图片复原方法及装置与流程

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图片复原方法及装置。

背景技术：

当在雾天拍摄图片时，图片很不清晰，图片会偏白。现有技术中一般利用图像处理软件中的对比度拉伸方法、直方图均衡方法等，对所述图片进行复原。但复原后的图片与无雾图片相差很大，影响了复原后的图片的质量。

技术实现要素：

鉴于以上内容，有必要提供一种图片复原方法及装置，能根据雾图成像模型对有雾的图片进行处理，提高了复原图片的质量。

一种图片复原方法，应用于电子设备中，所述方法包括：

获取第一摄像头拍摄的第一图像，及获取第二摄像头拍摄的第二图像；

基于所述第一图像及所述第二图像，计算目标物体的每个目标点到所述第一摄像头与所述第二摄像头所在直线的垂直距离；

根据每个目标点对应的所述垂直距离，计算每个目标点对应的透射率；

根据所述第一图像及所述第二图像，计算大气光强；

基于所述第一图像及所述第二图像，根据每个目标点对应的透射率及所述大气光强确定复原图片。

根据本发明优选实施例，每个目标点在所述第一图像上对应一个第一像素点，所述计算目标物体的每个目标点到所述第一摄像头与所述第二摄像头所在直线的垂直距离包括：

获取所述第一摄像头的焦距、所述第二摄像头的焦距及所述第一摄像头与所述第二摄像头的距离；

确定每个目标点在所述第一图像上对应的第一像素点，及在所述第二图像上对应的第二像素点；

针对每个目标点，计算所述第一像素点与第一交点的第一距离，及计算所述第二像素点与第二交点的第二距离，其中所述第一交点为所述第一摄像头的光轴与第一图像平面的交点，所述第二交点为所述第二摄像头的光轴与第二图像平面的交点；

针对每个目标点，利用所述第一摄像头的焦距、所述第二摄像头的焦距、第一距离、第二距离及所述第一摄像头与所述第二摄像头的距离，计算每个目标点对应的所述垂直距离。

根据本发明优选实施例，所述计算每个目标点对应的透射率包括：

根据每个目标点对应的所述垂直距离及大气散射系数计算每个目标点对应的透射率，每个目标点对应的透射率为：

t(x,y)＝e^βd(x,y)，

其中β表示大气散射系数，(x,y)表示一个目标点对应的像素点的坐标，d(x,y)表示所述像素点对应的所述垂直距离。

根据本发明优选实施例，所述计算大气光强包括：

获取所述第一图像中每个像素点的灰度值及所述第二图像中每个像素点的灰度值；

将所述第一图像中所有像素点的灰度值从大到小进行排序，并选取前预设位数的灰度值，及将所述第二图像中所有像素点的灰度值从大到小进行排序，并选取前预设位数的灰度值；

根据所述第一图像中所选取的灰度值及所述第二图像中所选取的灰度值计算所述大气光强。

根据本发明优选实施例，所述复原图片的表达式为：

其中t₀为预设参数，I(x,y)表示像素坐标为(x,y)的像素点在所述第一图像或所述第二图像中或第三图像中的像素值，t(x,y)表示像素点对应的透射率，A表示大气光强，所述第三图像是对所述第一图像及所述第二图像进行融合得到的。

一种图片复原装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取第一摄像头拍摄的第一图像，及获取第二摄像头拍摄的第二图像；

计算模块，用于基于所述第一图像及所述第二图像，计算目标物体的每个目标点到所述第一摄像头与所述第二摄像头所在直线的垂直距离；

所述计算模块还用于根据每个目标点对应的所述垂直距离，计算每个目标点对应的透射率；

所述计算模块还用于根据所述第一图像及所述第二图像，计算大气光强；

确定模块，用于基于所述第一图像及所述第二图像，根据每个目标点对应的透射率及所述大气光强确定复原图片。

根据本发明优选实施例，每个目标点在所述第一图像上对应一个第一像素点，所述计算模块用于计算目标物体的每个目标点到所述第一摄像头与所述第二摄像头所在直线的垂直距离包括：

获取所述第一摄像头的焦距、所述第二摄像头的焦距及所述第一摄像头与所述第二摄像头的距离；

确定每个目标点在所述第一图像上对应的第一像素点，及在所述第二图像上对应的第二像素点；

针对每个目标点，计算所述第一像素点与第一交点的第一距离，及计算所述第二像素点与第二交点的第二距离，其中所述第一交点为所述第一摄像头的光轴与第一图像平面的交点，所述第二交点为所述第二摄像头的光轴与第二图像平面的交点；

针对每个目标点，利用所述第一摄像头的焦距、所述第二摄像头的焦距、第一距离、第二距离及所述第一摄像头与所述第二摄像头的距离，计算每个目标点对应的所述垂直距离。

根据本发明优选实施例，所述计算模块还用于计算每个目标点对应的透射率包括：

根据每个目标点对应的所述垂直距离及大气散射系数计算每个目标点对应的透射率，每个目标点对应的透射率为：

t(x,y)＝e^βd(x,y)，

其中β表示大气散射系数，(x,y)表示一个目标点对应的像素点的坐标，d(x,y)表示所述像素点对应的所述垂直距离。

根据本发明优选实施例，所述计算模块还用于计算大气光强包括：

获取所述第一图像中每个像素点的灰度值及所述第二图像中每个像素点的灰度值；

将所述第一图像中所有像素点的灰度值从大到小进行排序，并选取前预设位数的灰度值，及将所述第二图像中所有像素点的灰度值从大到小进行排序，并选取前预设位数的灰度值；

根据所述第一图像中所选取的灰度值及所述第二图像中所选取的灰度值计算所述大气光强。

根据本发明优选实施例，所述复原图片的表达式为：

其中t₀为预设参数，I(x,y)表示像素坐标为(x,y)的像素点在所述第一图像或所述第二图像或第三图像中的像素值，t(x,y)表示像素点对应的透射率，A表示大气光强，所述第三图像是对所述第一图像及所述第二图像进行融合得到的。

由以上技术方案可以看出，本发明获取第一摄像头拍摄的第一图像，及获取第二摄像头拍摄的第二图像，基于所述第一图像及所述第二图像，计算目标物体的每个目标点到所述第一摄像头与所述第二摄像头所在直线的垂直距离，根据每个目标点对应的所述垂直距离，计算每个目标点对应的透射率，根据所述第一图像及所述第二图像，计算大气光强，基于所述第一图像及所述第二图像，根据每个目标点对应的透射率及所述大气光强确定复原图。本发明能根据雾图成像模型对有雾的图片进行处理，提高了复原图片的质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本发明图片复原方法的较佳实施例的流程图。

图2是目标点到第一摄像头与第二摄像头所在直线的垂直距离的计算模型示意图。

图3是雾图成像模型示意图。

图4是本发明图片复原装置的较佳实施例的功能模块图。

图5是本发明实现图片复原方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。

主要元件符号说明

电子设备 1

存储器 12

处理器 13

显示器 14

第一摄像头 15

第二摄像头 16

图片复原装置 11

获取模块 100

计算模块 101

设置模块 102

确定模块 103

输出模块 104

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，是本发明图片复原方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。

优选地，本发明的图片复原方法可以应用在多个电子设备中。所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述电子设备还可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television，IPTV)、智能式穿戴式设备等。

所述电子设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。

S10，所述电子设备获取第一摄像头拍摄的第一图像，及获取第二摄像头拍摄的第二图像。

在至少一个实施例中，所述电子设备包括所述第一摄像头及所述第二摄像头。所述第一摄像头及所述第二摄像头的结构一般由镜头、传感器和外围电路组成。所述第一摄像头可以是黑白摄像头配置有黑白传感器或彩色摄像头配置有彩色传感器。所述第二摄像头可以是黑白摄像头配置有黑白传感器或彩色摄像头配置有彩色传感器。

进一步地，所述电子设备在获取所述第一图像及所述第二图像之前，还包括：

接收相机的启动指令。

具体的，用户点击相机的应用图标的动作即触发了所述相机的启动指令，所述电子设备接收到相机的启动指令。

S11，所述电子设备基于所述第一图像及所述第二图像，计算目标物体的每个目标点到所述第一摄像头与所述第二摄像头所在直线的垂直距离。

在至少一个实施例中，所述目标物体包括多个目标点，每个目标点在所述第一图像上对应一个第一像素点，在所述第二图像上对应一个第二像素点。因此，一个目标点对应的所述垂直距离，也就是所述第一像素点对应的所述垂直距离，所述第二像素点对应的所述垂直距离。

如图2所示，目标点到第一摄像头与第二摄像头所在直线的垂直距离的计算模型示意图。所述电子设备利用图2所示的计算模型计算每个目标点对应的所述垂直距离包括：

(1)获取所述第一摄像头的焦距f1、所述第二摄像头的焦距f2及所述第一摄像头与所述第二摄像头的距离T。

(2)确定每个目标点在所述第一图像上对应的第一像素点，及在所述第二图像上对应的第二像素点。

在至少一个实施例中，所述电子设备利用特征提取方法及图像匹配方法确定所述第一像素点及所述第二像素点。所述特征提取方法可以是基于灰度的特征提取、基于色彩的特征提取、基于形状的特征提取等等。所述图像匹配方法可以是模板匹配法、特征匹配法等等，所述特征提取方法及所述图像匹配方法是现有技术，本发明不做任何限制。

(3)针对每个目标点，计算所述第一像素点与第一交点的第一距离X1，及计算所述第二像素点与第二交点的第二距离X2。其中所述第一交点为所述第一摄像头的光轴与第一图像平面的交点，所述第二交点为所述第二摄像头的光轴与第二图像平面的交点。

(4)针对每个目标点，基于所述计算模型，利用所述第一摄像头的焦距f1、所述第二摄像头的焦距f2、第一距离X1、第二距离X2及所述第一摄像头与所述第二摄像头的距离T，计算每个目标点对应的所述垂直距离Z＝T*f1*f2/(X1*f2+X2*f1)。

S12，所述电子设备根据每个目标点对应的所述垂直距离，计算每个目标点对应的透射率。

在至少一个实施例，所述电子设备1根据每个目标点对应的所述垂直距离及大气散射系数计算每个目标点对应的透射率，计算每个目标点对应的透射率的公式如下：

t(x,y)＝e^βd(x,y)，

其中β表示大气散射系数，(x,y)表示一个目标点对应的像素点的坐标，d(x,y)表示所述目标点对应的所述垂直距离。

至少一个实施例中，所述电子设备1基于所述第一图像及所述第二图像，利用雾气浓度估计模型计算雾气的浓度，并根据所述雾气的浓度调整所述大气散射系数。进一步地，所述电子设备1预先设置多个大气散射系数的预设值，每个预设值对应一个雾气浓度的区间范围。例如当雾气浓度在区间范围为[5,10]时，所述大气散射系数为0.2等等。当然，所述电子设备也可以根据其他方式动态调整所述大气散射系数，所述大气散射系数也可由用户自定义设置。雾气的浓度越大，所述大气散射系数越大。

S13，所述电子设备根据所述第一图像及所述第二图像，计算大气光强。

至少一个实施例中，所述电子设备1根据所述第一图像中每个像素点的灰度值及所述第二图像中每个像素点的灰度值计算大气光强，具体过程包括：

(1)获取所述第一图像中每个像素点的灰度值及所述第二图像中每个像素点的灰度值。

(2)将所述第一图像中所有像素点的灰度值从大到小进行排序，并选取前预设位数(例如前10个像素)的灰度值，及将所述第二图像中所有像素点的灰度值从大到小进行排序，并选取前预设位数的灰度值。

(3)根据所述第一图像中所选取的灰度值及所述第二图像中所选取的灰度值计算所述大气光强。

在至少一个实施中，所述电子设备将所述第一图像中所选取的灰度值及所述第二图像中所选取的灰度值进行累加，并计算一个灰度平均值，将所述灰度平均值确定为所述大气光强。

S14，所述电子设备基于所述第一图像及所述第二图像，根据每个目标点对应的透射率及所述大气光强确定复原图片。

至少一个实施例中，如图3所示，为雾图成像模型的示意图。所述雾图成像模型的表达公式如下：

I(x,y)＝J(x,y)t(x,y)+A(1-t(x,y))，

其中I(x,y)表示像素坐标为(x,y)的像素点在有雾图像(如所述第一图像、所述第二图像)中的像素值，t(x,y)表示像素点对应的透射率，A表示大气光强。

根据所述表达公式可知，复原图片的表达式如下：

其中t₀为预设参数。

在至少一个实施例中，所述电子设备可以利用图像融合算法，将所述第一图像及所述第二图像进行融合，得到第三图像。所述图像融合算有很多种，例如，基于特征匹配的融合算法，基于小波变换的融合算法等等，本发明对所述图像融合算法不做任何限制。

所述I(x,y)表示像素坐标为(x,y)的像素点在所述第一图像或所述第二图像或所述第三图像中的像素值

在至少一个实施例中，所述电子设备在显示器上输出所述复原图片，将所述复原图片显示给用户。

本发明获取第一摄像头拍摄的第一图像，及获取第二摄像头拍摄的第二图像，基于所述第一图像及所述第二图像，计算目标物体的每个目标点到所述第一摄像头与所述第二摄像头所在直线的垂直距离，根据每个目标点对应的所述垂直距离，计算每个目标点对应的透射率，根据所述第一图像及所述第二图像，计算大气光强，基于所述第一图像及所述第二图像，根据每个目标点对应的透射率及所述大气光强确定复原图。本发明能根据雾图成像模型对有雾的图片进行处理，提高了复原图片的质量。

如图4所示，本发明图片复原装置的实施例的功能模块图。所述图片复原装置11包括获取模块100、计算模块101、设置模块102、确定模块103及输出模块104。本发明所称的模块是指一种能够被处理器13所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例三及实施例四中详述。

所述获取模块100获取第一摄像头拍摄的第一图像，及获取第二摄像头拍摄的第二图像。

在至少一个实施例中，所述电子设备包括所述第一摄像头及所述第二摄像头。所述第一摄像头及所述第二摄像头的结构一般由镜头、传感器和外围电路组成。所述第一摄像头可以是黑白摄像头配置有黑白传感器或彩色摄像头配置有彩色传感器。所述第二摄像头可以是黑白摄像头配置有黑白传感器或彩色摄像头配置有彩色传感器。

进一步地，所述获取模块100获取所述第一图像及所述第二图像之前，还包括：

接收相机的启动指令。

具体的，用户点击相机的应用图标的动作即触发了所述相机的启动指令，所述获取模块100接收到相机的启动指令。

所述计算模块101用于基于所述第一图像及所述第二图像，计算目标物体的每个目标点到所述第一摄像头与所述第二摄像头所在直线的垂直距离。

在至少一个实施例中，所述目标物体包括多个目标点，每个目标点在所述第一图像上对应一个第一像素点，在所述第二图像上对应一个第二像素点。因此，一个目标点对应的所述垂直距离，也就是所述第一像素点对应的所述垂直距离，所述第二像素点对应的所述垂直距离。

如图2所示，目标点到第一摄像头与第二摄像头所在直线的垂直距离的计算模型示意图。所述计算模块101用于利用图2所示的计算模型计算每个目标点对应的所述垂直距离包括：

(1)获取所述第一摄像头的焦距f1、所述第二摄像头的焦距f2及所述第一摄像头与所述第二摄像头的距离T。

(2)确定每个目标点在所述第一图像上对应的第一像素点，及在所述第二图像上对应的第二像素点。

在至少一个实施例中，所述计算模块101用于利用特征提取方法及图像匹配方法确定所述第一像素点及所述第二像素点。所述特征提取方法可以是基于灰度的特征提取、基于色彩的特征提取、基于形状的特征提取等等。所述图像匹配方法可以是模板匹配法、特征匹配法等等，所述特征提取方法及所述图像匹配方法是现有技术，本发明不做任何限制。

(3)针对每个目标点，计算所述第一像素点与第一交点的第一距离X1，及计算所述第二像素点与第二交点的第二距离X2。其中所述第一交点为所述第一摄像头的光轴与第一图像平面的交点，所述第二交点为所述第二摄像头的光轴与第二图像平面的交点。

(4)针对每个目标点，基于所述计算模型，利用所述第一摄像头的焦距f1、所述第二摄像头的焦距f2、第一距离X1、第二距离X2及所述第一摄像头与所述第二摄像头的距离T，计算每个目标点对应的所述垂直距离Z＝T*f1*f2/(X1*f2+X2*f1)。

所述计算模块101还用于根据每个目标点对应的所述垂直距离，计算每个目标点对应的透射率。

在至少一个实施例，所述计算模块101根据每个目标点对应的所述垂直距离及大气散射系数计算每个目标点对应的透射率，计算每个目标点对应的透射率的公式如下：

t(x,y)＝e^βd(x,y)，

其中β表示大气散射系数，(x,y)表示一个目标点对应的像素点的坐标，d(x,y)表示所述目标点对应的所述垂直距离。

至少一个实施例中，所述计算模块101基于所述第一图像及所述第二图像，利用雾气浓度估计模型计算雾气的浓度，并根据所述雾气的浓度调整所述大气散射系数。进一步地，所述设置模块102用于预先设置多个大气散射系数的预设值，每个预设值对应一个雾气浓度的区间范围。例如当雾气浓度在区间范围为[5,10]时，所述大气散射系数为0.2等等。当然，所述计算模块101也可以根据其他方式动态调整所述大气散射系数，所述大气散射系数也可由用户自定义设置。雾气的浓度越大，所述大气散射系数越大。

所述计算模块101根据所述第一图像及所述第二图像，计算大气光强。

至少一个实施例中，所述计算模块101根据所述第一图像中每个像素点的灰度值及所述第二图像中每个像素点的灰度值计算大气光强，具体过程包括：

(1)获取所述第一图像中每个像素点的灰度值及所述第二图像中每个像素点的灰度值。

(2)将所述第一图像中所有像素点的灰度值从大到小进行排序，并选取前预设位数(例如前10个像素)的灰度值，及将所述第二图像中所有像素点的灰度值从大到小进行排序，并选取前预设位数的灰度值。

(3)根据所述第一图像中所选取的灰度值及所述第二图像中所选取的灰度值计算所述大气光强。

在至少一个实施中，所述计算模块101将所述第一图像中所选取的灰度值及所述第二图像中所选取的灰度值进行累加，并计算一个灰度平均值，将所述灰度平均值确定为所述大气光强。

所述确定模块103用于基于所述第一图像及所述第二图像，根据每个目标点对应的透射率及所述大气光强确定复原图片。

至少一个实施例中，如图3所示，为雾图成像模型的示意图。所述雾图成像模型的表达公式如下：

I(x,y)＝J(x,y)t(x,y)+A(1-t(x,y))，

其中I(x,y)表示像素坐标为(x,y)的像素点在有雾图像(如所述第一图像、所述第二图像)中的像素值，t(x,y)表示像素点对应的透射率，A表示大气光强。

根据所述表达公式可知，复原图片的表达式如下：

其中t₀为预设参数。

在至少一个实施例中，所述确定模块103可以利用图像融合算法，将所述第一图像及所述第二图像进行融合，得到第三图像。所述图像融合算有很多种，例如，基于特征匹配的融合算法，基于小波变换的融合算法等等，本发明对所述图像融合算法不做任何限制。

所述I(x,y)表示像素坐标为(x,y)的像素点在所述第一图像或所述第二图像或所述第三图像中的像素值

在至少一个实施例中，所述输出模块104用于在显示器上输出所述复原图片，将所述复原图片显示给用户。

本发明获取第一摄像头拍摄的第一图像，及获取第二摄像头拍摄的第二图像，基于所述第一图像及所述第二图像，计算目标物体的每个目标点到所述第一摄像头与所述第二摄像头所在直线的垂直距离，根据每个目标点对应的所述垂直距离，计算每个目标点对应的透射率，根据所述第一图像及所述第二图像，计算大气光强，基于所述第一图像及所述第二图像，根据每个目标点对应的透射率及所述大气光强确定复原图。本发明能根据雾图成像模型对有雾的图片进行处理，提高了复原图片的质量。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。

如图5所示，图是本发明实现图片复原方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。所述电子设备1包括存储器12、处理器13、显示器14、第一摄像头15及第二摄像头16等部件，以上部件通过总线系统相连接通信。

所述电子设备1是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。所述电子设备1包括，但不限于：任何一种可与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品。

例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television，IPTV)、智能式穿戴式设备等。

所述电子设备1所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。

所述存储器12用于存储一种图片复原方法的程序和各种数据，并在所述电子设备1运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。所述存储器12可以是电子设备1的外部存储器和/或内部存储器。进一步地，所述存储器12可以是集成电路中没有实物形式的具有存储功能的电路，如RAM(Random-Access Memory，随机存取存储器)、FIFO(First In First Out，)等。或者，所述存储器12也可以是具有实物形式的存储器，如内存条、TF卡(Trans-flash Card)等等。

所述处理器13又称中央处理器(CPU，Central Processing Unit)，是一块超大规模的集成电路，是电子设备1的运算核心(Core)和控制核心(Control Unit)。所述处理器13可执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序、程序代码等，例如图片复原装置11。

所述显示器14可以显示屏等具有显示功能的设备。

所述第一摄像头15及第二摄像头16是具有摄像功能的设备。所述第一摄像头15及第二摄像头16可以是黑白摄像头配置有黑白传感器或彩色摄像头配置有彩色传感器。

结合图1，所述电子设备1中的所述存储器12存储多个指令以实现一种图片复原方法，所述处理器13可执行所述多个指令从而实现：获取第一摄像头拍摄的第一图像，及获取第二摄像头拍摄的第二图像；基于所述第一图像及所述第二图像，计算目标物体的每个目标点到所述第一摄像头与所述第二摄像头所在直线的垂直距离；根据每个目标点对应的所述垂直距离，计算每个目标点对应的透射率；根据所述第一图像及所述第二图像，计算大气光强；基于所述第一图像及所述第二图像，根据每个目标点对应的透射率及所述大气光强确定复原图片。

根据本发明优选实施例，每个目标点在所述第一图像上对应一个第一像素点，所述处理器13执行的多个指令还包括：

获取所述第一摄像头的焦距、所述第二摄像头的焦距及所述第一摄像头与所述第二摄像头的距离；

确定每个目标点在所述第一图像上对应的第一像素点，及在所述第二图像上对应的第二像素点；

针对每个目标点，计算所述第一像素点与第一交点的第一距离，及计算所述第二像素点与第二交点的第二距离，其中所述第一交点为所述第一摄像头的光轴与第一图像平面的交点，所述第二交点为所述第二摄像头的光轴与第二图像平面的交点；

针对每个目标点，利用所述第一摄像头的焦距、所述第二摄像头的焦距、第一距离、第二距离及所述第一摄像头与所述第二摄像头的距离，计算每个目标点对应的所述垂直距离。

根据本发明优选实施例，所述处理器13执行的多个指令还包括：

根据每个目标点对应的所述垂直距离及大气散射系数计算每个目标点对应的透射率，每个目标点对应的透射率为：

t(x,y)＝e^βd(x,y)，

其中β表示大气散射系数，(x,y)表示一个目标点对应的像素点的坐标，d(x,y)表示所述像素点对应的所述垂直距离。

根据本发明优选实施例，所述处理器13执行的多个指令还包括：

获取所述第一图像中每个像素点的灰度值及所述第二图像中每个像素点的灰度值；

将所述第一图像中所有像素点的灰度值从大到小进行排序，并选取前预设位数的灰度值，及将所述第二图像中所有像素点的灰度值从大到小进行排序，并选取前预设位数的灰度值；

根据所述第一图像中所选取的灰度值及所述第二图像中所选取的灰度值计算所述大气光强。

根据本发明优选实施例，所述复原图片的表达式为：

其中t₀为预设参数，I(x,y)表示像素坐标为(x,y)的像素点在所述第一图像或所述第二图像中的像素值，t(x,y)表示像素点对应的透射率，A表示大气光强。

具体地，所述处理器13对上述指令的具体实现方法可参考图2对应实施例中相关步骤的描述，具体地，所述处理器23对上述指令的具体实现方法可参考图3对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。