(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210710901.4 (22)申请日 2022.06.22 (71)申请人 上海大学 地址 200444 上海市宝山区上 大路99号 (72)发明人 周洋　朱昱合　李小毛　彭艳　 谢少荣　罗均　 (74)专利代理 机构 郑州翊博专利代理事务所 (普通合伙) 41155 专利代理师 周玉青 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种海域场景有雾图像数据集的构建方法 (57)摘要 本发明属于计算机图像处理领域， 公开了一 种图像加雾方法， 具体为： S1： 采集同一场景的左 视角图像和右视角图像， 左视角图像和右视角图 像有重合； S2： 分别对左视角图像和右视角图像 进行超像素分割， 得到对应的超像素块； 从左视 角图像、 右视角图像的超像素块中挑选出对场景 深度估计有效的有效超像素块； S3： 对左视角图 像、 右视角图像的有效超像素块进行匹配， 得到 左视角图像与右视角图像的水平视差map图； 根 据水平视差map图计算场景中任一目标点P在左、 右视角图像中成像的像素点P1、 P2之间的距离h (x)； S4： 根据h( x)计算左视角图像和右 视角图像 的景深信息d( x)； S5： 根据d( x)计算大气光传输 率t(x)， 根据大气散射模型对左视角图像和/或 右视角图像进行加雾处 理。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115100408 A 2022.09.23 CN 115100408 A 1.一种图像加雾方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 采用成像设备采集同一场景的左视角图像和右视角图像， 左视角图像内容和右视 角图像内容有重合， 且左视角图像和右视角图像的的成像平面在同一平面上， 采集场景左 视角图像的成像设备与采集场景右视角图像的成像设备的焦距相同， 到场景的距离相同； S2： 采用SLIC方法分别对左视角图像和右视角图像进行超像素分割， 得到对应的超像 素块； 然后分别从左视角图像、 右视角图像的超像素块中挑选出对场景深度估计有效的有 效超像素块； S3： 利用欧式距离公式对左视角图像、 右视角图像的有效超像素块进行形心相似度和 图像内容相似度匹配， 匹配后得到左视角图像与 右视角图像的水平视差 map图； 根据水平视 差map图计 算场景中任一目标点P在左视角图像中成像的像素点P1(x1,y1)与目标点P在右视 角图像中成像的像素点P2(x2,y2)之间的距离 h(x)， h(x)的计算公式如式1所示； h(x)＝|x2‑x1|        式1 其中， x1表示像素点P1的横坐标， x2表示像素点P2的横坐标； S4： 根据h(x)计算左视角图像和右视角图像 的景深信息d(x)， 景深信息d(x)的计算公 式如式2所示； 其中， c表示采集左视角图像的成像设备与采集右视角图像的成像设备之间的水平间 距； f为成像设备的焦距； S5： 根据步骤S4计算得到 的景深信息d(x)计算大气光传输率t(x)， 然后根据大气散射 模型公式对左视角图像和/或右视角图像进 行加雾处理， 得到对应图像的加雾图像； 大气光 的传输率t(x)的计算公式如式3所示， 大气散射模型公式如式4所示； t(x)＝e‑β d(x)       式3 I(x)＝J(x)t(x)+A(1 ‑t(x))      式4 其中， β 表示大气光传输衰减系数， I(x)表示加雾图像， J(x)表示清 晰图像， A表示大气 光常数， x表示图像内像素点的空间坐标。 2.根据权利要求1所述的图像加雾方法， 其特征在于， 步骤S3 中所述欧式距离公式如式 5～式7所示： E(l,r)＝| |Cl‑Cr||2+α ||xl‑xr||2     式5 其中， l表示左视角图像有效超像素块， r表示右视角图像有效超像素块， Cl表示左视角 图像有效超像素块在CIE空间的平均色度值， Cr表示右视角图像有效超像素块在CIE 空间的 平均色度值， xl表示左视角图像有效超 像素块的形心值， xr表示右视角图像有效超 像素块的 形心值， α表示权重因子， m表示常数， S表示图像超像素划分相关因子， N表示左视角图像或 右视角图像的像素 数目， K表示左视角图像或右视角图像的超像素块个数。 3.根据权利要求2所述的图像加雾方法， 其特 征在于， 所述m的取值 为10。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115100408 A 24.根据权利要求2所述的图像加雾方法， 其特征在于， 步骤S2中从左视角图像、 右视角 图像的超像素块中挑选出对场景深度估计有效的有效超像素块的公式如式8所示； Sel(K/M)≥max{P, μK}      式8 其中， K表示左视角图像或右视角图像的超像素块个数， M表示图像像素有缺失的部分， P表示常数， μ表示权 重参数。 5.根据权利要求4所述的图像加雾方法， 其特征在于， 所述P的取值为20， 所述μ的取值 为0.5。 6.根据权利要求1 ‑5任一所述的图像加雾方法， 其特征在于， 所述左 视角图像和右视角 图像内容的重合 率大于等于 50％。 7.根据权利 要求6所述的图像加雾方法， 其特征在于， 步骤S2中采用SLIC方法对左视角 图像和右视角图像进 行超像素分割前， 将左视角图像和右视角图像的像素值归一化到0～1 之间。 8.根据权利要求7所述的图像加雾方法， 其特征在于， 采集左视角图像的成像设备与采 集右视角图像的成像设置在同一高度， 所述场景为海域场景。 9.一种有雾图像数据集的构建方法， 其特征在于， 采用权利要求1 ‑8任一所述图像加雾 方法对采集的原始图像进行加雾处理， 得到加雾图像， 将加雾图像与其原始图像进行配对 组合， 得到有雾图像数据集。 10.一种利用权利要求9所述的构建方法得到的有雾图像数据集。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115100408 A 3