一种车载视频去雾方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及图像处理技术领域，尤其设及一种车载视频去雾方法及系统。
【背景技术】
[0002] 现有的图像处理技术应用比较广泛的领域是单幅图像的去雾处理，对于视频的去 雾处理技术应用还不多，且相关技术存在很多问题，另外，目前应用于视频处理的技术都是 基于先验知识的处理方式，运算量大，应用于视频频处理时时间复杂度高，实时性差。面对 日益增多的雾天行车交通事故，目前车载视频的去雾处理没有较好的技术支持。
[0003] 基于W上，目前的图像处理技术应用领域主要在单幅图像的去雾处理，对于视频 的去雾处理特别是对于车载视频的去雾处理目前还没有较好的技术支持；目前应用于视频 去雾的方法，都是建立在大气退化模型的基础上，他们在对透射率进行先验性计算时，存在 着大量的运算，算法的时间复杂度比较高，且经过运些算法处理后的图像颜色上存在失真。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于解决上述现有技术存在的缺陷，提供一种车载视频去雾方法及 系统。
[0005] -种车载视频去雾方法，包括W下步骤：
[0006] 步骤一;按照设定的检测时间间隔T1检测道路上的能见度信息；
[0007] 步骤二:根据所述检测到的能见度信息计算雾气浓度系数Ge;
[0008] 步骤Ξ:采集有雾的视频信息，并将采集到的有雾视频标记为时间段为T2的视频 片段流；
[0009] 步骤四：将所述视频片段流转换为灰度图模式；
[0010] 步骤五:对灰度化的视频进行滤波处理；
[0011] 步骤六:根据滤波后的图像求得视频流所处环境的环境大气光Ig;
[001。 步骤屯:根据所述雾气浓度系数Ge和环境大气光Ig求取清晰的视频图像E，
[OOU] E=Ge(I-Ig)+Ig;其中，Ge为雾气浓度系数；Ig为视频流所处环境的环境大气光，功 采集到的有雾视频片段流；
[0014] 步骤八:根据视频图像E显示去雾后的视频。
[0015] 其中，步骤一和步骤Ξ可同时进行，也可W分开按任意的先后顺序进行。
[0016] 进一步地，如上所述的车载视频去雾方法，步骤二中所述根据所述检测到的能见 度信息计算雾气浓度系数Ge包括：
[0017]
[0018] 其中，L为雾天的能见度;所述能见度L按W下公式进行计算：
[0019]
----'心
[0020] 其中，Ga为常数系数，Gl为雾气浓度系数；
[0021] GL = Ganara2,其中，na表示单位体积中雾滴的数量心表示雾滴的半径。
[0022] -种车载视频去雾系统，包括：
[0023] 能见度检测单元，用于按照设定的检测时间间隔T1检测道路上的能见度信息；
[0024] 第一处理单元:根据所述检测到的能见度信息计算雾气浓度系数Ge;
[0025] 视频采集单元:采集有雾的视频信息，并将采集到的有雾视频标记为时间段为T2 的视频片段流；
[0026] 转化单元:将所述视频片段流转换为灰度图模式；
[0027] 滤波单元:对灰度化的视频进行滤波处理；
[0028] 第二处理单元:根据滤波后的图像求得视频流所处环境的环境大气光Ig;
[0029] 去雾单元:根据所述雾气浓度系数Ge和环境大气光Ig求取清晰的视频图像E，
[0030] E=Ge(I-Ig)+Ig;其中，Ge为雾气浓度系数;Ig为视频流所处环境的环境大气光，I为 采集到的有雾视频片段流；
[0031] 显示单元:根据视频图像E显示去雾后的视频。
[0032] 进一步地，如上所述的系统，所述能见度检测单元为车载能见度仪。
[0033] 本发明推导能见度和雾气浓度系数的函数关系，借助推导的关系，构建一个车载 视频去雾系统，借助推导的能见度和雾气浓度系数的关系，能够降低视频处理的时间复杂 度，本发明凭借能见度信息的准确性W及能见度和视频信息的对应性，实现了车载视频的 实时去雾处理。
【附图说明】
[0034] 图1为本发明车载视频去雾方法流程图；
[0035] 图2为本发明实施例1车载视频去雾方法流程图。
【具体实施方式】
[0036] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面本发明中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
[0037] 图1为本发明车载视频去雾方法流程图，如图1所示，本发明提供的一种车载视频 去雾方法，包括W下步骤：
[0038] 步骤101;按照设定的检测时间间隔T1检测道路上的能见度信息；
[0039] 步骤102:根据所述检测到的能见度信息计算雾气浓度系数Ge;
[0040] 步骤103:采集有雾的视频信息，并将采集到的有雾视频标记为时间段为T2的视频 片段流；
[0041] 步骤104:将所述视频片段流转换为灰度图模式；
[0042] 步骤105:对灰度化的视频进行滤波处理；
[0043] 步骤106:根据滤波后的图像求得视频流所处环境的环境大气光Ig;
[0044] 步骤107:根据所述雾气浓度系数Ge和环境大气光Ig求取清晰的视频图像E，
[0045] E=Ge(I-Ig)+Ig;其中，Ge为雾气浓度系数;Ig为视频流所处环境的环境大气光，I为 采集到的有雾视频片段流；
[0046] 步骤108:根据视频图像E显示去雾后的视频。
[0047] 其中，步骤一和步骤Ξ可同时进行，也可W分开按任意的先后顺序进行。
[004引本发明还提供一种车载视频去雾系统，包括：
[0049] 能见度检测单元，用于按照设定的检测时间间隔T1检测道路上的能见度信息；
[0050] 第一处理单元:根据所述检测到的能见度信息计算雾气浓度系数Ge;
[0051] 视频采集单元:采集有雾的视频信息，并将采集到的有雾视频标记为时间段为T2 的视频片段流；
[0052] 转化单元:将所述视频片段流转换为灰度图模式；
[0053] 滤波单元:对灰度化的视频进行滤波处理；
[0054] 第二处理单元:根据滤波后的图像求得视频流所处环境的环境大气光Ig;
[0055] 去雾单元:根据所述雾气浓度系数Ge和环境大气光Ig求取清晰的视频图像E，
[0056] E=Ge(I-Ig)+Ig;其中，Ge为雾气浓度系数;Ig为视频流所处环境的环境大气光，I为 采集到的有雾视频片段流；
[0057] 显示单元:根据视频图像E显示去雾后的视频。
[0058] 具体地，本发明首先建立能见度L和雾气浓度系数Ge的关系：
[0059] 在一定的雾气浓度里运里取能见度LE [50,1000]时，给定雾气浓度系数Ge的取 值:Gee [1，引，由于一