CN107392871A - 图像去雾方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种图像去雾方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质。上述方法，包括：获取待去雾图像；计算所述待去雾图像的原始透射率；根据所述原始透射率计算所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率；根据所述与RGB三个波段分别对应的波段透射率对所述待去雾图像的RGB三个波段进行去雾处理。上述图像去雾方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质，既能有效地去除图像中的雾，同时可以解决利用传统的去雾算法进行去雾后图像偏蓝，颜色失真的问题，使去雾后的图像的颜色更为自然真实。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像去雾方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质。
背景技术
在有雾天气时，成像设备由于受到空气中悬浮颗粒的影响，从而导致采集图像的颜色、纹理等特征受到严重的衰弱，故此类图像的清晰度往往较低，图像整体的色调会趋于灰白化。为了使含雾的图像更为清晰，可对含雾的图像进行去雾处理，传统的去雾算法，例如暗原色先验算法等，对图像进行去雾处理后，得到的图像偏蓝，存在颜色失真的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种图像去雾方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质，可以解决利用传统的去雾算法进行去雾后，颜色失真的问题。
一种图像去雾方法，包括：
获取待去雾图像；
计算所述待去雾图像的原始透射率；
根据所述原始透射率计算所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率；
根据所述与RGB三个波段分别对应的波段透射率对所述待去雾图像的RGB三个波段进行去雾处理。
在其中一个实施例中，所述根据所述原始透射率计算所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率，包括：
获取所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的调节系数；
根据所述原始透射率及所述调节系数分别计算与所述RGB三个波段对应的波段透射率。
在其中一个实施例中，所述待去雾图像中R波段的调节系数大于G波段的调节系数，所述G波段的调节系数大于B波段的调节系数；
所述R波段的波段透射率大于所述G波段的波段透射率，所述G波段的波段透射率大于所述B波段的波段透射率。
在其中一个实施例中，所述计算所述待去雾图像的原始透射率，包括：
确定所述待去雾图像的雾浓度分布；
根据所述雾浓度分布对所述待去雾图像进行区域划分；
获取划分后的各个区域的大气光值；
根据所述各个区域的大气光值分别计算对应区域的原始透射率。
在其中一个实施例中，所述获取划分后的各个区域的大气光值，包括：
在所述待去雾图像的暗通道图像中，对区域内的各个像素点按照亮度进行排序；
按照亮度从大到小提取所述区域内预设比例的像素点；
在所述待去雾图像中，确定与提取的各个像素点对应的亮度值；
根据所述与提取的各个像素点对应的亮度值计算所述区域的平均亮度值；
若所述平均亮度值小于预设阈值，则确定所述区域的大气光值为所述平均亮度值，否则，确定所述区域的大气光值为所述预设阈值。
一种图像去雾装置，包括：
获取模块，用于获取待去雾图像；
原始透射率计算模块，用于计算所述待去雾图像的原始透射率；
波段透射率计算模块，用于根据所述原始透射率计算所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率；
去雾模块，用于根据所述与RGB三个波段分别对应的波段透射率对所述待去雾图像的RGB三个波段进行去雾处理。
在其中一个实施例中，所述波段透射率计算模块，包括：
系数获取单元，用于获取所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的调节系数；
波段透射率计算单元，用于根据所述原始透射率及所述调节系数分别计算与所述RGB三个波段对应的波段透射率；
所述待去雾图像中R波段的调节系数大于G波段的调节系数，所述G波段的调节系数大于B波段的调节系数；
所述R波段的波段透射率大于所述G波段的波段透射率，所述G波段的波段透射率大于所述B波段的波段透射率。
在其中一个实施例中，所述原始透射率计算模块，包括：
分布单元，用于确定所述待去雾图像的雾浓度分布；
划分单元，用于根据所述雾浓度分布对所述待去雾图像进行区域划分；
大气光值获取单元，用于获取划分后的各个区域的大气光值；
原始透射率计算单元，用于根据所述各个区域的大气光值分别计算对应区域的原始透射率。
在其中一个实施例中，所述大气光值获取单元，包括：
排序子单元，用于在所述待去雾图像的暗通道图像中，对区域内的各个像素点按照亮度进行排序；
提取子单元，用于按照亮度从大到小提取所述区域内预设比例的像素点；
第一确定子单元，用于在所述待去雾图像中，确定与提取的各个像素点对应的亮度值；
平均亮度值计算子单元，用于根据所述与提取的各个像素点对应的亮度值计算所述区域的平均亮度值；
第二确定子单元，用于若所述平均亮度值小于预设阈值，则确定所述区域的大气光值为所述平均亮度值，否则，确定所述区域的大气光值为所述预设阈值。
一种移动终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
上述图像去雾方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质，获取待去雾图像，计算待去雾图像的原始透射率，根据原始透射率计算待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率，根据与RGB三个波段分别对应的波段透射率对待去雾图像的RGB三个波段进行不同程序的去雾处理，既能有效地去除图像中的雾，同时可以解决利用传统的去雾算法进行去雾后图像偏蓝，颜色失真的问题，使去雾后的图像的颜色更为自然真实。
附图说明
图1为一个实施例中移动终端的框图；
图2为一个实施例中图像去雾方法的流程示意图；
图3为一个实施例中计算与RGB三个波段对应的波段透射率的流程示意图；
图4为一个实施例中计算待去雾图像的原始透射率的流程示意图；
图5为一个实施例中获取划分后的各个区域的大气光值的流程示意图；
图6为一个实施例中图像去雾装置的框图；
图7为一个实施例中原始透射率计算模块的框图；
图8为一个实施例中图像处理电路的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1为一个实施例中移动终端的框图。如图1所示，该移动终端包括通过***总线连接的处理器、非易失性存储介质、内存储器和网络接口、显示屏和输入装置。其中，移动终端的非易失性存储介质存储有操作***及计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时以实现本发明实施例中提供的一种图像去雾方法。该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个移动终端的运行。移动终端中的内存储器为非易失性存储介质中的计算机可读指令的运行提供环境。网络接口用于与服务器进行网络通信。移动终端的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏等，输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是移动终端外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。该移动终端可以是手机、平板电脑或者个人数字助理或穿戴式设备等。本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的移动终端的限定，具体的移动终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
如图2所示，在一个实施例中，提供一种图像去雾方法，包括以下步骤：
步骤210，获取待去雾图像。
在本实施例中，待去雾图像指的是含雾的图像，在有雾的天气中，大气中水滴等粒子较多，物体到成像设备，例如相机、摄影机等的距离越远，大气粒子对成像的影响越大，含雾图像由于大气粒子的影响，通常存在对比度低、饱和度低及色调偏移等问题。
步骤220，计算待去雾图像的原始透射率。
移动终端获取待去雾图像，可根据去雾算法对待去雾图像进行去雾处理，其中，去雾算法可包括基于图像增强的去雾算法及基于图像复原的去雾算法，基于图像增强的去雾算法可包括基于RetineX理论的去雾算法、基于直方图均衡化的去雾算法等，基于图像复原的去雾算法可包括基于大气散射模型的去雾算法等。在本实施例中，移动终端可通过暗原色先验算法对待去雾图像进行去雾处理，其中，暗原色先验算法属于一种基于图像复原的去雾算法。
暗原色先验算法中采用大气散射模型对待去雾图像进行描述，该大气散射模型可如式(1)所示：
I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x)) (1)；
其中，I(x)表示待去雾图像，J(x)表示对待去雾图像进行去雾处理后得到的无雾图像，x表示图像中某一像素的空间位置，t(x)表示透射率，A表示大气光值。对于无雾图像，某些像素在RGB(红、绿、蓝颜色空间)三个通道总会存在至少一个颜色通道具有很低的值，该颜色通道的值接近于零。因此，对于任意图像，其暗通道图像可如式(2)所示：
其中，Jdark(x)表示暗通道图像，Jc(y)表示颜色通道的值，Ω(x)表示以像素x为中心的一个窗口。根据式(1)及式(2)，可推导出透射率的计算公式如式(3)所示：
而在现实生活中，即使是晴天白云，空气中也会存在一些颗粒，看远处的物体依然可感受到雾的存在，且雾的存在让人类感到景深的存在，因此，可引入一个在[0，1]之间的因子对求取的透射率进行调节，则引入因子后透射率的计算可由式(3)修正为式(4)：
其中，ω表示对透射率调节的因子，在本实施例中，ω可取值为0.95，也可以是其它值，并不限于此，ω越小表示去雾程度越小，ω越大表示去雾程度越大。
移动终端获取待去雾图像后，可根据式(2)求取待去雾图像的暗通道图像，并获取大气光值，其中，移动终端可将暗通道图像的像素点按照亮度进行排序，并按照亮度从大到小提取前0.1％的像素点，再在待去雾图像中确定与提取的像素点对应的位置的亮度值，将其中具有最高亮度值的像素点的亮度值作为大气光值。移动终端获取大气光值后，可根据式(4)计算得到待去雾图像的原始透射率。
进一步地，可将计算得到的大气光值与预设阈值进行比较，若计算得到的大气光值不小于预设阈值，则可将预设阈值作为待去雾图像的大气光值计算原始透射率。
步骤230，根据原始透射率计算待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率。
由于雾对RGB三个波段的影响是不同的，若是对RGB三个波段做相同程度的去雾处理，可能使得绿波段和蓝波段的雾无法完全去除，导致去雾处理后得到的图像偏蓝，出现色彩失真的问题。针对RGB三个波段，可分别引入与RGB三个波段对应的调节系数，并根据调节系数重新计算待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率为t(r)、t(g)、t(b)。
步骤240，根据与RGB三个波段分别对应的波段透射率对待去雾图像的RGB三个波段进行去雾处理。
对于相同浓度的雾，对RGB三个波段的影响的递增的，因此，移动终端计算待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率中，R波段的波段透射率t(r)大于G波段的波段透射率t(g)，G波段的波段透射率t(g)大于B波段的波段透射率t(b)，不同的波段透射率表示去雾处理强度不同。移动终端可根据与RGB三个波段分别对应的波段透射率，对待去雾图像的RGB三个波段分别进行不同程度的去雾处理，可将与RGB三个波段分别对应的波段透射率t(r)、t(g)、t(b)分别带入式(1)，分别求得对待去雾图像进行去雾处理后得到的无雾图像在RGB三个通道上的值J(r)、J(g)、J(b)，其中，RGB三个波段的去雾处理强度是递增的，也即，R波段的去雾处理强度小于G波段的去雾处理强度，G波段的去雾处理强度小于B波段的去雾处理强度。移动终端分别对待去雾图像的RGB三个波段进行去雾处理后，可将去雾处理后RGB三个通道的值J(r)、J(g)、J(b)进行合成，得到无雾图像J(x)。
上述图像去雾方法，获取待去雾图像，计算待去雾图像的原始透射率，根据原始透射率计算待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率，根据与RGB三个波段分别对应的波段透射率对待去雾图像的RGB三个波段进行不同程序的去雾处理，既能有效地去除图像中的雾，同时可以解决利用传统的去雾算法进行去雾后图像偏蓝，颜色失真的问题，使去雾后的图像的颜色更为自然真实。
如图3所示，在一个实施例中，步骤230根据原始透射率计算待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率，包括以下步骤：
步骤302，获取待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的调节系数。
移动终端可获取预设的与待去雾图像中RGB三个波段分别对应的调节系数，其中，待去雾图像中R波段的调节系数大于G波段的调节系数，G波段的调节系数大于B波段的调节系数。在一个实施例中，R波段的调节系数Wr可为1，G波段的调节系数Wg及B波段的调节系数Wb可根据式(5)及式(6)计算得到：
Wg＝(0.9+0.1*t)2 (5)；
Wb＝(0.7+0.3*t)2 (6)；
其中，t表示待去雾图像的原始透射率。
步骤304，根据原始透射率及调节系数分别计算与RGB三个波段对应的波段透射率。
移动终端可将与RGB三个波段分别对应的调节系数与原始透射率相乘，即可计算得到对应的波段透射率，计算RGB三个波段的波段透射率可如式(7)所示：
t(r)＝Wr*t
t(g)＝Wg*t
t(b)＝Wb*t (7)。
可以理解地，RGB三个波段的调节系数并不仅限于上述式(5)及式(6)的计算方式，波段透射率的也不仅限于上述式(7)的计算方式，也可以是其它的计算方式。
在本实施例中，分别引入与RGB三个波段对应的调节系数，根据调节系数分别计算RGB三个波段对应的波段透射率，对待去雾图像的RGB三个波段进行不同强度的去雾处理，既能有效地去除图像中的雾，同时可以解决利用传统的去雾算法进行去雾后图像偏蓝，颜色失真的问题，使去雾后的图像的颜色更为自然真实。
如图4所示，在一个实施例中，步骤220计算待去雾图像的原始透射率，可包括以下步骤：
步骤402，确定待去雾图像的雾浓度分布。
移动终端可根据式(2)求取待去雾图像的暗通道图像，并根据暗通道图像确定待去雾图像的雾浓度分布，可将暗通道图像估计作为待去雾图像的雾浓度分布图像。在一个实施例中，也可获取待去雾图像的景深信息，并根据待去雾图像的景深信息确定待去雾图像的雾浓度分布，其中，雾浓度随着景深的增加而成指数增加。
步骤404，根据雾浓度分布对待去雾图像进行区域划分。
移动终端可根据待去雾图像的雾浓度分布对待去雾图像进行区域划分，同一区域的雾浓度较为接近，不会发生大的跳变。
步骤408，获取划分后的各个区域的大气光值。
对待去雾图像进行区域划分后，移动终端可分别获取划分后的各个区域的大气光值，其中，针对每一个划分后的区域，移动终端可将暗通道图像中区域内的像素点按照亮度从大至小进行排序，并提前取亮度排序在前0.1％的像素点，再在待去雾图像中确定区域内与提取的像素点对应的位置的亮度值，将其中具有最高亮度值的像素点的亮度值作为该区域的大气光值。
步骤410，根据各个区域的大气光值分别计算对应区域的原始透射率。
移动终端分别获取划分后的各个区域的大气光值后，可根据式(4)分别计算得到各个区域的原始透射率，其中，雾浓度大的区域的原始透射率小于雾浓度小的原始透射率。可根据各个区域的原始透射率计算对应区域中与RGB三个波段分别对应的波段透射率，再根据各个区域内与RGB三个波段分别对应的波段透射率，对待去雾图像划分后的各个区域的RGB三个波段进行不同程度的去雾处理。移动终端可将去雾处理后得到的各个区域进行合成，即可得到去雾图像。
在本实施例中，可根据雾浓度对待去雾图像进行区域划分，并计算各个区域的原始透射率，从而对各个区域进行不同程度的去雾处理，可以提高去雾效果。
如图5所示，在一个实施例中，步骤408获取划分后的各个区域的大气光值，包括以下步骤：
步骤502，在待去雾图像的暗通道图像中，对区域内的各个像素点按照亮度进行排序。
移动终端可分别获取待去雾图像划分后的各个区域的大气光值，针对于划分后的各个区域，移动终端可在待去雾图像的暗通道图像中，获取区域内各个像素点的亮度，并按照亮度对像素点进行排序。
步骤504，按照亮度从大到小提取区域内预设比例的像素点。
移动终端可按照亮度从大到小提取暗通道图像中区域内预设比例的像素点，其中，预设比例可根据实际需求进行设定，例如0.1％、0.2％等，提取暗通道图像中区域内亮度最大的前0.1％或0.2％的像素点。
步骤506，在待去雾图像中，确定与提取的各个像素点对应的亮度值。
移动终端在暗通道图像中按照亮度从大到小提取区域内预设比例的像素点后，可在待去雾图像中，从与提取的像素点相应的位置上确定与提取的各个像素点对应的亮度值。
步骤508，根据与提取的各个像素点对应的亮度值计算区域的平均亮度值。
移动终端可求取与提取的各个像素点对应的亮度值的平均值，得到区域内的平均亮度值，并将平均亮度值与预设阈值进行比较，若区域内的平均亮度值小于预设阈值，则可确定该区域的大气光值为平均亮度值，若区域内的平均亮度值不小于预设阈值，则可确定区域的大气光值为预设阈值。当大气光值过高时，去雾处理后得到的图像可能会出现偏色及色斑现象，因此，可设定预设阈值，将预设阈值作为最大大气光值进行去雾处理，在本实施例中，预设阈值可为220，也可以为其它值，并不限于此。
步骤510，若平均亮度值小于预设阈值，则确定区域的大气光值为平均亮度值，否则，确定区域的大气光值为预设阈值。
在本实施例中，可获取待去雾图像中各个区域的大气光值，并设定最大大气光值，防止去雾处理后出现偏色及色斑现象，使去雾后得到的无雾图像更为真实自然。
如图6所示，在一个实施例中，提供一种图像去雾装置600，包括获取模块610、原始透射率计算模块620、波段透射率计算模块630及去雾模块640。
获取模块610，用于获取待去雾图像。
原始透射率计算模块620，用于计算待去雾图像的原始透射率。
波段透射率计算模块630，用于根据原始透射率计算待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率。
去雾模块640，用于根据与RGB三个波段分别对应的波段透射率对待去雾图像的RGB三个波段进行去雾处理。
上述图像去雾装置，获取待去雾图像，计算待去雾图像的原始透射率，根据原始透射率计算待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率，根据与RGB三个波段分别对应的波段透射率对待去雾图像的RGB三个波段进行不同程序的去雾处理，既能有效地去除图像中的雾，同时可以解决利用传统的去雾算法进行去雾后图像偏蓝，颜色失真的问题，使去雾后的图像的颜色更为自然真实。
在一个实施例中，波段透射率计算模块630包括系数获取单元及波段透射率计算单元。
系数获取单元，用于获取待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的调节系数。
波段透射率计算单元，用于根据原始透射率及调节系数分别计算与RGB三个波段对应的波段透射率。
待去雾图像中R波段的调节系数大于G波段的调节系数，G波段的调节系数大于B波段的调节系数。
R波段的波段透射率大于G波段的波段透射率，G波段的波段透射率大于B波段的波段透射率。
在本实施例中，分别引入与RGB三个波段对应的调节系数，根据调节系数分别计算RGB三个波段对应的波段透射率，对待去雾图像的RGB三个波段进行不同强度的去雾处理，既能有效地去除图像中的雾，同时可以解决利用传统的去雾算法进行去雾后图像偏蓝，颜色失真的问题，使去雾后的图像的颜色更为自然真实。
如图7所示，在一个实施例中，原始透射率计算模块620包括分布单元622、划分单元624、大气光值获取单元626及原始透射率计算单元628。
分布单元622，用于确定待去雾图像的雾浓度分布。
划分单元624，用于根据雾浓度分布对待去雾图像进行区域划分。
大气光值获取单元626，用于获取划分后的各个区域的大气光值。
原始透射率计算单元628，用于根据各个区域的大气光值分别计算对应区域的原始透射率。
在本实施例中，可根据雾浓度对待去雾图像进行区域划分，并计算各个区域的原始透射率，从而对各个区域进行不同程度的去雾处理，可以提高去雾效果。
在一个实施例中，大气光值获取单元626包括排序子单元、提取子单元、第一确定子单元、平均亮度值计算子单元及第二确定子单元。
排序子单元，用于在待去雾图像的暗通道图像中，对区域内的各个像素点按照亮度进行排序。
提取子单元，用于按照亮度从大到小提取区域内预设比例的像素点。
第一确定子单元，用于在待去雾图像中，确定与提取的各个像素点对应的亮度值。
平均亮度值计算子单元，用于根据与提取的各个像素点对应的亮度值计算区域的平均亮度值。
第二确定子单元，用于若平均亮度值小于预设阈值，则确定区域的大气光值为平均亮度值，否则，确定区域的大气光值为所述预设阈值。
在本实施例中，可获取待去雾图像中各个区域的大气光值，并设定最大大气光值，防止去雾处理后出现偏色及色斑现象，使去雾后得到的无雾图像更为真实自然。
上述图像去雾装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将推荐信息生成装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述推荐信息生成装置的全部或部分功能。
本发明实施例还提供一种移动终端。上述移动终端中包括图像处理电路，图像处理电路可以利用硬件和/或软件组件实现，可包括定义ISP(Image Signal Processing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图8为一个实施例中图像处理电路的示意图。如图8所示，为便于说明，仅示出与本发明实施例相关的图像处理技术的各个方面。
如图8所示，图像处理电路包括ISP处理器840和控制逻辑器850。成像设备810捕捉的图像数据首先由ISP处理器840处理，ISP处理器840对图像数据进行分析以捕捉可用于确定和/或成像设备810的一个或多个控制参数的图像统计信息。成像设备810可包括具有一个或多个透镜812和图像传感器814的照相机。图像传感器814可包括色彩滤镜阵列(如Bayer滤镜)，图像传感器814可获取用图像传感器814的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由ISP处理器840处理的一组原始图像数据。传感器820可基于传感器820接口类型把原始图像数据提供给ISP处理器840。传感器820接口可以利用SMIA(StandardMobile Imaging Architecture，标准移动成像架构)接口、其它串行或并行照相机接口、或上述接口的组合。
ISP处理器840按多种格式逐个像素地处理原始图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，ISP处理器840可对原始图像数据进行一个或多个图像处理操作、收集关于图像数据的统计信息。其中，图像处理操作可按相同或不同的位深度精度进行。
ISP处理器840还可从图像存储器830接收像素数据。例如，从传感器820接口将原始像素数据发送给图像存储器830，图像存储器830中的原始像素数据再提供给ISP处理器840以供处理。图像存储器830可为存储器装置的一部分、存储设备、或电子设备内的独立的专用存储器，并可包括DMA(Direct Memory Access，直接直接存储器存取)特征。
当接收到来自传感器820接口或来自图像存储器830的原始图像数据时，ISP处理器840可进行一个或多个图像处理操作，如时域滤波。处理后的图像数据可发送给图像存储器830，以便在被显示之前进行另外的处理。ISP处理器840还可从图像存储器930接收处理数据，对上述处理数据进行原始域中以及RGB和YCbCr颜色空间中的图像数据处理。处理后的图像数据可输出给显示器880，以供用户观看和/或由图形引擎或GPU(GraphicsProcessing Unit，图形处理器)进一步处理。此外，ISP处理器840的输出还可发送给图像存储器830，且显示器880可从图像存储器830读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器830可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。此外，ISP处理器840的输出可发送给编码器/解码器870，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示与显示器880设备上之前解压缩。
ISP处理器840处理图像数据的步骤包括：对图像数据进行VFE(Video Front End，视频前端)处理和CPP(Camera Post Processing，摄像头后处理)处理。对图像数据的VFE处理可包括修正图像数据的对比度或亮度、修改以数字方式记录的光照状态数据、对图像数据进行补偿处理(如白平衡，自动增益控制，γ校正等)、对图像数据进行滤波处理等。对图像数据的CPP处理可包括对图像进行缩放、向每个路径提供预览帧和记录帧。其中，CPP可使用不同的编解码器来处理预览帧和记录帧。
ISP处理器840处理后的图像数据可发送给去雾模块860，以便在被显示之前对图像进行去雾处理。去雾模块860可计算待去雾图像的原始透射率，根据原始透射率计算待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率，并根据与RGB三个波段分别对应的波段透射率对待去雾图像的RGB三个波段进行去雾处理等。其中，去雾模块860可为移动终端中CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、GPU或协处理器等。去雾模块860将图像数据进行去雾处理后，可将去雾处理后的图像数据发送给编码器/解码器870，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示与显示器880设备上之前解压缩。可以理解的是，去雾模块860处理后的图像数据可以不经过编码器/解码器870，直接发给显示器880进行显示。ISP处理器840处理后的图像数据还可以先经过编码器/解码器870处理，然后再经过去雾模块860进行处理。上述编码器/解码器可为移动终端中CPU、GPU或协处理器等。
ISP处理器840确定的统计数据可发送给控制逻辑器850单元。例如，统计数据可包括自动曝光、自动白平衡、自动聚焦、闪烁检测、黑电平补偿、透镜812阴影校正等图像传感器814统计信息。控制逻辑器850可包括执行一个或多个例程(如固件)的处理器和/或微控制器，一个或多个例程可根据接收的统计数据，确定成像设备810的控制参数以及ISP处理器840的控制参数。例如，控制参数可包括传感器820控制参数(例如增益、曝光控制的积分时间)、照相机闪光控制参数、透镜812控制参数(例如聚焦或变焦用焦距)、或这些参数的组合。ISP控制参数可包括用于自动白平衡和颜色调整(例如，在RGB处理期间)的增益水平和色彩校正矩阵，以及透镜812阴影校正参数。
在本实施例中，运用图8中的图像处理技术可实现上述的图像去雾方法。
在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述图像去雾方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (11)
1.一种图像去雾方法，其特征在于，包括：
获取待去雾图像；
计算所述待去雾图像的原始透射率；
根据所述原始透射率计算所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率；
根据所述与RGB三个波段分别对应的波段透射率对所述待去雾图像的RGB三个波段进行去雾处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始透射率计算所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率，包括：
获取所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的调节系数；
根据所述原始透射率及所述调节系数分别计算与所述RGB三个波段对应的波段透射率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待去雾图像中R波段的调节系数大于G波段的调节系数，所述G波段的调节系数大于B波段的调节系数；
所述R波段的波段透射率大于所述G波段的波段透射率，所述G波段的波段透射率大于所述B波段的波段透射率。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述计算所述待去雾图像的原始透射率，包括：
确定所述待去雾图像的雾浓度分布；
根据所述雾浓度分布对所述待去雾图像进行区域划分；
获取划分后的各个区域的大气光值；
根据所述各个区域的大气光值分别计算对应区域的原始透射率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取划分后的各个区域的大气光值，包括：
在所述待去雾图像的暗通道图像中，对区域内的各个像素点按照亮度进行排序；
按照亮度从大到小提取所述区域内预设比例的像素点；
在所述待去雾图像中，确定与提取的各个像素点对应的亮度值；
根据所述与提取的各个像素点对应的亮度值计算所述区域的平均亮度值；
若所述平均亮度值小于预设阈值，则确定所述区域的大气光值为所述平均亮度值，否则，确定所述区域的大气光值为所述预设阈值。
6.一种图像去雾装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待去雾图像；
原始透射率计算模块，用于计算所述待去雾图像的原始透射率；
波段透射率计算模块，用于根据所述原始透射率计算所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的波段透射率；
去雾模块，用于根据所述与RGB三个波段分别对应的波段透射率对所述待去雾图像的RGB三个波段进行去雾处理。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述波段透射率计算模块，包括：
系数获取单元，用于获取所述待去雾图像中与RGB三个波段分别对应的调节系数；
波段透射率计算单元，用于根据所述原始透射率及所述调节系数分别计算与所述RGB三个波段对应的波段透射率；
所述待去雾图像中R波段的调节系数大于G波段的调节系数，所述G波段的调节系数大于B波段的调节系数；
所述R波段的波段透射率大于所述G波段的波段透射率，所述G波段的波段透射率大于所述B波段的波段透射率。
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述原始透射率计算模块，包括：
分布单元，用于确定所述待去雾图像的雾浓度分布；
划分单元，用于根据所述雾浓度分布对所述待去雾图像进行区域划分；
大气光值获取单元，用于获取划分后的各个区域的大气光值；
原始透射率计算单元，用于根据所述各个区域的大气光值分别计算对应区域的原始透射率。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述大气光值获取单元，包括：
排序子单元，用于在所述待去雾图像的暗通道图像中，对区域内的各个像素点按照亮度进行排序；
提取子单元，用于按照亮度从大到小提取所述区域内预设比例的像素点；
第一确定子单元，用于在所述待去雾图像中，确定与提取的各个像素点对应的亮度值；
平均亮度值计算子单元，用于根据所述与提取的各个像素点对应的亮度值计算所述区域的平均亮度值；
第二确定子单元，用于若所述平均亮度值小于预设阈值，则确定所述区域的大气光值为所述平均亮度值，否则，确定所述区域的大气光值为所述预设阈值。
10.一种移动终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一所述的方法。
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