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一种摄像机图像处理方法及装置[发明专利]

来源:小侦探旅游网
(19)中华人民共和国国家知识产权局

*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

2/4页

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

3/4页

图3

图4

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说 明 书 附 图

4/4页

图5

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