[發明專利]去除圖像中的混濁對象的方法和裝置

在審

• 申請號: 201610495775.X
• 申請日: 2016-06-29
• 公開（公告）號: CN107545544A
• 公開（公告）日: 2018-01-05
• 發明（設計）人: 廉旭航
• 申請（專利權）人: 諾基亞技術有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京市中咨律師事務所11247
• 代理人: 楊曉光,于靜

技術領域

本公開的實施例涉及信息技術，更具體地涉及去除圖像中的混濁對象的方法和裝置。

背景技術

近年來，隨著電子技術和圖像處理技術的飛速發展，視覺系統廣泛地應用于智能交通(諸如交通監控、駕駛輔助系統、無人駕駛系統等)、公共安全、邊防海關、體育賽事報道、事件檢測、跟蹤、場景分析和分類、對象檢測和識別、圖像索引和檢索等諸多領域。然而，在一些情況下，圖像中常常有大量的混濁對象，諸如霧、煙、灰塵、沙塵、霾等，這些混濁對象嚴重地影響了所獲取的視覺信息的質量，從而極大地影響了視覺系統的性能。

作為示例，無人駕駛技術是未來汽車工業的關鍵技術，對未來改善交通環境、減少交通事故的發生及方便人們的出行起著至關重要的作用。然而現實環境中，無人駕駛汽車有時需要行駛在各種惡劣天氣中，如濃霧、霾等。這些惡劣天氣嚴重影響了獲取的視覺信息的質量。尤其是在濃霧環境下，圖像中視覺信息嚴重丟失，極大地影響了無人駕駛汽車檢測、定位和識別周圍物體的性能。除此之外，濃霧環境嚴重阻礙了人眼對場景的判斷能力，從而導致駕駛員無法及時、準確地對無人駕駛汽車的行駛進行干預。此外，圖像中的混濁對象也會影響其它視覺系統的性能以及用戶體驗。

然而現有的去除圖像中的混濁對象的方法往往不能較好地恢復圖像中的對象的細節和顏色，因此，需要一種改進的技術方案。

發明內容

根據本公開的一個方面，公開了一種去除輸入圖像中的混濁對象的方法。該方法包括：將輸入圖像分割成具有第一透射率的第一部分和具有第二透射率的第二部分；使用第一方法去除所述第一部分中的混濁對象；使用第二方法去除所述第二部分中的混濁對象；以及將去除所述混濁對象的第一部分和去除所述混濁對象的第二部分組合成輸出圖像，其中所述第一方法和所述第二方法不同，所述第一透射率大于所述第二透射率。

在一個實施例中，透射率與所述輸入圖像中的對象至獲取所述輸入圖像的成像設備的距離有關，將輸入圖像分割成具有第一透射率的第一部分和具有第二透射率的第二部分包括：基于所述輸入圖像的深度圖，將所述輸入圖像分割成具有第一透射率的第一部分和具有第二透射率的第二部分。

在一個實施例中，將所述輸入圖像分割成具有第一透射率的第一部分和具有第二透射率的第二部分包括：將所述輸入圖像分成多個圖像塊；計算每個圖像塊的透射率；以及基于每個圖像塊的透射率，將所述輸入圖像分割成具有第一透射率的第一部分和具有第二透射率的第二部分。

在一個實施例中，該方法還包括：基于已分類的每個圖像塊周圍的圖像塊的分類，將已分類的每個圖像塊重新分類為所述第一部分或所述第二部分。

在一個實施例中，計算每個圖像塊的透射率包括：基于以下與透射率相關聯的特征參數來計算每個圖像塊的透射率：所述每個圖像塊的每個像素的最大顏色通道值與最小顏色通道值的差值之和、所述輸入圖像的最大像素值與所述每個圖像塊的每個像素的最小顏色通道值的差值之和、所述每個圖像塊的每個像素的每個顏色通道的梯度之和。

在一個實施例中，每個圖像塊的透射率由所述特征參數線性表示，每個特征參數與各自系數相關聯，所述方法還包括：通過學習確定所述各自系數。

在一個實施例中，所述第一方法為圖像恢復方法。

在一個實施例中，所述圖像恢復方法包括通過以下公式來獲得恢復的圖像：

其中，I為所述輸入圖像的第一部分中的圖像塊或像素，J為恢復的所述輸入圖像的第一部分的所述圖像塊或像素，A為大氣光，t為所述輸入圖像的第一部分的所述圖像塊或像素的透射率。

在一個實施例中，所述第二方法為圖像增強方法。

在一個實施例中，所述圖像增強方法包括：

通過以下公式對所述第二部分中的像素的亮度進行處理，

其中，f(x)為像素x的輸出亮度，x為像素x的輸入亮度，β_i為系數。

在一個實施例中，所述方法還包括：對輸出圖像的亮度進行調整以使得所述第一部分和所述第二部分的亮度一致。

在一個實施例中，對輸出圖像的亮度進行調整以使得所述第一部分和所述第二部分的亮度一致包括：將輸入圖像的亮度分量分成多個圖像塊；確定輸入圖像中具有最大透射率的圖像塊的平均亮度；確定輸入圖像中其它每個圖像塊的平均亮度與具有最大透射率的圖像塊的平均亮度的比值；以及基于所述比值和所述輸出圖像中對應于所述輸入圖像中具有最大透射率塊的圖像塊的圖像塊的每個像素的亮度，對輸出圖像中對應圖像塊的對應像素的亮度進行調整。