2值化的各值的個數以及該個既定區域內的各值的透過率的平均值，選擇該個既定區域內的各畫素的透過率。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之影像處理裝置，其中該透過率修正部對該透過率影像執行型態學(morphology)處理。
  4. 如申請專利範圍第2或3項所述之影像處理裝置，其包括透過率整形部，將經過該透過率修正部修正過的該透過率影像的各畫素的透過率與該透過率影像產生部所產生的該透過率影像的各畫素的透過率進行乘算，再進行乘算出的值的平方根演算，藉以將該透過率影像整形；該霧除去影像產生部，基於由該透過率整形部整形過的該 透過率影像及該大氣光畫素值及該輸入影像，以除去該輸入影像中的霧。
  5. 如申請專利範圍第1~4項任一項所述之影像處理裝置，其包括擴大輸入影像的範圍(range)之範圍修正部；其中，該暗通道影像產生部，基於由該範圍修正部擴大範圍之影像，產生暗通道影像；該霧除去影像產生部基於經過該透過率修正部修正過的透過率影像及該大氣光畫素值及由該範圍修正部擴大範圍之影像，以除去該影像中的霧。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之影像處理裝置，其中該範圍修正部包括：第1範圍修正部，將該輸入影像的區域之範圍擴大；第2範圍修正部，將該輸入影像分割為複數個區域，並擴大已分割的複數個區域的範圍；以及合成部，將由該第1範圍修正部擴大了範圍的影像和由該第2範圍修正部擴大了範圍的影像合成。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之影像處理裝置，其中該合成部，將由該第1範圍修正部擴大了範圍的影像乘以第1係數，並將由該第2範圍修正部擴大了範圍的影像乘以第2係數，再將這些影像相加。
  8. 如申請專利範圍第6或7項所述之影像處理裝置，其中該第2範圍修正部對於已擴大了範圍的影像執行內插處理。
  9. 一種影像處理方法，其細微除去影像中的霧的影像處理方法，其包括： 暗通道影像產生步驟，其依據輸入影像產生暗通道影像；透過率影像產生步驟，其基於該暗通道影像產生步驟產生的該暗通道影像以及大氣光畫素值產生透過率影像；透過率修正步驟，其修正該透過率影像產生步驟所產生的該透過率影像；及霧除去影像產生步驟，其基於經過該透過率修正步驟修正過的透過率影像及該大氣光畫素值及該輸入影像，以除去該輸入影像中的霧。
  10. 一種控制程式，其係使影像處理裝置的運算裝置執行後述處理：暗通道影像產生處理，其依據輸入影像產生暗通道影像；透過率影像產生處理，其基於該暗通道影像產生處理產生的該暗通道影像以及大氣光畫素值產生透過率影像；透過率修正處理，其修正該透過率影像產生處理所產生的該透過率影像；及霧除去影像產生處理，其基於經過該透過率修正處理修正過的透過率影像及該大氣光畫素值及該輸入影像，以除去該輸入影像中的霧。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108140237B (zh) * 2015-09-29 2021-11-19 富士胶片株式会社 图像处理装置以及图像处理方法
CN106327439B (zh) * 2016-08-16 2019-01-01 华侨大学 一种快速雾霾天图像清晰化方法
KR102096356B1 (ko) 2018-09-07 2020-04-02 고려대학교 산학협력단 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 방법, 장치 및 상기 방법을 수행하기 위한 기록 매체
CN110288541A (zh) * 2019-06-06 2019-09-27 武汉易科空间信息技术股份有限公司 航空影像高精度处理方法及系统
JP7263149B2 (ja) * 2019-06-26 2023-04-24 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
CN110660026B (zh) * 2019-08-08 2023-04-18 西安电子科技大学 一种基于Retinex理论和高饱和度先验的图像去雾方法
CN113129219B (zh) * 2019-12-30 2024-06-21 比亚迪股份有限公司 图像处理方法、装置及设备
CN111325688B (zh) * 2020-02-18 2023-05-05 西安汇智信息科技有限公司 融合形态学聚类优化大气光的无人机图像去雾方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8396324B2 (en) * 2008-08-18 2013-03-12 Samsung Techwin Co., Ltd. Image processing method and apparatus for correcting distortion caused by air particles as in fog
JP5343726B2 (ja) * 2009-06-19 2013-11-13 カシオ計算機株式会社 画像処理装置、及び画像処理プログラム
US8340461B2 (en) * 2010-02-01 2012-12-25 Microsoft Corporation Single image haze removal using dark channel priors
JP5771430B2 (ja) * 2011-04-08 2015-08-26 オリンパス株式会社 霞除去画像処理装置、霞除去画像処理方法及び霞除去画像処理プログラム
US9197789B2 (en) * 2011-08-03 2015-11-24 Indian Institute Of Technology, Kharagpur Method and system for removal of fog, mist, or haze from images and videos
CN102968760B (zh) * 2011-08-30 2016-08-17 富士通株式会社 图像去雾方法和系统
CN102999883B (zh) * 2011-09-08 2016-03-02 富士通株式会社 图像去雾方法和系统

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