一种摄像机图像处理方法及装置[发明专利]

*CN102368330A*

(10)申请公布号 CN 102368330 A(43)申请公布日 2012.03.07

(12)发明专利申请

(21)申请号 201110326807.0(22)申请日 2011.10.25

(71)申请人杭州藏愚科技有限公司

地址310013 浙江省杭州市西湖区西溪

路525号浙江大学科技园A楼西区601-605室(72)发明人李文德 张真 叶剑 凌云

孙向华 谢旭明 陈晓明(74)专利代理机构杭州新源专利事务所(普通

合伙) 33234

代理人李大刚(51)Int.Cl.

G06T 5/00(2006.01)

权利要求书 1 页 说明书 4 页 附图 4 页

()发明名称

一种摄像机图像处理方法及装置(57)摘要

本发明公开了一种摄像机图像处理方法及装置，以摄像机实际拍摄的图像为基础，分析得出大气环境成像值，并计算出一定的成像比例系数，从而可以将实际拍摄的图像中的大气环境造成的影响去除，即去除了阴霾，可使最后呈现出与场景真实图像相近的图像，其色彩表现力更强。因此使用本发明的方法和装置可使得在灰尘、烟、雾等浑浊天气条件下拍摄的图像也能呈现艳丽的色彩。

CN 102368330 ACN 102368330 ACN 102368339 A

权 利 要 求 书

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1.一种摄像机图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

①从实际拍摄的图像(I)中筛选出该场景下的大气环境成像(A)；②求取场景真实图像(J)在实际拍摄的图像中所占的比例系数(t)；③根据公式I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))，从实际拍摄的图像(I)中复原出场景真实图像(J)。

2.根据权利要求1所述的摄像机图像处理方法，其特征在于，所述步骤①，筛选大气环境成像(A)的方法为：从实际拍摄的图像(I)的RGB数据源中筛选出饱和度低于阈值的像素，并从中筛选灰度值较高的前10％像素，获得其对应的RGB均值，以此作为大气环境成像(A)的值。

3.根据权利要求1所述的摄像机图像处理方法，其特征在于，所述步骤②，求取比例系数(t)的方法是：基于场景真实图像(J)中R、G、B三个通道中的最小通道的值为零，并根据公式I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))，得出t(x)＝1-k×min(I(x))/A，其中min(I(x))为实际拍摄的图像(I)在R、G、B三个通道中的最小通道的值，k为大于0小于1的平衡常数。

4.根据权利要求2所述的摄像机图像处理方法，其特征在于：所述饱和度的阈值为0.3。

5.根据权利要求3所述的摄像机图像处理方法，其特征在于：所述平衡常数(k)的值为0.7。

6.一种摄像机图像处理装置，其特征在于，包括：RGB数据源存储器(11)，用于存储实际拍摄的图像的RGB数据源；大气环境成像模块(12)，与RGB数据源存储器(11)相连，用于获取大气环境成像；成像系数模块(13)，与RGB数据源存储器(11)和大气环境成像模块(12)相连，用于获得成像系数；

图像复原模块(14)，与成像系数模块(13)、RGB数据源存储器(11)和大气环境成像模块(12)相连，用于将实际拍摄的图像复原为场景真实图像。

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CN 102368330 ACN 102368339 A

说 明 书

一种摄像机图像处理方法及装置

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技术领域

[0001]

本发明涉及一种图像处理方法及装置，特别是一种摄像机图像处理方法及装置。

背景技术

由于大气中的灰尘、烟、雾的影响，大部分的实际室外场景下，光线在进入摄像机镜头前都呈发散状，这就导致拍摄的图像严重退化，分辨率和对比度降低，使得整个图像或视频画面看起来不够鲜艳，表现力不强。

[0003] 目前对于这个问题的解决有两种途径：图像复原和图像增强。图像复原方法通过对图像退化原因的分析，建立图像退化的物理模型，反演退化过程，得到退化前的图像。图像增强方法一般不考虑图像退化原因，只是针对当前图像，利用直方图拉伸等方法进行对比度增强。

[0004] 计算机视觉和计算机图形学领域，下面的物理模型被广泛应用在室外场景的成像中：I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))[0005] 其中，I是实际拍摄到的图像，J是场景的真实图像，A表示大气环境图像，t表示场景真实图像在最终实际成像中所占的比例系数。[0006] 图像复原的目的，就是通过实际拍摄到的图像I，恢复出场景的真实图像J。

[0002]

发明内容

本发明的目的在于，提供一种图像处理方法及装置。它可以针对室外场景的高清摄像机拍摄的画面，增强其色彩表现力，使得在灰尘、烟、雾等浑浊天气条件下拍摄的图像也能呈现艳丽的色彩。

[0008] 本发明的技术方案：一种摄像机图像处理方法，其特点是，包括以下步骤：[0009] ①从实际拍摄的图像(I)中筛选出该场景下的大气环境成像(A)；

[0010] ②求取场景真实图像(J)在实际拍摄的图像(最终实际成像)中所占的比例系数(t)；

[0011] ③根据公式I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))，从实际拍摄的图像(I)中复原出场景真实图像(J)。

[0012] 上述的摄像机图像处理方法中，所述步骤①，筛选大气环境成像(A)的方法为：从实际拍摄的图像(I)的RGB数据源中筛选出饱和度低于阈值的像素，并从中选出灰度值较高的前10％像素，计算其对应的RGB均值，以此作为大气环境成像(A)的值。大气环境成像(A)用(Ar、Ag、Ab)表示，Ar表示R通道环境成像值，Ag表示G通道环境成像值，Ab表示B通道环境成像值。

[0013] 前述的摄像机图像处理方法中，所述步骤②，求取比例系数(t)的方法是：基于场景真实图像(J)中R、G、B三个通道中的最小通道的值为零，并根据公式I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))，得出t(x)＝1-k×min(I(x))/A，其中min(I(x))为实际拍摄的图像(I)在R、G、B三个通道中的最小通道的值，k为大于0小余1的平衡常数。

[0007]

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CN 102368330 ACN 102368339 A[0014] [0015] [0016] [0017] [0018] [0019]

说 明 书

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前述的摄像机图像处理方法中，所述饱和度的阈值为0.3。

前述的摄像机图像处理方法中，所述平衡常数(k)的值为0.7。一种摄像机图像处理装置，其特点是，包括：RGB数据源存储器，用于存储实际拍摄的图像的RGB数据源；大气环境成像模块，与RGB数据源存储器相连，用于获取大气环境成像；成像系数模块，与RGB数据源存储器和大气环境成像模块相连，用于获得成像系

数；

图像复原模块，与成像系数模块、RGB数据源存储器和大气环境成像模块相连，用

于将实际拍摄的图像复原为场景真实图像。[0021] 与现有技术相比，本发明以摄像机实际拍摄的图像为基础，分析得出大气环境成像值，并得出一定的成像比例系数，从而可以将实际拍摄的图像中的大气环境造成的影响去除，即去除了阴霾，可使最后呈现出与场景真实图像相近的图像，其色彩表现力更强。因此使用本发明的方法和装置可使得在灰尘、烟、雾等浑浊天气条件下拍摄的图像也能呈现艳丽的色彩。

[0020]

附图说明

[0022] 图1是本发明的结构示意图；[0023] 图2是本发明步骤①的流程图；[0024] 图3是本发明步骤②的流程图；[0025] 图4是本发明步骤③的流程图；[0026] 图5是本发明实施例的效果对比图。

具体实施方式

[0027] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明的依据。

[0028] 实施例。一种摄像机图像处理方法，包括以下步骤：

[0029] ①从实际拍摄的图像I中筛选出该场景下的大气环境成像A；

[0030] ②求取场景真实图像J在实际拍摄的图像(最终实际成像)中所占的比例系数t；[0031] ③根据公式I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))，从实际拍摄的图像I中复原出场景真实图像J。

[0032] 所述步骤①，筛选大气环境成像A的方法为：从实际拍摄的图像I的RGB数据源中筛选出饱和度低于阈值的像素，并从中选出灰度值较高的前10％像素，计算其对应的RGB均值，以此作为大气环境成像A的值。大气环境成像A用(Ar、Ag、Ab)表示，Ar表示R通道大气环境成像值，Ag表示G通道大气环境成像值，Ab表示B通道大气环境成像值。[0033] 所述步骤②，求取比例系数t的方法是：基于场景真实图像J中R、G、B三个通道中的最小通道的值为零，并根据公式I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))，得出t(x)＝1-k×min(I(x))/A，其中min(I(x))为实际拍摄的图像I在R、G、B三个通道中的最小通道的值，k为大于0小余1的平衡常数。

[0034] 实现上述方法的一种摄像机图像处理装置，包括：

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CN 102368330 ACN 102368339 A[0035]

说 明 书

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RGB数据源存储器11，用于存储实际拍摄的图像的RGB数据源；[0036] 大气环境成像模块12，与RGB数据源存储器11相连，用于获取大气环境成像；[0037] 成像系数模块13，与RGB数据源存储器11和大气环境成像模块12相连，用于获得成像系数；

[0038] 图像复原模块14，与成像系数模块13、RGB数据源存储器11和大气环境成像模块12相连，用于将实际拍摄的图像复原为场景真实图像。

[0039] 本发明优选实施例的在大气环境成像模块12完成的步骤①的详细步骤如图2所示：

[0040] (S21)读取原始RGB图像数据。[0041] (S22)利用RGB数据，求取每个像素点的饱和度值，饱和度求取公式如下所示：[0042] Gmax＝max(R、B、G) (2)[0043] 其中，Cmin表示当前像素R、G、B的最小值，Cmax表示当前像素R、G、B的最大值，S表示当前像素的饱和度值。

[0044] (S23)饱和度值与经验阈值比较(本优选实施例将此阈值设为0.3)，如果饱和度小于经验阈值，认为该像素点是有效像素，保留该像素，进入统计流程。如果饱和度值大于经验阈值，忽略该像素，继续读取下一像素。

[0045] (S24)统计经S23筛选后的有效像素点数目，求取灰度直方图并分别累计其中最大10％像素对应的R、G、B三个通道的值，公式如下：[0046] Ra＝Ra+R[0047] Ga＝Ga+G

[0048] Ba＝Ba+B (3)[0049] Vnum＝Vnum+1[0050] 其中，Ra表示R通道累计值，Ga表示G通道累计值，Ba表示B通道累计值，Vnum表示像素点数目。

[0051] (S25)利用如下公式求取环境成像Ar、Ag、Ab值：[0052] Ag＝Ga/Vnum (4)[0053] 其中，Ar表示R通道大气环境成像值，Ag表示G通道大气环境成像值，Ab表示B通道大气环境成像值。[00] 如图3所示，本发明优选实施例在成像系数模块13上完成步骤②的详细步骤如下：

(S31)读取原始RGB图像数据。

[0056] (S32)求取每个像素R、G、B的最小值。

[0057] (S33)求取每个像素的成像系数t(x)。由公式(1)可知，像素的成像系数与场景的真实像素值以及大气环境值相关。整理公式[0058] I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x)) (1)[0059] 可得公式(5)如下：

[0060] 1-t(x)＝I(x)/A-J(x)×t(x)/A (5)[0061] 对公式(5)分别取I(x)和J(x)中R、G、B分量中的最小值，推出公式(6)：[0062] 1-t(x)＝min(I(x))/A-min(J(x))/A (6)

[0055]

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CN 102368330 ACN 102368339 A[0063]

说 明 书

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其中，min(I(x))表示实际拍摄到的图像I中x位置上的像素R、G、B三通道的最小值，min(J(x))表示场景的真实图像J中x位置上的像素R、G、B三通道的最小值。[00] 假设场景真实图像中R、G、B三个通道中的最小通道的值趋于零，即min(J(x))趋于零，考虑到将min(J(x))强制置为0对等式的影响，我们增加一个常数参数k(0＜k＜1)来平衡，因此公式(6)转变为：

[0065] t(x)＝1-k×min(I(x))/A (7)[0066] 本发明的优选实施例中，我们将k设为0.7。[0067] 如图4所示，本发明优选实施例在图像复原模块14上完成步骤③的详细步骤如下：

[0068] (S41)读取原始RGB图像数据。

[0069] (S42)读取各像素点成像系数数据t(x)。

[0070] (S43)复原出真实场景图像。由公式(1)可推出：[0071] J(x)＝(I(x)-A)/t(x)+A (8)[0072] 为避免t(x)值过小造成J(x)溢出，增加对公式(8)中t(x)项的，改写为：[0073] J(x)＝(I(x)-A)/max(t(x)，0.1)+A (9)[0074] 利用公式(9)，即可复原出真实场景图像。[0075] 本发明的方法和装置可使得在灰尘、烟、雾等浑浊天气条件下拍摄的图像也能呈现艳丽的色彩。如图5所示，左侧图片为为经处理的图像，右侧为经本发明方法处理后的图像。

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说 明 书 附 图

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图1

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说 明 书 附 图

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图2

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说 明 书 附 图

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图3

图4

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说 明 书 附 图

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图5

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