除雾系统和除雾方法与流程

技术领域

与示例性实施例一致的设备和方法涉及一种除雾系统和除雾方法。

背景技术：

由于一般的闭路电视(CCTV)必须一天24小时持续监视环境，因此当监视的环境中存在雾时，可使用除雾功能来提高图像的质量。

多数具有除雾功能的CCTV可被手动控制。换言之，这些CCTV不具有通过检查当前雾的状况来自动去除雾的功能，而即使它们具有这种功能，这种功能也可能在夜间黑暗期间被执行，甚至在没有雾时被执行，因此图像的质量会劣化。

技术实现要素：

示例性实施例可解决至少以上问题和/或缺点，以及上面未描述的其他缺点。此外，示例性实施例不必须克服以上描述的缺点，并且可不克服以上描述的任何问题。

一个或多个示例性实施例提供一种除雾系统和除雾方法，其中，根据当前雾状况和照度自适应地执行除雾功能。

根据示例性实施例的一个方面，提供一种除雾系统，包括：照度传感器，被配置为检测周围照度；至少一个处理器，用于实现水平确定器，水平确定器被配置为基于周围照度来确定输入图像的除雾水平。所述至少一个处理器还实现除雾器，除雾器被配置为基于输入图像的直方图的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)来确定是否对输入图像进行除雾，并且响应于除雾器确定对输入图像进行除雾，基于直方图的累积概率确定输入图像的雾状况，并基 于除雾水平对输入图像进行除雾。

除雾器可包括：直方图产生器，被配置为产生输入图像的直方图；分析器，被配置为确定直方图的偏度和峰度。除雾器还可包括：雾检测器，被配置为：响应于偏度和峰度在一个范围内，检测第一最小亮度(其中，直方图的累积概率对应于最小参考概率)和第一最大亮度(其中，直方图的累积概率对应于最大参考概率)。除雾器还可包括：缩放器，被配置为通过基于除雾水平将第一最小亮度和第一最大亮度分别重新设置为第二最小亮度和第二最大亮度来对输入图像进行缩放。

第二最小亮度可小于第一最小亮度，第二最大亮度可大于第一最大亮度。

雾检测器还可被配置为：响应于偏度和峰度中的至少一个在所述范围外，降低最小参考概率，并且检测第一最小亮度，其中，直方图的累积概率对应于降低的最小参考概率。

雾检测器还可被配置为：根据偏度和峰度中的所述至少一个在所述范围外的程度而成比例地降低最小参考概率。

缩放器还可被配置为：随着除雾水平降低，减小第一最小亮度和第二最小亮度之间的调整宽度以及第一最大亮度和第二最大亮度之间的调整宽度。

水平确定器还可被配置为：响应于周围照度的放大值小于第一阈值，输出最大除雾水平信号；响应于所述放大值大于第二阈值，输出最小除雾水平信号；响应于所述放大值在第一阈值和第二阈值之间，输出各自的除雾水平信号。

水平确定器还可被配置为：随着所述放大值在第一阈值和第二阈值之间改变来改变各自的除雾水平信号。

水平确定器还可被配置为：随着所述放大值从第一阈值改变为第二阈值来降低各自的除雾水平信号。

所述除雾系统还可包括：边缘检测器，被配置为检测输入图像的边缘量；伽马填充器，被配置为：响应于边缘量小于或等于阈值，基于边缘量和预设亮度之间的关系将伽马曲线应用于被除雾的输入图像。

根据另一示例性实施例的一个方面，提供一种除雾方法，包括：检测周围照度；基于周围照度确定输入图像的除雾水平；基于输入图像的直方图的偏度和峰度确定是否对输入图像进行除雾。所述除雾方法还包括：响应于确定对输入图像进行除雾，基于直方图的累积概率来确定输入图像的雾状况， 并基于除雾水平对输入图像进行除雾。

所述除雾方法还可包括：产生输入图像的直方图；确定直方图的偏度和峰度。确定雾状况的步骤可包括：响应于偏度和峰度在一个范围内，检测第一最小亮度(其中，直方图的累积概率对应于最小参考概率)和第一最大亮度(其中，直方图的累积概率对应于最大参考概率)。对输入图像进行除雾的步骤可包括：通过基于除雾水平将第一最小亮度和第一最大亮度分别重新设置为第二最小亮度和第二最大亮度来对输入图像进行缩放。

第二最小亮度可小于第一最小亮度，第二最大亮度可大于第一最大亮度。

确定雾状况的步骤还可包括：响应于偏度和峰度中的至少一个在所述范围外，降低最小参考概率，并检测第一最小亮度，其中，直方图的累积概率对应于降低的最小参考概率。

降低最小参考概率的步骤可包括：根据偏度和峰度中的所述至少一个在所述范围外的程度而成比例地降低最小参考概率。

对输入图像进行缩放的步骤可包括：随着除雾水平降低，减小第一最小亮度和第二最小亮度之间的调整宽度以及第一最大亮度和第二最大亮度之间的调整宽度。

确定除雾水平的步骤可包括：响应于周围照度的放大值小于第一阈值，输出最大除雾水平信号；响应于所述放大值大于第二阈值，输出最小除雾水平信号；响应于所述放大值在第一阈值和第二阈值之间，输出各自的除雾水平信号。

输出各自的除雾水平信号的步骤可包括：随着所述放大值在第一阈值和第二阈值之间改变来改变各自的除雾水平信号。

输出各自的除雾水平信号的步骤可包括：随着所述放大值从第一阈值改变为第二阈值来降低各自的除雾水平信号。

所述除雾方法还可包括：检测输入图像的边缘量；响应于边缘量小于或等于阈值，基于边缘量和预设亮度之间的关系将伽马曲线应用于被除雾的输入图像。

附图说明

通过参照附图对示例性实施例进行描述，以上和/或其他方面将会更加清楚，在附图中：

图1是根据示例性实施例的除雾系统的框图；

图2是根据示例性实施例的图像处理器的框图；

图3是根据另一示例性实施例的图像处理器的框图；

图4是示出根据示例性实施例的照度检测信号的放大值和除雾水平之间的关系的曲线图；

图5是根据示例性实施例的针对12比特的输入图像数据的对数尺度的直方图的表格；

图6和图7是根据示例性实施例的直方图的偏度和峰度的各自的曲线图；

图8是示出根据示例性实施例的频度和亮度之间的关系的直方图；

图9是示出根据示例性实施例的亮度和边缘量之间的关系的曲线图；

图10是根据示例性实施例的伽马曲线的曲线图；

图11是根据示例性实施例的除雾方法的流程图；

图12是根据另一示例性实施例的除雾方法的流程图。

具体实施方式

以下参考附图更详细地描述示例性实施例。

在以下描述中，即使在不同的附图中，相同的附图参考标号也被用于相同的元件。提供在描述中限定的内容(诸如详细构造和元件)以帮助对示例性实施例的全面理解。然而，显然可在没有那些具体限定的内容的情况下实现示例性实施例。此外，由于公知的功能或结构会以不必要的细节来模糊本描述，因此可不对所述功能或结构进行详细描述。

因此，不仅可通过使用专用硬件而且还可通过使用具有用于运行合适的软件的能力的硬件来提供包括被显示为处理器或处理器的相似概念的功能块的附图中示出的各种组件的功能。当由处理器提供功能时，可由单个专用处理器、单个共享处理器或多个单独的处理器提供功能，并且可共享一些功能。以其相似概念提出的处理器、控制或术语不应通过专门参考具有用于执行软件的能力的硬件来解释，而应被解释为隐含且非限制性地包括数字信号处理器(DSP)硬件、或只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)或用于存储软件的非易失性存储器。还可包括其他公知硬件。此外，在本说明书中描述的术语(诸如“单元”、“……器”和“模块”)是指用于执行至少一个功能或操作的元件，并且可以以硬件、软件或者硬件和软件的组合来实现。

此外，当区域“包括”元件时，所述区域还可包括另一元件，而不是排除另一元件，否则会另外说明。

如在这里使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项的任意组合和所有组合。当诸如“……中的至少一个”的表述在一列元素之后时，所述表述修饰整列元素，而不是修饰该列的单个元素。

图1是根据示例性实施例的除雾系统1的框图。

参照图1，根据示例性实施例的除雾系统1或除雾设备包括图像传感器100、照度传感器200、图像处理器300和显示器400。

图像传感器100被实现为任何类型的相机(诸如,遥摄倾斜变焦(PTZ)相机)并无线地或经由有线连接到图像处理器300。图像传感器100可使用光电转换器件，诸如，电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)。图像传感器100通过拍摄前景来获取图像信息。可在图像传感器100的前端提供接收光信号的镜头。

照度传感器200检测拍摄区域的照度和照度改变。照度传感器200对针对环境亮度的检测信号进行放大，并将放大后的检测信号输出到图像处理器300。当周围较暗时，检测信号的放大值(或增益)增大。因此，照度传感器200的检测信号的电平与放大值成反比。

图像处理器300通过分析从图像传感器100输入的图像信号的亮度分布来确定是否执行除雾功能，并检测雾状况。图像处理器300基于从照度传感器200输入的照度检测信号来确定针对图像信号的除雾程度。图像处理器300基于图像信号的亮度分布趋势和照度检测信号确定是否对输入图像执行除雾补偿以及性能等级。因此，在低照度图像、被附近建筑遮暗的图像或被阳光饱和的图像的情况下，可不执行除雾功能，或可执行除雾功能的最低水平，以降低由除雾造成的图像质量劣化。当对输入图像执行除雾补偿时，图像处理器300可通过根据照度改变而逐渐调整除雾程度来自适应地执行除雾功能。此外，当不对输入图像执行除雾补偿时，图像处理器300可不通过逐渐调整除雾程度来最终执行除雾补偿。

显示器400可执行信号处理并将从图像处理器300输出的图像提供给用户，从而使用户能够监视显示的图像。显示器400可包括液晶显示器(LCD)、有机发光显示器(OLED)面板或电泳显示器(EPD)面板。显示器400可被提供为用于接收通过触摸的用户输入的触摸屏，以作为用户输入界面来操作。

图2是根据示例性实施例的图像处理器300a的框图。

参照图2，根据示例性实施例的图像处理器300a包括水平确定器310和除雾器330。

水平确定器310可根据从照度传感器200输入的照度检测信号的放大值确定针对输入图像的除雾水平。水平确定器310输出与除雾水平相应的控制信号S1。当放大值小于第一阈值时，水平确定器310输出最大除雾水平信号。最大除雾水平信号是除雾程度最高的控制信号。当放大值大于第二阈值时，水平确定器310输出最小除雾水平信号。最小除雾水平信号是不执行除雾功能的控制信号。当放大值在第一阈值和第二阈值之间时，水平确定器310输出各自的除雾水平信号。

图4是示出根据示例性实施例的照度检测信号的放大值和除雾水平之间的关系的曲线图。可将表示预先获取的照度检测信号的放大值和相应的除雾水平的曲线图或查找表预存为数据库。

曲线图的x轴表示照度检测信号的放大值，曲线图的y轴表示除雾水平。当放大值增大(即，当照度水平降低)时，除雾水平降低。

水平确定器310可设置第一阈值TH1和第二阈值TH2以自适应地执行除雾功能。例如，第一阈值TH1可以是当周围环境开始变暗时(照度低于或等于30勒克斯(lux))的照度的阈值，第二阈值TH2可以是照度低于或等于10lux的夜间照度的阈值。

当照度检测信号的放大值小于第一阈值TH1时(即，在周围环境开始变暗之前)，水平确定器310将除雾水平设置为最大除雾水平或“完全除雾”。除雾器330根据最大除雾水平将最高除雾补偿应用于输入图像。

当照度检测信号的放大值大于第二阈值TH2时(即，当在夜间时)，水平确定器310将除雾水平设置为最小除雾水平或“除雾关闭”。除雾器330根据最小除雾水平不将除雾补偿应用于输入图像。

当照度检测信号的放大值在第一阈值TH1和第二阈值TH2之间时，水平确定器310可基于图4的曲线图确定与照度检测信号的放大值相应的各自的除雾水平。随着照度检测信号的放大值从第一阈值TH1改变为第二阈值TH2(即，随着周围环境变暗)，水平确定器310将除雾水平逐渐降低为最小除雾水平。随着除雾水平降低，除雾器330降低对输入图像执行的除雾补偿的应用强度。

再参照图2，除雾器330包括直方图产生器340、分析器350、雾检测器360和缩放器370。

直方图产生器340产生输入图像的直方图。直方图表示图像的亮度值(强度，即，亮度分布)，并且直方图是x轴表示亮度值而y轴表示指示图像中具有与亮度值相应的像素值的像素的数量的频度的曲线图。在暗图像的直方图中，亮度分布偏向左侧，而在亮图像的直方图中，亮度分布偏向右侧。

直方图产生器340使用对数尺度的直方图数据。由于通过使用对数尺度的直方图数据将针对光的亮度的图像传感器的亮度反应在对数尺度中，所以可精细划分暗区域中的直方图的级和大体划分亮区域中的直方图的级，从而可有效分析雾图像。直方图产生器340检测输入图像中的每个像素的亮度，并通过累积每个亮度的像素的数量来产生直方图。

图5是根据示例性实施例的针对12比特的输入图像数据的对数尺度的直方图的表格。这里，根据图像数据中的比特数来确定用于灰度表达的动态范围，并且动态范围可被分类为对数尺度的直方图数据。

例如，8比特的输入图像可具有从0至255的用于灰度表达的动态范围，12比特的输入图像可具有从0水平至4096水平的用于灰度表达的动态范围。在图5中，通过使用直方图索引0HIST[0]至直方图索引55HIST[55]将12比特的输入图像的从0水平至4096水平的动态范围(Y数据[11:0])划分为56个区域。每个直方图索引0HIST[0]至直方图索引55HIST[55]表示一个范围中的亮度值，在下文中，混合使用直方图索引和直方图区域。

再参照图2，分析器350计算直方图的偏度和峰度。分析器350计算表示直方图的偏斜方向和偏斜量的偏度和表示直方图的尖锐度的峰度。下面的等式1和等式2分别用于计算偏度和峰度。这里，S表示标准差，x表示亮度值，n表示像素的数量。

雾检测器360可基于分析直方图的结果来确定是否执行除雾功能和雾状况。

图6和图7是根据示例性实施例的直方图的偏度和峰度的各自的曲线图。图6的部分(a)是正偏(偏度﹥0)的分布图，图6的部分(c)是负偏(偏度﹤0)分布图。图6的部分(b)是偏度为0的分布图。当针对平均亮度A的偏度在参考范围内时，雾检测器360确定执行雾补偿，而当针对平均亮度A的偏度在参考范围外时确定不执行雾补偿。

例如，当偏度的绝对值大于阈值时(∣偏度∣﹥阈值(例如，0.5))，雾检测器360确定直方图不是由于雾而是由于阳光造成的饱和或由于附近建筑造成的非常暗的环境而偏斜，因此确定不执行除雾补偿。此外，当偏度的绝对值小于或等于阈值时(∣偏度∣≦0.5)，雾检测器360确定直方图由于雾而轻微偏斜，因此确定执行除雾补偿。可在考虑场景或拍摄环境的同时由用户设置阈值。

从图7的部分(a)至部分(c)，分布图的峰度增加。当针对平均亮度A的峰度在参考范围内时，雾检测器360确定执行除雾补偿，而当针对平均亮度A的峰度在参考范围外时确定不执行除雾补偿。

例如，当峰度大于或等于阈值时(在图7的部分(b)和部分(c)中，峰度≧阈值(例如，3))，雾检测器360确定由于雾而产生集中现象，因此确定执行除雾补偿。此外，当峰度小于阈值时(在图7的部分(a)中，峰度﹤3)，雾检测器360确定直方图正常，因此确定不执行除雾补偿。可在考虑场景或拍摄环境的同时由用户设置阈值。

在确定将执行除雾补偿时，雾检测器360检测雾状况(或雾状态)。随着雾的程度增加，直方图中的亮度最小值增加，亮度最小值和最大值之间的差(或比例)减小。因此，雾检测器360可通过确定输入图像的直方图中的最小亮度值和最大亮度值来检测雾状况。

图8是示出根据示例性实施例的频度和亮度之间的关系的直方图。

参照图8，直方图的x轴表示由图5的直方图索引0HIST[0]至直方图索引55HIST[55]所表示的亮度，直方图的y轴表示与每个直方图索引相应的像素的数量(频度)。

雾检测器360检测直方图起始的第一索引(第一直方图区域)的中心值a，从第一直方图区域起的累积概率为最小参考概率的直方图区域的中心值min和从第一直方图区域起的累积概率为最大参考概率的直方图区域的中心值max。

雾检测器360将中心值min检测为有效第一最小亮度值，将中心值max检测为有效第一最大亮度值。这里，第一最小亮度值可以是如以下等式3所示的5％(0.05)的累积概率，第一最大亮度值可以是如以下等式4所示的95％(0.95)的累积概率。

${\∫}_a^{\min }f\left(x\right)dx\≅0.05---\left(3\right)$

${\∫}_a^{max}f\left(x\right)dx\≅0.95---\left(4\right)$

此外，当确定不执行除雾补偿时(即，当偏度和峰度中的至少一个在参考范围外时)，雾检测器360根据偏度和峰度中的至少一个在参考范围外的程度来降低最小参考概率。因此，第一最小亮度值减小，雾的程度减小。当雾的程度减小时，稍后描述的除雾程度也可减小。

例如，当直方图的偏度的绝对值大于阈值(∣偏度∣﹥0.5)和/或直方图的峰度小于阈值(峰度﹤3)时，雾检测器360不立即停止除雾补偿，而是设置比当执行除雾补偿时所应用的最小参考概率更低的最小参考概率，并检测与设置的最小参考概率相应的第一最小亮度值。例如，设置的第一最小亮度值可以是3％(0.03)的累积概率，其中，最小参考概率是低于5％(0.05)的3％(0.03)。随着偏度和峰度中的至少一个在参考范围外的程度增加，雾检测器360逐渐降低最小参考概率，并相应地逐渐减小第一最小亮度值。因此，根据稍后描述的照度减小的除雾程度随之减小。

再参照图2，缩放器370接收表示除雾水平的控制信号S1，并通过将输入图像的第一最小亮度值和第一最大亮度值分别调整为第二最小亮度值和第二最大亮度值来缩放输入图像。换言之，缩放器370将输入图像的第一最小亮度值和第一最大亮度值之间的输入范围缩放到参考灰度的动态范围(在下文中，被称为“参考动态范围”)内。参考动态范围是可由图像处理器表达的最大亮度范围，并可根据图像数据的比特数来确定。例如，在8比特的输入图像中，参考动态范围可以是0至255，而在12比特的输入图像中，参考动态范围可以是0至4096。

缩放器370通过将从输入图像检测的最小亮度值设置为较低值并将从输入图像检测的最大亮度值设置为较高值来缩放输入图像，从而对输入图像的整体亮度进行均衡化以提高对比度。因此，输出通过从输入图像去除雾而获取的输出图像OUTPUT。

当接收到最小除雾水平信号时，缩放器370不对输入图像执行除雾补偿。 在低照度的情况下，当对输入图像执行除雾功能时，输入图像可变暗，因此可能难以区分输入图像中的对象。因此，根据示例性实施例，在低照度的情况下，不执行除雾功能。

当接收到最大除雾水平信号时，缩放器370通过将第二最小亮度值和第二最大亮度值设置为参考动态范围内的最小亮度值和最大亮度值来缩放输入图像，以执行除雾补偿。例如，缩放器370可通过将第二最小亮度值设置为0并将第二最大亮度值设置为4096来缩放输入图像。

以下等式5是用于除雾补偿的缩放算法。这里，“输出”表示缩放后的输出图像，“输入”表示输入图像。

当接收到表示除雾水平的除雾水平信号时，缩放器370通过将第二最小亮度值和第二最大亮度值设置为输入图像的参考动态范围内的调整宽度来缩放输入图像。此时，第二最小亮度值大于参考动态范围的最小亮度值，第二最大亮度值小于参考动态范围的最大亮度值。

当除雾水平降低时，第一最小亮度值和第二最小亮度值之间的调整宽度以及第一最大亮度值和第二最大亮度值之间的调整宽度减小，因此缩放程度减小。换言之，根据示例性实施例，当除雾水平降低时，除雾程度自适应地减小，并且在低照度情况下，不执行除雾功能。

以下等式6和等式7是用于确定缩放调整宽度的等式。这里，“水平”表示除雾水平，“输出”表示等式5的输出图像，“水平输出”表示被缩放到根据除雾水平而确定的调整宽度的输出图像。随着除雾水平降低，缩放器370逐渐减小调整宽度直至关闭除雾功能，并且逐渐减小缩放程度。

水平输出(x,y)＝输入(x,y)+调整宽度(7)

图3是根据另一示例性实施例的图像处理器300b的框图。

参照图3，根据示例性实施例的图像处理器300b包括水平确定器310、除雾器330、边缘检测器380和伽马填充器(gamma applier)390。在下文中，主要描述图2的图像处理器300a和图像处理器300b之间的区别。

水平确定器310可根据从照度传感器200输入的照度检测信号的放大值来确定输入图像的除雾水平。

除雾器330包括直方图产生器340、分析器350、雾检测器360和缩放器370。除雾器330基于输入图像的直方图确定是否对输入图像执行除雾功能和输入图像的雾状态，并可根据除雾水平自适应地从输入图像去除雾。

边缘检测器380可检测输入图像的边缘量。随着输入图像的亮度因雾而增加，边缘量减小。通过使用这种特性，边缘检测器380可从指示边缘量和按雾状况(雾量)而增加的亮度之间的关系的曲线图或查找表检测边缘量，并确定边缘量是否小于或等于第三阈值TH3。

图9是示出根据示例性实施例的亮度和边缘量之间的关系的曲线图。可将表示根据雾状况而增加的预先获取的亮度和与亮度相应的边缘量的曲线图或查找表预存在数据库中。

参照图3和图9，当确定边缘量小于或等于第三阈值TH3时，边缘检测器380输出控制信号S2。

参照图3，在从边缘检测器380接收到控制信号S2时，伽马填充器390可通过将伽马曲线应用于由缩放器370输出的输出图像OUTPUT 1来提高对比度。当雾量增加时，图像的最小亮度值和最大亮度值减小，因此对比度劣化。伽马填充器390根据雾量自适应地确定伽马曲线并将伽马曲线应用于输出图像OUTPUT 1以提高输出图像OUTPUT 1的对比度，从而获得并输出输出图像OUTPUT2。以下等式8表示应用伽马曲线的输出图像的对比度。

图10是根据示例性实施例的伽马曲线的曲线图。可根据雾状况调整伽马曲线。x轴表示由缩放器370输出的输出图像OUTPUT的亮度值(亮度水平)，y轴表示应用伽马曲线的输出图像的亮度值(亮度水平)。

图11是根据示例性实施例的除雾方法的流程图。

参照图11，在操作S11，当从图像传感器输入图像时，除雾系统或除雾设备产生图像的直方图。除雾系统通过使用对数尺度的直方图数据来产生直方图。

在操作S12，除雾系统通过分析直方图来计算直方图的偏度和峰度。当图像中存在雾时，偏度大于0或小于0，并且峰度增大。

在操作S13，当偏度和峰度在参考范围内时，除雾系统确定将执行除雾补偿，并检测图像的雾状况。图像的最小亮度值和最大亮度值根据雾状况而 变化，当雾量增加时，减小。除雾系统检测分别对应于从直方图预先设置的最小参考概率和最大参考概率的第一最小亮度值和第一最大亮度值。例如，最小参考概率可被设置为最小累积概率5％，最大参考概率可被设置为最大累积概率95％。因此，通过分析直方图，除雾系统可确定是否执行除雾功能并检测雾状况。

当偏度和/或峰度在参考范围外时，除雾系统可确定将不执行除雾补偿。此时，除雾系统不立即停止除雾补偿，而是降低最小参考概率。因此，第一最小亮度值也减小。当第一最小亮度值减小时，除雾补偿的程度减小。当偏度和/或峰度在参考范围外的程度增加时，除雾系统调整最小参考概率使其降低。换言之，除雾系统可按照偏度和/或峰度在参考范围外的程度成比例地降低最小参考概率。

在操作S14，除雾系统从照度传感器检测或接收关于周围照度的信息。除雾系统从照度传感器周期性地接收照度检测信号的放大值。照度传感器检测周围照度，并将周围照度进行放大和输出。因此，当环境更暗时，放大值更大。换言之，由照度传感器输出的照度检测信号与照度水平成反比。当照度水平低时，放大值大，而当照度水平高时，放大值小。

在操作S15，除雾系统根据周围照度对图像进行缩放，并输出执行除雾补偿的图像。

当照度检测信号的放大值小于第一阈值时，除雾系统将除雾水平设置为最大除雾水平。除雾系统通过根据最大除雾水平将图像的当前亮度范围完全缩放至参考动态范围来对图像进行均衡化。换言之，除雾系统通过将第一最小亮度值和第一最大亮度值分别设置为作为参考动态范围的最小亮度值的第二最小亮度值和作为参考动态范围的最大亮度值的第二最大亮度值来对图像进行缩放。除雾系统可对图像的亮度进行均衡化以增加图像的对比度，从而输出具有除雾效果的图像。

当照度检测信号的放大值大于第二阈值时，除雾系统将除雾水平设置为最小除雾水平。除雾系统根据最小除雾水平不对图像进行缩放。

当照度检测信号的放大值在第一阈值和第二阈值之间时，除雾系统将除雾水平设置为各自的除雾水平。除雾系统计算与除雾水平相应的调整宽度，按参考动态范围内的调整宽度对图像进行缩放。换言之，除雾系统通过将第二最小亮度值设置为大于参考动态范围的最小亮度值并将第二最大亮度值设 置为小于参考动态范围的最大亮度值来对图像进行缩放。

随着放大值从第一阈值变为第二阈值，除雾系统逐渐降低除雾水平，并相应地逐渐减小调整宽度，从而逐渐减小图像的缩放程度(即，除雾程度)。

图12是根据另一示例性实施例的除雾方法的流程图。

图12的除雾方法与图11的除雾方法不同在于图12的除雾方法添加了一些操作，这里主要描述它们的不同。

在操作S21，当从图像传感器输入图像时，除雾系统或除雾设备产生图像的直方图。在操作S22，除雾系统通过分析直方图来计算直方图的偏度和峰度。在操作S23，当偏度和峰度在参考范围内时，除雾系统确定将执行除雾补偿，并检测图像的雾状况。在操作S24，除雾系统从照度传感器周期性地检测或接收关于周围照度的信息。在操作S25，除雾系统通过根据周围照度对图像进行缩放来输出执行了除雾补偿的图像。

在操作S26，除雾系统检测图像的边缘量。

在操作S27，当图像的边缘量小于或等于第三阈值时，除雾系统通过将伽马曲线应用于缩放后的输出图像来提高对比度。

执行图11和图12的除雾方法的操作的顺序不是固定的，而可以被改变。

根据示例性实施例的除雾方法可通过使用周围照度、偏度、峰度、边缘量和统计方法自动且自适应地调整除雾功能的强度。此外，根据示例性实施例的除雾方法可通过在低照度环境、饱和环境和无雾条件下自动降低除雾程度或不执行除雾功能来防止图像质量的劣化。

根据示例性实施例的除雾方法可被用于监控相机(诸如模拟相机和网络相机)领域。

根据一个或多个示例性实施例的除雾系统和除雾方法可通过根据当前雾状况和照度自适应且自动地应用除雾算法来降低图像质量的劣化。

此外，示例性实施例还可通过介质(例如，计算机可读介质)上的计算机可读代码和/或指令被实现，以控制至少一个处理元件来实施以上描述的任意示例性实施例。所述介质可对应于可作为存储器和/或执行计算机可读代码的传输的任意介质。

计算机可读代码可以以各种方式在介质上被记录和/或被传输，介质的示例包括记录介质，诸如磁存储介质(例如，ROM、软盘、硬盘等)、光记录介质(例如，致密盘只读存储器(CD-ROM)或数字多功能盘(DVD))和传 输介质(诸如互联网传输介质)。因此，所述介质可具有适于存储或携带信号或信息的结构(诸如根据一个或多个示例性实施例的携带比特流的装置)。所述介质还可在分布式网络上，以使计算机可读代码在所述介质上被存储和/或传输并以分布式方式被执行。此外，处理元件可包括处理器或计算机处理器，并且处理元件可被分布于和/或包括在单个装置中。

根据示例性实施例，由如图1至图3中示出的块表示的组件、元件、模块或单元中的至少一个可被实现为执行上述各个功能的各种数量的硬件、软件和/或固件结构。例如，这些组件、元件、模块或单元中的至少一个可使用直接电路结构(诸如存储器、处理器、逻辑电路、查找表等)，所述直接电路结构可通过对一个或多个微处理器或其他控制设备的控制执行各种功能。此外，这些组件、元件、模块或单元中的至少一个可由包含用于执行特定逻辑功能的一个或多个可执行指令的模块、程序或部分代码来具体实现，并且可被一个或多个微处理器或其他控制设备执行。此外，这些组件、元件、模块或单元中的至少一个还可包括执行各种功能的处理器(诸如中央处理器(CPU))、微处理器等，或可被处理器、微处理器实现。这些组件、元件、模块或单元中的两个或多个可被合并成一个单独的组件、元件、模块或单元，所述一个单独的组件、元件、模块或单元执行所合并的两个或多个组件、元件、模块或单元的所有操作或功能。此外，这些组件、元件、模块或单元中的至少一个的至少部分功能可以由这些组件、元件、模块或单元中的另一个执行。此外，尽管在以上框图中未示出总线，但是组件、元件、模块或单元之间的通信可通过总线来执行。以上示例性实施例的功能方面可在一个或多个处理器上执行的算法中被实现。此外，由方框或处理步骤表示的组件、元件、模块或单元可采用任意数量的相关领域技术进行电子学配置、信号处理和/或控制、数据处理等。

上述示例性实施例是示例而不将被解释为限制。本教导可被容易地应用于其他类型的设备。此外，期望示例性实施例的描述是示意性的而不限制权利要求的范围，并且许多可选方案、修改和变化对于本领域技术人员将是清楚的。