本技術(shù)涉及圖像數(shù)據(jù)處理，具體涉及一種遙感圖像的智能化去霧方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、遙感圖像，是通過遙感技術(shù)獲取的地球表面或其他目標(biāo)的圖像。云霧和大氣中的其他顆粒物會導(dǎo)致光線的散射和吸收，從而使得遙感圖像的清晰度下降，影響圖像的細(xì)節(jié)表現(xiàn)。從遠(yuǎn)距離拍攝的遙感圖像通常質(zhì)量差，細(xì)節(jié)的清晰度和可讀性低，影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。由于氣象條件的不同，導(dǎo)致云霧在遙感圖像中可能會出現(xiàn)分布不均勻的情況，這種不均勻性會導(dǎo)致圖像中不同區(qū)域的清晰度和質(zhì)量存在差異，增加了后續(xù)數(shù)據(jù)分析的難度。

2、遙感圖像去霧，是指在遙感圖像中去除由大氣散射效應(yīng)引起的云霧，從而提高圖像的清晰度，使得地表特征更加明顯。不同區(qū)域內(nèi)存在的薄厚不一致的霧對細(xì)節(jié)的影響不同，因此，若對遙感圖像進(jìn)行直接去霧處理，會導(dǎo)致細(xì)節(jié)較多的區(qū)域丟失重要特征和細(xì)節(jié)，進(jìn)而降低遙感圖像的質(zhì)量。

3、因此，如何對遙感圖像進(jìn)行去霧且不降低遙感圖像的質(zhì)量，是目前亟需解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決如何對遙感圖像進(jìn)行去霧且不降低遙感圖像的質(zhì)量的技術(shù)問題，本技術(shù)的目的在于提供一種遙感圖像的智能化去霧方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，所采用的技術(shù)方案具體如下：

2、本技術(shù)實施例提供一種遙感圖像的智能化去霧方法，所述方法包括：

3、獲取待去霧遙感圖像；

4、對所述待去霧遙感圖像中的多個待處理區(qū)域進(jìn)行亮度分析，得到各所述待處理區(qū)域的清晰度；

5、對各所述待處理區(qū)域中的像素點進(jìn)行顏色變化分析，得到各所述像素點對應(yīng)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度；

6、根據(jù)各所述像素點對應(yīng)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度，得到各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征，并根據(jù)各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征對所述多個待處理區(qū)域進(jìn)行細(xì)節(jié)差異分析，得到各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)豐富程度；

7、根據(jù)各所述待處理區(qū)域的清晰度和細(xì)節(jié)豐富程度，得到各所述待處理區(qū)域的去霧權(quán)重，并根據(jù)所述去霧權(quán)重對所述待去霧遙感圖像進(jìn)行智能化去霧處理。

8、在一些實施例中，所述獲取待去霧遙感圖像之后，還包括：

9、根據(jù)多個預(yù)設(shè)圖像增強系數(shù)，對所述待去霧遙感圖像進(jìn)行圖像增強處理，得到各所述預(yù)設(shè)圖像增強系數(shù)對應(yīng)的增強圖像；

10、根據(jù)相鄰的所述增強圖像的像素差異，得到多個差分圖像；

11、根據(jù)各所述差分圖像中的像素變化信息，得到霧濃度變化區(qū)域；

12、對相鄰的所述差分圖像中的所述霧濃度變化區(qū)域進(jìn)行對比分析，確定所述待去霧遙感圖像中的多個待處理區(qū)域。

13、在一些實施例中，所述對所述待去霧遙感圖像中的多個待處理區(qū)域進(jìn)行亮度分析，得到各所述待處理區(qū)域的清晰度，包括：

14、獲取所述待處理區(qū)域中各像素點的亮度信息；

15、根據(jù)所述各像素點的亮度信息，確定各像素點在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的鄰域像素點亮度均值；

16、根據(jù)所述各像素點的亮度信息，確定所述待處理區(qū)域內(nèi)所有像素點的亮度均值和亮度方差；

17、根據(jù)所述各像素點的亮度信息和鄰域像素點亮度均值，確定鄰域亮度差異；

18、根據(jù)所述亮度均值和亮度方差，確定區(qū)域特性，所述區(qū)域特性用于指示所述待處理區(qū)域內(nèi)亮度的均勻性和集中性；

19、根據(jù)所述鄰域亮度差異和所述區(qū)域特性，得到各所述待處理區(qū)域的清晰度。

20、在一些實施例中，所述對各所述待處理區(qū)域中的像素點進(jìn)行顏色變化分析，得到各所述像素點對應(yīng)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度，包括：

21、獲取所述待處理區(qū)域中各像素點的顏色變化信息；

22、根據(jù)所述各像素點的顏色變化信息，確定所述各像素點的細(xì)節(jié)表現(xiàn)可能性；

23、對所述各像素點的亮度信息進(jìn)行比對，得到不同亮度信息對應(yīng)的像素點個數(shù)；

24、結(jié)合所述細(xì)節(jié)表現(xiàn)可能性和所述不同亮度信息對應(yīng)的像素點個數(shù)，確定各所述像素點對應(yīng)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度。

25、在一些實施例中，所述根據(jù)各所述像素點對應(yīng)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度，得到各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征，包括：

26、根據(jù)所述各像素點的亮度信息，確定所述待處理區(qū)域的亮度分布信息；

27、結(jié)合所述亮度分布信息和各所述像素點對應(yīng)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度，得到各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征。

28、在一些實施例中，所述根據(jù)各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征對所述多個待處理區(qū)域進(jìn)行細(xì)節(jié)差異分析，得到各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)豐富程度，包括：

29、將各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征，與相鄰所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征進(jìn)行比對，得到第一細(xì)節(jié)差異程度；

30、將各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征，與多個所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征進(jìn)行比對，得到第二細(xì)節(jié)差異程度；

31、結(jié)合所述第一細(xì)節(jié)差異程度和所述第二細(xì)節(jié)差異程度，確定各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)豐富程度。

32、在一些實施例中，所述根據(jù)各所述待處理區(qū)域的清晰度和細(xì)節(jié)豐富程度，得到各所述待處理區(qū)域的去霧權(quán)重，包括：

33、獲取所述清晰度的第一變化趨勢，以及所述細(xì)節(jié)豐富程度的第二變化趨勢；

34、根據(jù)所述第一變化趨勢和所述第二變化趨勢，調(diào)整各所述待處理區(qū)域的去霧權(quán)重。

35、在一些實施例中，所述根據(jù)所述去霧權(quán)重對所述待去霧遙感圖像進(jìn)行智能化去霧處理，包括：

36、獲取各所述待處理區(qū)域的初始大氣光估計結(jié)果；

37、基于所述去霧權(quán)重調(diào)整所述初始大氣光估計結(jié)果，得到各所述待處理區(qū)域的目標(biāo)大氣光估計結(jié)果；

38、將所述目標(biāo)大氣光估計結(jié)果傳輸至預(yù)先構(gòu)建的大氣散射模型，以對各所述待處理區(qū)域進(jìn)行智能化去霧處理。

39、本技術(shù)實施例還提供一種遙感圖像的智能化去霧系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

40、圖像獲取模塊，用于獲取待去霧遙感圖像；

41、亮度分析模塊，用于對所述待去霧遙感圖像中的多個待處理區(qū)域進(jìn)行亮度分析，得到各所述待處理區(qū)域的清晰度；

42、顏色變化分析模塊，用于對各所述待處理區(qū)域中的像素點進(jìn)行顏色變化分析，得到各所述像素點對應(yīng)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度；

43、細(xì)節(jié)分析模塊，用于根據(jù)各所述像素點對應(yīng)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度，得到各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征，并根據(jù)各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征對所述多個待處理區(qū)域進(jìn)行細(xì)節(jié)差異分析，得到各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)豐富程度；

44、去霧處理模塊，用于根據(jù)各所述待處理區(qū)域的清晰度和細(xì)節(jié)豐富程度，得到各所述待處理區(qū)域的去霧權(quán)重，并根據(jù)所述去霧權(quán)重對所述待去霧遙感圖像進(jìn)行智能化去霧處理。

45、本技術(shù)實施例還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有多條指令，所述指令適于處理器進(jìn)行加載，以執(zhí)行本技術(shù)實施例所提供的任一種遙感圖像的智能化去霧方法中的步驟。

46、本技術(shù)具有如下有益效果：

47、首先，獲取待去霧遙感圖像；然后，對所述待去霧遙感圖像中的多個待處理區(qū)域進(jìn)行亮度分析，得到各所述待處理區(qū)域的清晰度；然后，對各所述待處理區(qū)域中的像素點進(jìn)行顏色變化分析，得到各所述像素點對應(yīng)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度；然后，根據(jù)各所述像素點對應(yīng)的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度，得到各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征，并根據(jù)各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)特征對所述多個待處理區(qū)域進(jìn)行細(xì)節(jié)差異分析，得到各所述待處理區(qū)域的細(xì)節(jié)豐富程度；最后，根據(jù)各所述待處理區(qū)域的清晰度和細(xì)節(jié)豐富程度，得到各所述待處理區(qū)域的去霧權(quán)重，并根據(jù)所述去霧權(quán)重對所述待去霧遙感圖像進(jìn)行智能化去霧處理。本技術(shù)中，通過亮度分析，得到各待處理區(qū)域的清晰度，以確定待去霧遙感圖像受到霧的影響以及初步去霧的程度；通過顏色變化分析得到的細(xì)節(jié)表現(xiàn)程度，反映了像素點周圍的顏色變化情況，顏色變化較大的區(qū)域通常具有更多的細(xì)節(jié)信息；通過清晰度和細(xì)節(jié)豐富程度來計算去霧權(quán)重，可以確保每個區(qū)域的去霧處理更為合理；通過對不均勻的霧影響的遙感圖像進(jìn)行分區(qū)域分析，對比不同區(qū)域的細(xì)節(jié)差異，使得處理后的圖像既清晰又能保留細(xì)節(jié)特征。