[發(fā)明專利]基于GPU的圖像實(shí)時(shí)去霧方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810273124.5
• 申請(qǐng)日: 2018-03-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108765302B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 邵曉鵬;徐軍;陳浩;金祥;安凱;趙小明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 西安嘉思特知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61230
• 代理人: 劉長(zhǎng)春

本發(fā)明涉及一種基于GPU的圖像實(shí)時(shí)去霧方法，包括以下步驟：(a)獲取原始圖像和大氣光值；(b)分配第一共享內(nèi)存，利用所述第一共享內(nèi)存根據(jù)所述大氣光值計(jì)算第一透射率圖；(c)分配第二共享內(nèi)存、第三共享內(nèi)存、第四共享內(nèi)存和第五共享內(nèi)存，利用所述第二共享內(nèi)存、所述第三共享內(nèi)存、所述第四共享內(nèi)存和所述第五共享內(nèi)存根據(jù)所述原始圖像和所述第一透射率圖進(jìn)行兩次引導(dǎo)濾波獲得無(wú)霧圖像。本發(fā)明實(shí)施例，通過(guò)在GPU上實(shí)現(xiàn)二次引導(dǎo)濾波的方法，使最終得到的去霧圖像更加理想。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于視覺(jué)圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于GPU的圖像實(shí)時(shí)去霧方法。

背景技術(shù)

霧霾在近幾十年一直是社會(huì)上的熱門(mén)詞匯，國(guó)內(nèi)乃至世界上遭受霧霾影響的國(guó)家不在少數(shù)。霧霾導(dǎo)致視覺(jué)不清晰，有時(shí)候會(huì)造成極其惡劣的影響，比如霧天駕駛，霧天演習(xí)，霧天目標(biāo)識(shí)別等等。因此對(duì)去霧效果穩(wěn)定且實(shí)時(shí)性好的去霧算法的研究顯得格外的重要。

然而，現(xiàn)如今還沒(méi)有可以真正應(yīng)用到實(shí)際生活當(dāng)中的去霧算法，究其原因，主要是因?yàn)槿レF效果穩(wěn)定的算法計(jì)算量較大不具備實(shí)時(shí)應(yīng)用前景，而當(dāng)前的一些實(shí)時(shí)去霧算法則對(duì)于視頻圖像無(wú)可奈何，經(jīng)常會(huì)有幀間過(guò)渡不自然，去霧效果斷層的情況，另外對(duì)于霧霾濃度差異較大的圖像，目前的去霧算法效果并不理想，無(wú)法有效地去除霧霾濃度較大地方的霧。針對(duì)現(xiàn)今去霧算法對(duì)于霧霾圖像去霧深度不夠的問(wèn)題，提出了一種一次引導(dǎo)濾波改善透射率圖的改進(jìn)算法，現(xiàn)有效果穩(wěn)定的去霧算法有暗通道先驗(yàn)算法，對(duì)比度去霧算法。對(duì)比度去霧算法是一種基于成本函數(shù)的單幅圖像去霧算法，通過(guò)優(yōu)化圖像的對(duì)比度來(lái)消除霧霾，針對(duì)過(guò)度地提高對(duì)比度時(shí)引起地一些像素值的截?cái)?，制定了一個(gè)成本函數(shù)，在提高對(duì)比度的同時(shí)衡量信息丟失情況，通過(guò)最小化成本函數(shù)為每個(gè)區(qū)域塊找到最佳地傳輸率估測(cè)值，再將其細(xì)化到基于像素點(diǎn)的傳輸率，以更好保留其中的邊緣細(xì)節(jié)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠可靠地估計(jì)傳輸率圖，有效恢復(fù)場(chǎng)景光照。請(qǐng)參見(jiàn)圖1，圖1為一種現(xiàn)有技術(shù)的對(duì)比度優(yōu)化算法的流程示意圖。第一步針對(duì)輸入的霧霾圖像估計(jì)大氣光值；然后在假設(shè)同一局部區(qū)域塊中的場(chǎng)景深度相同的條件下，找到每個(gè)區(qū)域塊的最佳傳輸率，以使得待恢復(fù)圖像的對(duì)比度最大，同時(shí)，最小化由于像素值的截?cái)喽斐傻男畔G失；然后通過(guò)使用邊緣保持濾波算法將基于區(qū)域塊的圖像傳輸率細(xì)化；最后依據(jù)估計(jì)的傳輸率和大氣光對(duì)輸入的霧霾圖像進(jìn)行恢復(fù)。引導(dǎo)圖濾波是一種圖像濾波技術(shù)，請(qǐng)參見(jiàn)圖2a、圖2b和圖2c，圖2a為一種現(xiàn)有技術(shù)的引導(dǎo)圖濾波技術(shù)的引導(dǎo)圖(原始圖像)，圖2b為一種現(xiàn)有技術(shù)的引導(dǎo)圖濾波技術(shù)的預(yù)估透射率圖，圖2c為一種現(xiàn)有技術(shù)的引導(dǎo)圖濾波技術(shù)的引導(dǎo)濾波后透射率圖。通過(guò)一張引導(dǎo)圖G，對(duì)目標(biāo)圖像P(輸入圖像)進(jìn)行濾波處理，使得最后的輸出圖像大體上與目標(biāo)圖像P相似，但是紋理部分與引導(dǎo)圖G相似。

但是由于對(duì)比度優(yōu)化算法得到的透射率圖相對(duì)粗糙，導(dǎo)致去霧圖像部分去霧效果不明顯，深度不夠，最終導(dǎo)致得到的去霧圖像不夠理想。請(qǐng)參見(jiàn)圖3a、圖3b和圖3c，圖3a為一種現(xiàn)有技術(shù)的對(duì)比度算法的引導(dǎo)圖(原始圖像)，圖3b為一種現(xiàn)有技術(shù)的對(duì)比度算法的引導(dǎo)濾波后的透射率圖，圖3c為一種現(xiàn)有技術(shù)的對(duì)比度算法得到的去霧圖像?？梢钥闯?，在最后得到的去霧圖像中，去霧效果不夠理想，比如右上角的樹(shù)枝，鐵軌旁的柱子等，主要是霧霾圖像當(dāng)中這些區(qū)域的邊緣信息本身就不夠清楚，因此利用霧霾圖像作為引導(dǎo)圖進(jìn)行濾波對(duì)于這些區(qū)域效果并不理想。而且這兩種算法在CPU上的表現(xiàn)也不如人意，在處理大圖(比如標(biāo)準(zhǔn)1080p圖像)時(shí)，這兩種算法在CPU上并不具備實(shí)時(shí)處理標(biāo)準(zhǔn)高清圖像的能力，在計(jì)算能力更加欠缺的嵌入式設(shè)備上實(shí)時(shí)性能更差，基本不可能應(yīng)用到小型化設(shè)備當(dāng)中去。

因此，如何實(shí)現(xiàn)一種去霧效率高且去霧效果明顯的方法成為目前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于GPU的圖像實(shí)時(shí)去霧方法。本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于GPU的圖像實(shí)時(shí)去霧方法，包括以下步驟：

(a)獲取原始圖像和大氣光值；