本發(fā)明是有關(guān)于一種圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法及其圖像處理裝置。
背景技術(shù)：
：在戶外場(chǎng)景中所拍攝的圖像往往會(huì)因?yàn)殪F氣、霾、沙塵暴等惡劣天氣中的混濁介質(zhì)而導(dǎo)致能見(jiàn)度的降低。就光學(xué)上而言，數(shù)字圖像的低能見(jiàn)度為大氣粒子吸收并且散射數(shù)碼相機(jī)與拍射物之間的光線所導(dǎo)致。圖像低能見(jiàn)度會(huì)使得例如是戶外物體識(shí)別系統(tǒng)、障礙物檢測(cè)系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)以及智能運(yùn)輸系統(tǒng)等必須運(yùn)作在任何天氣狀況下的系統(tǒng)產(chǎn)生問(wèn)題。為了改善霧氣圖像的能見(jiàn)度，許多圖像除霧技術(shù)相繼被提出。這些圖像除霧技術(shù)可以分為三大主要類別：提供附加信息的方式、多張圖像修復(fù)(multiple-imagerestoration)的方式以及單張圖像修復(fù)(single-imagerestoration)的方式。提供附加信息的方式采用場(chǎng)景信息來(lái)移除霧氣并且恢復(fù)鮮艷色彩。然而，此方式需要使用者的互動(dòng)以提供場(chǎng)景的深度信息，其難以自任意的圖像取得，因此較不適用于實(shí)際上的應(yīng)用。多張圖像修復(fù)的方式采用兩張以上圖像來(lái)估測(cè)場(chǎng)景深度以在后續(xù)中移除霧氣。然而，此方式需要復(fù)雜的操作或是額外的硬件設(shè)備，而造成昂貴的修復(fù)成本。因此，目前研究主要是朝向基于強(qiáng)烈假設(shè)(strongassumption)或是先驗(yàn)(prior)的單張圖像修復(fù)的方式來(lái)修復(fù)霧氣圖像。在一種現(xiàn)有技術(shù)所提出的單張圖像修復(fù)的方法中，其觀察到相對(duì)于拍攝到的霧氣圖像，修復(fù)圖像具有較高的對(duì)比度，因此可通過(guò)將局部對(duì)比度最大化的方式來(lái)修復(fù)場(chǎng)景輻射(sceneradiance)。然而，此種方式會(huì)使得深度邊緣產(chǎn)生假影(artifact)。另一種現(xiàn)有技術(shù)所提出的單張圖像修復(fù)的方法中，其基于透射率和表面投影在局部上是沒(méi)有關(guān)聯(lián)的假設(shè)上來(lái)估測(cè)場(chǎng)景的反照率并且推導(dǎo)介質(zhì)圖(transmissionmap)。然而，此種方法不適用于霧氣密度較 大的圖像。另一種現(xiàn)有技術(shù)中，其基于在戶外無(wú)霧圖像中，局部區(qū)域的像素在至少一個(gè)色彩通道中具有較低的像素值的假設(shè)下來(lái)估測(cè)霧氣濃度并且恢復(fù)鮮艷色彩。目前為止，此種以單張圖像來(lái)有效地進(jìn)行除霧已在本領(lǐng)域引起廣泛的研究與討論。然而，此技術(shù)的除霧功效會(huì)隨著實(shí)際的天氣變化以及場(chǎng)景物體而有所不同，其無(wú)法有效地處理色彩失真以及復(fù)雜結(jié)構(gòu)。在此情境下，修復(fù)后的圖像往往會(huì)產(chǎn)生色偏(color-shift)以及假影。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：有鑒于此，本發(fā)明提供一種圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法及其圖像處理裝置，其可在各種實(shí)際拍攝情況中有效地針對(duì)單張圖像進(jìn)行除霧。本發(fā)明提出一種圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法，適用于圖像處理裝置，此方法包括下列步驟：接收包括多個(gè)輸入像素的輸入霧氣圖像；根據(jù)中值濾波操作以及暗通道，取得各所述輸入像素的邊緣信息；根據(jù)各所述輸入像素以及關(guān)聯(lián)于輸入霧氣圖像在各色彩通道的大氣光，判定介質(zhì)圖；根據(jù)各所述輸入像素的邊緣信息以及介質(zhì)圖，取得精細(xì)介質(zhì)圖；針對(duì)精細(xì)介質(zhì)圖進(jìn)行伽瑪校正操作以調(diào)整精細(xì)介質(zhì)圖，進(jìn)而取得強(qiáng)化介質(zhì)圖；判定對(duì)應(yīng)于各所述色彩通道的色彩差值；對(duì)于各所述色彩通道，根據(jù)色彩差值、大氣光以及強(qiáng)化介質(zhì)圖，修復(fù)各所述輸入像素在色彩通道的場(chǎng)景輻射，據(jù)以產(chǎn)生除霧圖像；以及輸出除霧圖像。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述根據(jù)中值濾波操作以及暗通道，取得各所述輸入像素的邊緣信息的步驟包括：對(duì)于各所述輸入像素的局部區(qū)塊進(jìn)行中值濾波操作，以取得精細(xì)成份；以及對(duì)于各所述輸入像素，自精細(xì)成份減去暗通道，以取得邊緣信息。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述根據(jù)中值濾波操作以及暗通道，取得各所述輸入像素的邊緣信息的公式包括公式(1)：D(x)=ω(min(mediany∈Ω(x)(W(y)),W(x)))-miny∈Ω(x)(W(y))]]>公式(1)其中Ω(x)為以x為中心的局部區(qū)塊，W(x)為位于x的輸入像素，W(y)為局部區(qū)塊Ω(x)的各所述輸入像素，ω為介于0與1之間的常數(shù)，為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的精細(xì)成份， 為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的暗通道，以及D(x)為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的邊緣信息。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述根據(jù)各所述輸入像素以及關(guān)聯(lián)于輸入霧氣圖像在各所述色彩通道的大氣光，判定介質(zhì)圖的公式包括公式(2)：t~(x)=1-ωminy∈Ω(x)(minc∈(r,g,b)Ic(y)Ac)]]>公式(2)其中c∈{r,g,b}，Ac為在色彩通道c的大氣光，Ic為輸入霧氣圖像在色彩通道c的像素值，以及為介質(zhì)圖。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述根據(jù)各所述輸入像素的邊緣信息以及介質(zhì)圖，取得精細(xì)介質(zhì)圖的公式包括公式(3)：tr(x)=t~(x)-D(x)]]>公式(3)其中為介質(zhì)圖，tr為精細(xì)介質(zhì)圖，以及D(x)為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的邊緣信息。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述針對(duì)精細(xì)介質(zhì)圖進(jìn)行伽瑪校正操作以調(diào)整精細(xì)介質(zhì)圖，進(jìn)而取得強(qiáng)化介質(zhì)圖的步驟包括：根據(jù)可變自適應(yīng)性參數(shù)以及輸入霧氣圖像的最大像素值，重新分布精細(xì)介質(zhì)圖，以取得強(qiáng)化介質(zhì)圖。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述針對(duì)精細(xì)介質(zhì)圖進(jìn)行伽瑪校正操作以調(diào)整精細(xì)介質(zhì)圖，進(jìn)而取得強(qiáng)化介質(zhì)圖的公式包括公式(4)：te(x)=(Xmax)(tr(x)Xmax)γ]]>公式(4)其中γ為可變自適應(yīng)性參數(shù)，Xmax為輸入霧氣圖像的最大像素值，tr為精細(xì)介質(zhì)圖，te為強(qiáng)化介質(zhì)圖，t為所述輸入像素中累積概率密度值為第一門(mén)檻值所對(duì)應(yīng)的像素值，以及T為自適應(yīng)性像素門(mén)檻值，其中第一門(mén)檻值不為0。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述判定對(duì)應(yīng)于各所述色彩通道的色彩差值的公式包括公式(5)以及公式(6)：dc＝avgk-avgc公式(5)avgc=Σi=1MΣj=1NIc(i,j)MN]]>公式(6)其中c∈{r,g,b}，k為指定色彩通道，dc為對(duì)應(yīng)于色彩通道c的色彩差值，avgc為對(duì)應(yīng)于色彩通道c的平均像素值，Ic為輸入霧氣圖像，以及MN為所述輸入像素的數(shù)量，其中指定色彩通道為所述色彩通道之一。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述對(duì)于各所述色彩通道，根據(jù)色彩差值、大氣光以及強(qiáng)化介質(zhì)圖，修復(fù)各所述輸入像素在色彩通道的場(chǎng)景輻射，據(jù)以產(chǎn)生除霧圖像的公式包括公式(7)：Jc(x)=Ic(x)-(Ac-dc)max(te(x),t0)+(Ac-dc)]]>公式(7)其中c∈{r,g,b}，Jc為除霧圖像在色彩通道c的場(chǎng)景輻射，Ac為在色彩通道c的大氣光，dc為在色彩通道c的色彩差值，t0為介質(zhì)下限，以及te為強(qiáng)化介質(zhì)圖。本發(fā)明另提出一種圖像處理裝置，包括：圖像接收模塊、深度估測(cè)模塊、色彩分析模塊、能見(jiàn)度修復(fù)模塊以及圖像輸出模塊。圖像接收模塊用以接收包括多個(gè)輸入像素的輸入霧氣圖像。深度估測(cè)模塊用以根據(jù)中值濾波操作以及暗通道，取得各所述輸入像素的邊緣信息，又根據(jù)各所述輸入像素以及關(guān)聯(lián)于輸入霧氣圖像在各色彩通道的大氣光，判定介質(zhì)圖，再根據(jù)各所述輸入像素的邊緣信息以及介質(zhì)圖，取得精細(xì)介質(zhì)圖，并且針對(duì)精細(xì)介質(zhì)圖進(jìn)行伽瑪校正操作以調(diào)整精細(xì)介質(zhì)圖，進(jìn)而取得強(qiáng)化介質(zhì)圖。色彩分析模塊用以判定對(duì)應(yīng)于各所述色彩通道的色彩差值。對(duì)于各所述色彩通道，能見(jiàn)度修復(fù)模塊用以根據(jù)色彩差值、大氣光以及強(qiáng)化介質(zhì)圖，修復(fù)各所述輸入像素在色彩通道的場(chǎng)景輻射，據(jù)以產(chǎn)生除霧圖像。圖像輸出模塊用以輸出除霧圖像。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述深度估測(cè)模塊對(duì)于各所述輸入像素的局部區(qū)塊進(jìn)行中值濾波操作，以取得精細(xì)成份，以及對(duì)于各所述輸入像素，自精細(xì)成份減去暗通道，以取得邊緣信息。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述深度估測(cè)模塊根據(jù)中值濾波操作以及暗通道，取得各所述輸入像素的邊緣信息的公式包括公式(1)：D(x)=ω(min(mediany∈Ω(x)(W(y)),W(x)))-miny∈Ω(x)(W(y))]]>公式(1)其中Ω(x)為以x為中心的局部區(qū)塊，W(x)為位于x的輸入像素，W(y)為局部區(qū)塊Ω(x)的各所述輸入像素，ω為介于0與1之間的常數(shù)，為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的精細(xì)成份，為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的暗通道，以及D(x)為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的邊緣信息。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述深度估測(cè)模塊根據(jù)各所述輸入像素以及關(guān) 聯(lián)于輸入霧氣圖像在各所述色彩通道的大氣光，判定介質(zhì)圖的公式包括公式(2)：t~(x)=1-ωminy∈Ω(x)(minc∈(r,g,b)Ic(y)Ac)]]>公式(2)其中c∈{r,g,b}，Ac為在色彩通道c的大氣光，Ic為輸入霧氣圖像在色彩通道c的像素值，以及為介質(zhì)圖。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述深度估測(cè)模塊根據(jù)各所述輸入像素的邊緣信息以及介質(zhì)圖，取得精細(xì)介質(zhì)圖的公式包括公式(3)：tr(x)=t~(x)-D(x)]]>公式(3)其中為介質(zhì)圖，tr為精細(xì)介質(zhì)圖，以及D(x)為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的邊緣信息。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述深度估測(cè)模塊根據(jù)可變自適應(yīng)性參數(shù)以及輸入霧氣圖像的最大像素值，重新分布精細(xì)介質(zhì)圖，以取得強(qiáng)化介質(zhì)圖。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述深度估測(cè)模塊針對(duì)精細(xì)介質(zhì)圖進(jìn)行伽瑪校正操作以調(diào)整精細(xì)介質(zhì)圖，進(jìn)而取得強(qiáng)化介質(zhì)圖的公式包括公式(4)：te(x)=(Xmax)(tr(x)Xmax)γ]]>公式(4)其中γ為可變自適應(yīng)性參數(shù)，Xmax為輸入霧氣圖像的最大像素值，tr為精細(xì)介質(zhì)圖，te為強(qiáng)化介質(zhì)圖，t為所述輸入像素中累積概率密度值為第一門(mén)檻值所對(duì)應(yīng)的像素值，以及T為自適應(yīng)性像素門(mén)檻值，其中第一門(mén)檻值不為0。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，上述色彩分析模塊判定對(duì)應(yīng)于各所述色彩通道的色彩差值的公式包括公式(5)以及公式(6)：dc＝avgk-avgc公式(5)avgc=Σi=1MΣj=1NIc(i,j)MN]]>公式(6)其中c∈{r,g,b}，k為指定色彩通道，dc為對(duì)應(yīng)于色彩通道c的色彩差值，avgc為對(duì)應(yīng)于色彩通道c的平均像素值，Ic為輸入霧氣圖像，以及MN為所述輸入像素的數(shù)量，其中指定色彩通道為所述色彩通道之一。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，對(duì)于各所述色彩通道，上述能見(jiàn)度修復(fù)模塊根據(jù)色彩差值、大氣光以及強(qiáng)化介質(zhì)圖，修復(fù)各所述輸入像素在色彩通道的場(chǎng) 景輻射，據(jù)以產(chǎn)生除霧圖像的公式包括公式(7)：Jc(x)=Ic(x)-(Ac-dc)max(te(x),t0)+(Ac-dc)]]>公式(7)其中c∈{r,g,b}，Jc為除霧圖像在色彩通道c的場(chǎng)景輻射，Ac為在色彩通道c的大氣光，dc為在色彩通道c的色彩差值，t0為介質(zhì)下限，以及te為強(qiáng)化介質(zhì)圖。基于上述，本發(fā)明通過(guò)中值濾波操作、自適應(yīng)性伽瑪校正技術(shù)以及暗通道先驗(yàn)方法，可避免光暈效應(yīng)的產(chǎn)生以及輸入霧氣圖像的介質(zhì)圖的估測(cè)不足，并且通過(guò)分析輸入霧氣圖像的色彩特性，可抑制色偏的現(xiàn)象?；耍诓煌沫h(huán)境以及場(chǎng)景下所拍攝的圖像可根據(jù)調(diào)整后的介質(zhì)圖以及色彩相關(guān)信息而產(chǎn)生高質(zhì)量的除霧圖像。為讓本發(fā)明的上述特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉實(shí)施例，并配合附圖作詳細(xì)說(shuō)明如下。附圖說(shuō)明圖1示出依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例的一種圖像處理裝置，其是利用圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法所提出的一種硬件架構(gòu)；圖2示出依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例的圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法流程圖；圖3示出依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例的圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法的功能方塊圖。附圖標(biāo)記說(shuō)明：100：圖像處理裝置；10：存儲(chǔ)單元；110、310：圖像接收模塊；120、320：深度估測(cè)模塊；130、330：色彩分析模塊；140、340：能見(jiàn)度修復(fù)模塊；150、350：圖像輸出模塊；20：處理單元；S202～S216：步驟；311：輸入霧氣圖像；320a：中值濾波；320b：暗通道先驗(yàn)；321：邊緣信息；322：大氣光；323：介質(zhì)圖；324：精細(xì)過(guò)程；325：強(qiáng)化過(guò)程；324a：精細(xì)介質(zhì)圖；325a：強(qiáng)化介質(zhì)圖；351：除霧圖像。具體實(shí)施方式本發(fā)明的部分實(shí)施例接下來(lái)將會(huì)配合附圖來(lái)詳細(xì)描述，以下的描述所引用的元件符號(hào)，當(dāng)不同附圖出現(xiàn)相同的元件符號(hào)將視為相同或相似的元件。這些實(shí)施例只是本發(fā)明的一部分，并未揭示所有本發(fā)明的可實(shí)施方式。更確切的說(shuō)，這些實(shí)施例只是本發(fā)明的專利申請(qǐng)范圍中的裝置與方法的范例。圖1示出依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例的一種圖像處理裝置，其是利用圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法所提出的一種硬件架構(gòu)。請(qǐng)參照?qǐng)D1，圖像處理裝置100包括存儲(chǔ)單元10以及處理單元20，其中處理單元20耦接于存儲(chǔ)單元10。圖像處理裝置100可以是外接或是內(nèi)建于例如是個(gè)人電腦、筆記本、數(shù)碼相機(jī)、數(shù)碼攝影機(jī)、網(wǎng)絡(luò)攝影機(jī)、智能手機(jī)、平板電腦、行車(chē)記錄器、汽車(chē)影音系統(tǒng)等的電子裝置。存儲(chǔ)單元10可以例如是任意類型的固定式或可移動(dòng)式隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RandomAccessMemory，簡(jiǎn)稱RAM)、只讀存儲(chǔ)器(Read-OnlyMemory，簡(jiǎn)稱ROM)、快閃存儲(chǔ)器(Flashmemory)、硬盤(pán)、其他類似裝置或是這些裝置的組合，其用以記錄可由處理單元20執(zhí)行的多個(gè)模塊。這些模塊包括圖像接收模塊110、深度估測(cè)模塊120、色彩分析模塊130、能見(jiàn)度修復(fù)模塊140以及圖像輸出模塊150。這些模塊可載入至處理單元20以對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行能見(jiàn)度修復(fù)的處理。處理單元20可以例如是中央處理單元(CentralProcessingUnit，簡(jiǎn)稱 CPU)，或是其他可編程的一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數(shù)字信號(hào)處理器(DigitalSignalProcessor，簡(jiǎn)稱DSP)、可編程控制器、專用集成電路(ApplicationSpecificIntegratedCircuits，簡(jiǎn)稱ASIC)、可編程邏輯器件(ProgrammableLogicDevice，簡(jiǎn)稱PLD)或其他類似裝置或這些裝置的組合。處理單元20可存取以及執(zhí)行記錄于存儲(chǔ)單元10的模塊以執(zhí)行圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法。圖2示出依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例的圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法流程圖。本實(shí)施例所提出的圖像除霧方法可由圖1的圖像處理裝置100來(lái)執(zhí)行。請(qǐng)同時(shí)參照?qǐng)D1以及圖2，首先，圖像接收模塊110接收包括多個(gè)輸入像素的輸入霧氣圖像(步驟S202)。本實(shí)施例所提出的方法是建立在RGB色域中，其包括紅(red，簡(jiǎn)稱R)、綠(green，簡(jiǎn)稱G)以及藍(lán)(blue，簡(jiǎn)稱B)三個(gè)色彩通道。傳統(tǒng)的暗通道先驗(yàn)技術(shù)(darkchannelpriortechnique)可針對(duì)在特定的天氣狀況下所獲取到的圖像進(jìn)行能見(jiàn)度修復(fù)處理而得到良好的效果。然而，暗通道先驗(yàn)技術(shù)存在著光暈效應(yīng)(haloeffect)的產(chǎn)生以及介質(zhì)圖(transmissionmap)的估測(cè)不足等兩個(gè)顯著的問(wèn)題。這是由于暗通道先驗(yàn)技術(shù)主要是以最小值濾波器(minimumfilter)來(lái)進(jìn)行主要的運(yùn)作而導(dǎo)致在估測(cè)介質(zhì)圖時(shí)失去了邊緣信息。因此，本實(shí)施例中提出一個(gè)精細(xì)過(guò)程，其利用中值濾波器(medianfilter)來(lái)保留輸入霧氣圖像的邊緣信息，以避免光暈效應(yīng)的產(chǎn)生。首先，深度估測(cè)模塊120根據(jù)中值濾波操作以及暗通道，取得各所述輸入像素的邊緣信息(步驟S204)。中值濾波技術(shù)所采用的非線性濾波操作可有效地抑止沖擊性噪音成份以及保留邊緣信息。深度估測(cè)模塊120可先對(duì)各所述輸入像素的局部區(qū)塊進(jìn)行中值濾波操作，以取得精細(xì)成份，并且自精細(xì)成份減去暗通道，以取得邊緣信息。在一實(shí)施例中，深度估測(cè)模塊120可根據(jù)公式(1)取得各所述輸入像素的邊緣信息：D(x)=ω(min(mediany∈Ω(x)(W(y)),W(x)))-miny∈Ω(x)(W(y))]]>公式(1)其中Ω(x)為以x為中心的局部區(qū)塊，W(x)為位于x的輸入像素，W(y)為局部區(qū)塊Ω(x)的各所述輸入像素，ω為介于0與1之間的常數(shù)并且可設(shè)成0.95，為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的精細(xì)成份， 為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的暗通道，以及D(x)為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的邊緣信息。接著，深度估測(cè)模塊120根據(jù)各所述輸入像素以及關(guān)聯(lián)于輸入霧氣圖像在各色彩通道的大氣光，判定介質(zhì)圖(步驟S206)，并且根據(jù)各所述輸入像素的邊緣信息以及介質(zhì)圖，取得精細(xì)介質(zhì)圖(步驟S208)。詳言之，深度估測(cè)模塊120可基于傳統(tǒng)的暗通道先驗(yàn)方法來(lái)估測(cè)介質(zhì)圖，其可以公式(2)來(lái)表示：t~(x)=1-ωminy∈Ω(x)(minc∈(r,g,b)Ic(y)Ac)]]>公式(2)其中c∈{r,g,b}，Ac為在色彩通道c的大氣光，Ic為輸入霧氣圖像在色彩通道c的像素值，以及為介質(zhì)圖。接著，深度估測(cè)模塊120可根據(jù)公式(3)來(lái)取得精細(xì)介質(zhì)圖：tr(x)=t~(x)-D(x)]]>公式(3)其中為介質(zhì)圖，tr為精細(xì)介質(zhì)圖，以及D(x)為對(duì)應(yīng)于位于x的輸入像素的邊緣信息。暗通道先驗(yàn)是依據(jù)各色彩通道的像素值的最小值。然而，對(duì)于在例如是沙塵暴等惡劣天氣下所拍攝圖像的至少一個(gè)色彩通道的像素值偏低的情況下，將會(huì)產(chǎn)生信息不足的介質(zhì)圖。為了達(dá)到最佳的圖像能見(jiàn)度修復(fù)結(jié)果，本實(shí)施例中提出一個(gè)強(qiáng)化過(guò)程，其利用適應(yīng)性的伽瑪校正技術(shù)(adaptiveGammacorrectiontechnique)在其動(dòng)態(tài)范圍所對(duì)應(yīng)的直方圖中來(lái)重新分布精細(xì)介質(zhì)圖。基此，深度估測(cè)模塊120將針對(duì)精細(xì)介質(zhì)圖進(jìn)行伽瑪校正操作以調(diào)整精細(xì)介質(zhì)圖，進(jìn)而取得強(qiáng)化介質(zhì)圖(步驟S210)。詳言之，深度估測(cè)模塊120可利用公式(4)，根據(jù)可變自適應(yīng)性參數(shù)(varyingadaptiveparameter)以及輸入霧氣圖像的最大像素值來(lái)重新分布精細(xì)介質(zhì)圖，以取得強(qiáng)化介質(zhì)圖：te(x)=(Xmax)(tr(x)Xmax)γ]]>公式(4)其中γ為可變自適應(yīng)性參數(shù)，Xmax為輸入霧氣圖像的最大像素值，tr為精細(xì)介質(zhì)圖，te為強(qiáng)化介質(zhì)圖，t為所述輸入像素中累積概率密度值(cumulativeprobabilitydensity)為第一門(mén)檻值所對(duì)應(yīng)的像素值，以及T為自適應(yīng)性像素門(mén)檻值，其中第一門(mén)檻值不為0。在本實(shí)施例中，第一門(mén)檻值可以為0.1，而自 適應(yīng)性像素門(mén)檻值T可以依經(jīng)驗(yàn)設(shè)為120。在一實(shí)施例中，深度估測(cè)模塊120可根據(jù)公式(4.5)求得自適應(yīng)性參數(shù)γ：γ=1+(tXmax)ift≥T1ift<T]]>公式(4.5)根據(jù)觀察，輕微的沙塵暴具有較低的自適應(yīng)性參數(shù)，而嚴(yán)重的沙塵暴具有較高的自適應(yīng)性參數(shù)?；诖颂匦?，上述的強(qiáng)化過(guò)程所采用的自適應(yīng)性伽瑪校正操作可逐步地增加介質(zhì)圖中的低像素值以及避免因伽瑪校正的均衡化(equalization)而產(chǎn)生假影。再者，沙塵的大氣粒子將會(huì)吸收特定的色彩光譜進(jìn)而造成圖像產(chǎn)生色偏的現(xiàn)象，并且各色彩通道將會(huì)呈現(xiàn)不同的分布?，F(xiàn)有的暗通道先驗(yàn)技術(shù)針對(duì)所有通道采用相同的公式來(lái)修復(fù)場(chǎng)景輻射，將使得修復(fù)后的圖像產(chǎn)生嚴(yán)重的色偏。為了解決此問(wèn)題，色彩分析模塊130將判定對(duì)應(yīng)于各色彩通道的色彩差值(步驟S212)。在一實(shí)施例中，色彩分析模塊130可根據(jù)公式(5)以及公式(6)取得色彩差值：dc＝avgk-avgc公式(5)avgc=Σi=1MΣj=1NIc(i,j)MN]]>公式(6)其中c∈{r,g,b}，k為指定色彩通道，dc為對(duì)應(yīng)于色彩通道c的色彩差值，avgc為對(duì)應(yīng)于色彩通道c的平均像素值，Ic為輸入霧氣圖像，以及MN為所述輸入像素的數(shù)量，其中指定色彩通道為上述三個(gè)色彩通道之一。在本實(shí)施例中，指定色彩通道可以例如為色彩通道r。接著，為了在不同環(huán)境都能取得高質(zhì)量的除霧圖像，能見(jiàn)度修復(fù)模塊140將會(huì)結(jié)合深度估測(cè)模塊120與色彩分析模塊130所提供的信息來(lái)有效地修復(fù)場(chǎng)景輻射。換言之，對(duì)于各色彩通道，能見(jiàn)度修復(fù)模塊140根據(jù)色彩差值、大氣光以及強(qiáng)化介質(zhì)圖，修復(fù)各所述輸入像素在色彩通道的場(chǎng)景輻射，據(jù)以產(chǎn)生除霧圖像(步驟S214)。在此，能見(jiàn)度修復(fù)模塊140可利用公式(7)來(lái)有效地修復(fù)大氣粒子所造成的輸入霧氣圖像：Jc(x)=Ic(x)-(Ac-dc)max(te(x),t0)+(Ac-dc)]]>公式(7)其中c∈{r,g,b}，Jc為除霧圖像在色彩通道c的場(chǎng)景輻射，Ac為在色彩通 道c的大氣光，dc為色彩通道c的色彩差值，t0為介質(zhì)下限(lowerbound)，以及te為強(qiáng)化介質(zhì)圖。在一實(shí)施例中，t0可設(shè)為0.1。能見(jiàn)度修復(fù)模塊140在產(chǎn)生除霧圖像后，圖像輸出模塊150將輸出除霧圖像(步驟S216)，而圖像處理裝置100即完成圖像能見(jiàn)度修復(fù)的過(guò)程。前述圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法可利用圖3(圖3示出依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例的圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法的功能方塊圖)來(lái)進(jìn)行總結(jié)。請(qǐng)參照?qǐng)D3，深度估測(cè)模塊320自圖像接收模塊310接收輸入霧氣圖像311。深度估測(cè)模塊320先根據(jù)中值濾波320a以及暗通道先驗(yàn)320b來(lái)取得輸入霧氣圖像311的邊緣信息，并且又根據(jù)暗通道先驗(yàn)320b取得關(guān)聯(lián)于輸入霧氣圖像311的大氣光322，據(jù)以估測(cè)介質(zhì)圖323。接著，深度估測(cè)模塊320將根據(jù)邊緣信息321來(lái)針對(duì)介質(zhì)圖323執(zhí)行精細(xì)過(guò)程324，其利用中值濾波器所保留的邊緣信息并且可避免修復(fù)后的圖像產(chǎn)生區(qū)塊假影，而精細(xì)過(guò)程324完成后將會(huì)產(chǎn)生精細(xì)介質(zhì)圖324a。接續(xù)在精細(xì)過(guò)程324之后的強(qiáng)化過(guò)程325將根據(jù)自適應(yīng)性伽瑪校正技術(shù)來(lái)調(diào)整精細(xì)介質(zhì)圖324a的像素值，以達(dá)到最佳化的能見(jiàn)度修復(fù)結(jié)果，而強(qiáng)化過(guò)程325完成后將會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)化介質(zhì)圖325a。另一方面，色彩分析模塊330根據(jù)灰色世界假設(shè)有效地取得輸入霧氣圖像311的色彩信息，而其所取得的色彩信息可適應(yīng)于包括霧氣、霾、沙塵暴等各種天氣。能見(jiàn)度修復(fù)模塊340將結(jié)合自混合深度估測(cè)模塊320與色彩分析模塊330所取得的信息以隱藏在各種實(shí)際天氣狀況下所呈現(xiàn)的大氣粒子。圖像輸出模塊350將輸出除霧圖像351，而結(jié)束圖像能見(jiàn)度修復(fù)的方法流程。綜上所述，本發(fā)明通過(guò)中值濾波操作、自適應(yīng)性伽瑪校正技術(shù)以及暗通道先驗(yàn)方法，可避免光暈效應(yīng)的產(chǎn)生以及輸入霧氣圖像的介質(zhì)圖的估測(cè)不足，并且通過(guò)分析輸入霧氣圖像的色彩特性，可抑制色偏的產(chǎn)生。基此，在不同的環(huán)境以及場(chǎng)景下所拍攝的圖像可根據(jù)調(diào)整后的介質(zhì)圖以及色彩相關(guān)信息而產(chǎn)生高質(zhì)量的除霧圖像。最后應(yīng)說(shuō)明的是：以上各實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述各實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分或者全部技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3