一种图像去雾方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及图像处理，尤其涉及一种图像去雾方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、目前，对于含有烟雾的图像，通常可以通过图像去雾算法去除烟雾，使图像变得清晰。在传统的图像去雾算法中，基于大气散射模型的图像去雾方法得到了广泛应用。

2、上述图像去雾方法利用基于暗通道先验理论的去雾算法，假设在图像的绝大多数局部区域里，部分颜色通道的像素必然会出现一个极小值，基于此求取暗通道图像及透射率图像，进一步结合大气散射模型获得无雾图像。

3、基于大气散射模型的图像去雾方法对于颜色丰富的图像，去雾效果较好；但是，在一些场景(例如包括内窥镜场景)下，图像的颜色较为单一，将上述图像去雾方法用于颜色单一的图像时，会出现颜色失真和亮度损失严重的现象。

技术实现思路

1、本技术提供了一种图像去雾方法、装置、设备及存储介质，对于颜色单一的图像，可以在保证图像去雾效果的同时，减小颜色失真和亮度损失。

2、本技术实施例提供的具体技术方案如下：

3、第一方面，本技术实施例提供一种图像去雾方法，包括：

4、对包含烟雾的原始图像进行预处理，获得所述原始图像对应的初始暗通道图像；

5、分别对所述初始暗通道图像进行多倍池化窗口的最小值池化操作，获得多个池化后图像；

6、根据所述多个池化后图像各自的各像素的灰度值，确定全局大气光照值；

7、基于所述多个池化后图像以及所述全局大气光照值，获得多个初始透射率图像，将所述多个初始透射率图像进行融合，获得透射率图像；

8、利用大气散射模型，基于所述原始图像、所述全局大气光照值和所述透射率图像，获得将所述原始图像去除烟雾后的目标图像。

9、本技术实施例中，在获得原始图像的初始暗通道图像后，将初始暗通道图像进行最小值池化操作，可以有效降低后续算法的复杂度，考虑到小池化窗口的最小值池化操作，会使得原始图像的无雾区域偏色大且亮度损失大，但后续的去雾程度高；相反，大池化窗口的最小值池化操作，可以使原始图像的无雾区域偏色小且亮度损失小，但后续的去雾程度较低；因此，本技术实施例对初始暗通道图像进行多倍池化窗口的最小值池化操作，然后，将由多个池化后图像获得的多个初始透射率图像进行融合，获得最终的透射率图像，进而利用大气散射模型获得去雾后的目标图像，可以保证颜色单一图像的去雾效果，同时减小颜色失真和亮度损失。

10、在一些可选的实施方式中，所述根据所述多个池化后图像各自的各像素的灰度值，确定全局大气光照值，包括：

11、针对所述多个池化后图像中的每个池化后图像，基于所述池化后图像的各像素的灰度值，确定所述池化后图像对应的全局大气光照子值；

12、将所述多个池化后图像各自对应的全局大气光照子值进行加权求和，获得全局大气光照值。

13、在该实施方式中，根据不同尺寸的池化后图像分别计算全局大气光照子值，并将各全局大气光照子值进行加权求和，使得最终获得的全局大气光照值更加精准。

14、在一些可选的实施方式中，所述基于所述多个池化后图像以及所述全局大气光照值，获得多个初始透射率图像，将所述多个初始透射率图像进行融合，获得透射率图像，包括：

15、针对所述多个池化后图像中的每个池化后图像，基于预设计算方式对所述池化后图像的各像素的灰度值以及所述全局大气光照值进行计算，获得所述池化后图像对应的初始透射率图像；

16、将获得的多个初始透射率图像的尺寸转换为所述原始图像的尺寸后，将所述多个初始透射率图像的各像素的透射率进行加权融合，获得所述透射率图像。

17、在该实施方式中，在由初始暗通道图像获得多个池化后图像后，计算每个池化后图像对应的初始透射率图像，然后将获得的多个初始透射率图像进行加权融合，使得最终获得的透射率图像更加精准。

18、在一些可选的实施方式中，所述将所述多个初始透射率图像的各像素的透射率进行加权融合，获得所述透射率图像，包括：

19、针对多个初始透射率图像中的每个初始透射率图像，利用大气散射模型，基于所述原始图像、所述全局大气光照值和所述初始透射率图像，获得将所述原始图像去除烟雾后的候选图像；

20、基于所述原始图像分别与获得的多个候选图像的差异程度，确定所述多个初始透射率图像各自的权重系数；

21、基于所述多个初始透射率图像各自的权重系数，对所述多个初始透射率图像的各像素的透射率进行加权融合，获得所述透射率图像。

22、在该实施方式中，在将获得的多个初始透射率图像进行加权融合时，首先基于每个初始透射率图像计算将原始图像去除烟雾后的候选图像，然后，结合原始图像与每个候选图像的差异程度，确定对应的初始透射率图像各自的权重系数，以对多个初始透射率图像进行加权融合，使得获得的透射率图像更加精准，有利于提高去雾效果，以及减小颜色失真和亮度损失。

23、在一些可选的实施方式中，所述基于所述原始图像分别与获得的多个候选图像的差异程度，确定所述多个初始透射率图像各自的权重系数，包括：

24、计算所述原始图像的亮度值分别与所述多个候选图像的亮度值的差值，并基于计算得到的多个差值，确定所述多个初始透射率图像的权重系数；或者

25、计算所述原始图像分别与所述多个候选图像的结构相似性数值，并基于计算得到的多个结构相似性数值，确定所述多个初始透射率图像的权重系数。

26、在该实施方式中，在确定原始图像与每个候选图像的差异程度时，可以计算原始图像与候选图像的亮度值的差值，还可以计算原始图像与候选图像的结构相似性数值，从而可以准确地确定多个初始透射率图像的权重系数，以更精准地对多个初始透射率图像进行加权融合，使得最终的去雾效果更好，且颜色失真和亮度损失更小。

27、在一些可选的实施方式中，所述对包含烟雾的原始图像进行预处理，获得所述原始图像对应的初始暗通道图像，包括：

28、将所述原始图像进行非线性变换，并对非线性变换后的图像进行白平衡处理，得到预处理图像；

29、针对所述预处理图像的每个像素，将所述像素的rgb三通道值均设置为所述rgb三通道值中的最小值，获得所述初始暗通道图像。

30、在该实施方式中，考虑到获取的原始图像可能会受到拍摄环境、光源色温等各种因素的影响，因此，对原始图像进行非线性变换，使低灰度值区间的动态范围缩小，高灰度值区间的动态范围保持不变，提高暗通道出现的概率；对非线性变换后的图像进行白平衡处理，避免因光源色温等因素导致图像出现偏色现象；然后基于获得的预处理图像可以更精准地求取初始暗通道图像。

31、在一些可选的实施方式中，所述获得将所述原始图像去除烟雾后的目标图像之后，还包括：

32、将所述目标图像的rgb三通道转换至yuv三通道，获得yuv图像；

33、通过预设函数对所述yuv图像的y通道进行对比度增强，获得处理后的y通道；

34、将所述yuv图像中的y通道替换为所述处理后的y通道，获得最终的去雾图像。

35、在该实施方式中，通过对目标图像对应的yuv图像的y通道进行对比度增强，可以在提高目标图像亮度的同时，增强目标图像的纹理细节，使得最终获得的去雾图像的效果更好。

36、第二方面，本技术实施例提供一种图像去雾装置，包括：

37、预处理模块，用于对采集的原始图像进行预设处理，获得所述原始图像对应的初始暗通道图像；

38、最小值池化模块，用于分别对所述初始暗通道图像进行多倍池化窗口的最小值池化操作，获得多个池化后图像；

39、确定模块，用于根据所述多个池化后图像各自的各像素的灰度值，确定全局大气光照值；

40、获取模块，用于基于所述多个池化后图像以及所述全局大气光照值，获得多个初始透射率图像，将所述多个初始透射率图像进行融合，获得透射率图像；

41、去雾模块，用于利用大气散射模型，基于所述原始图像、所述全局大气光照值和所述透射率图像，获得将所述原始图像去除烟雾后的目标图像。

42、在一些可选的实施方式中，所述确定模块具体用于：

43、针对所述多个池化后图像中的每个池化后图像，基于所述池化后图像的各像素的灰度值，确定所述池化后图像对应的全局大气光照子值；

44、将所述多个池化后图像各自对应的全局大气光照子值进行加权求和，获得全局大气光照值。

45、在一些可选的实施方式中，所述获取模块包括：

46、计算子模块，用于针对所述多个池化后图像中的每个池化后图像，基于预设计算方式对所述池化后图像的各像素的灰度值以及所述全局大气光照值进行计算，获得所述池化后图像对应的初始透射率图像；

47、融合子模块，用于将获得的多个初始透射率图像的尺寸转换为所述原始图像的尺寸后，将所述多个初始透射率图像的各像素的透射率进行加权融合，获得所述透射率图像。

48、在一些可选的实施方式中，所述融合子模块具体用于：

49、针对多个初始透射率图像中的每个初始透射率图像，利用大气散射模型，基于所述原始图像、所述全局大气光照值和所述初始透射率图像，获得将所述原始图像去除烟雾后的候选图像；

50、基于所述原始图像分别与获得的多个候选图像的差异程度，确定所述多个初始透射率图像各自的权重系数；

51、基于所述多个初始透射率图像各自的权重系数，对所述多个初始透射率图像的各像素的透射率进行加权融合，获得所述透射率图像。

52、在一些可选的实施方式中，所述基于所述原始图像分别与获得的多个候选图像的差异程度，确定所述多个初始透射率图像各自的权重系数时，所述融合子模块具体用于：

53、计算所述原始图像的亮度值分别与所述多个候选图像的亮度值的差值，并基于计算得到的多个差值，确定所述多个初始透射率图像的权重系数；或者

54、计算所述原始图像分别与所述多个候选图像的结构相似性数值，并基于计算得到的多个结构相似性数值，确定所述多个初始透射率图像的权重系数。

55、在一些可选的实施方式中，所述预处理模块具体用于：

56、将所述原始图像进行非线性变换，并对非线性变换后的图像进行白平衡处理，得到预处理图像；

57、针对所述预处理图像的每个像素，将所述像素的rgb三通道值均设置为所述rgb三通道值中的最小值，获得所述初始暗通道图像。

58、在一些可选的实施方式中，所述装置还包括图像增强模块，用于：

59、将所述目标图像的rgb三通道转换至yuv三通道，获得yuv图像；

60、通过预设函数对所述yuv图像的y通道进行对比度增强，获得处理后的y通道；

61、将所述yuv图像中的y通道替换为所述处理后的y通道，获得最终的去雾图像。

62、第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，其包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行第一方面任一项所述的方法。

63、第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面任一项所述的方法。

64、第二方面至第四方面任意一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中对应的实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。

技术特征：

1.一种图像去雾方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个池化后图像各自的各像素的灰度值，确定全局大气光照值，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个池化后图像以及所述全局大气光照值，获得多个初始透射率图像，将所述多个初始透射率图像进行融合，获得透射率图像，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述多个初始透射率图像的各像素的透射率进行加权融合，获得所述透射率图像，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述原始图像分别与获得的多个候选图像的差异程度，确定所述多个初始透射率图像各自的权重系数，包括：

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对包含烟雾的原始图像进行预处理，获得所述原始图像对应的初始暗通道图像，包括：

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获得将所述原始图像去除烟雾后的目标图像之后，还包括：

8.一种图像去雾装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，其包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～7任一所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其包括计算机程序，当所述计算机程序在电子设备上运行时，所述计算机程序用于使所述电子设备执行权利要求1～7任一所述方法的步骤。

技术总结
本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像去雾方法、装置、设备及存储介质。方法包括：对包含烟雾的原始图像进行预处理，获得原始图像对应的初始暗通道图像；分别对初始暗通道图像进行多倍池化窗口的最小值池化操作，获得多个池化后图像；根据多个池化后图像各自的各像素的灰度值，确定全局大气光照值；基于多个池化后图像以及全局大气光照值，获得多个初始透射率图像，将多个初始透射率图像进行融合，获得透射率图像；利用大气散射模型，基于原始图像、全局大气光照值和透射率图像，获得将原始图像去除烟雾后的目标图像。本申请对于颜色单一的图像，可以在保证图像去雾效果的同时，减小颜色失真和亮度损失。

技术研发人员：宁子乐,李晓腾,孙萍,焦志超
受保护的技术使用者：青岛海信医疗设备股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5