图像除雾方法、存储介质和系统

技术领域

本说明书实施例涉及内窥镜技术领域，特别涉及一种图像除雾方法、存储介质和系统。

背景技术

在内窥镜手术中，医生可能会使用手术器械，例如电刀等，烧灼组织或者器官。烧灼组织或者器官会产生烟雾，使得内窥镜在手术环境中采集到含有烟雾的图像。烟雾图像会影响医生的视野，从而增加手术风险。因此需要对烟雾图像进行除雾处理。相关技术中的图像除雾方法，例如暗通道先验(dark channel prior)除雾算法等，在实际应用中的除雾效果不好，除烟雾后的图像的对比度较低，从而影响烟雾后的图像的视觉效果。

发明内容

本说明书实施例提供一种图像除雾方法、存储介质和系统，以提高图像的对比度。

本说明书实施例的第一方面，提供了一种图像除雾方法，包括：

获取烟雾图像的第一直方图；

对所述第一直方图进行分割，得到多段第一子直方图；

分别对每段所述第一子直方图进行对比度扩展，得到第二子直方图；

对扩展后的所述第二子直方图进行合并，得到第二直方图；

根据所述第二直方图，生成除烟雾后的图像。

在一些实施例中，所述第一直方图包括烟雾图像的灰度图像的直方图；所述对所述第一直方图进行分割，包括：采用图像分割算法获取灰度图像的分割阈值；根据所述分割阈值对所述第一直方图进行前景和背景的分割，得到两段第一子直方图，所述两段第一子直方图包括前景子直方图和背景子直方图。

在一些实施例中，所述灰度图像包括对烟雾图像进行灰度化处理后的第一灰度图像；所述采用图像分割算法获取灰度图像的分割阈值，包括：采用图像分割算法获取所述第一灰度图像的分割阈值。

在一些实施例中，所述灰度图像包括烟雾图像在多个颜色通道下的第二灰度图像；所述采用图像分割算法获取灰度图像的分割阈值，包括：采用图像分割算法分别获取每个所述第二灰度图像的分割阈值；所述根据所述分割阈值对所述第一直方图进行前景和背景的分割，包括：根据每个第二灰度图像的分割阈值，对该第二灰度图像的第一直方图进行前景和背景的分割，得到两段第一子直方图，所述两段第一子直方图包括前景子直方图和背景子直方图。

在一些实施例中，所述分别对每段所述第一子直方图进行对比度扩展，包括：获取第一子直方图的参考基准；根据所述参考基准，将所述第一子直方图分割为第一低灰度级区域和第一高灰度级区域；使所述第一低灰度级区域中的灰度级朝着减小的方向远离所述参考基准；使所述第一高灰度级区域中的灰度级朝着增大的方向远离所述参考基准。

在一些实施例中，所述获取第一子直方图的参考基准，包括：获取所述第一子直方图中灰度级的最大者和最小者；计算所述最大者和所述最小者的中值，作为所述第一子直方图的参考基准。

在一些实施例中，所述图像除雾方法还包括：根据所述第一子直方图确定调整系数集，所述调整系数集包括至少一个调整系数，所述至少一个调整系数与所述第一子直方图中的灰度级相对应；所述使所述第一低灰度级区域中的灰度级朝着减小的方向远离所述参考基准，包括：对于第一低灰度级区域中的灰度级，从调整系数集中选择相应的调整系数，根据选择的调整系数、参考基准以及第一低灰度级区域中灰度级的极差，对灰度级进行调整；所述使所述第一高灰度级区域中的灰度级朝着增大的方向远离所述参考基准，包括：对于第一高灰度级区域中的灰度级，从调整系数集中选择相应的调整系数，根据选择的调整系数、参考基准以及第一高灰度级区域中灰度级的极差，对灰度级进行调整。

在一些实施例中，所述根据第一子直方图确定调整系数集，包括：根据所述第一子直方图中灰度级的第一均值，将所述第一子直方图分割为第二低灰度级区域和第二高灰度级区域；根据所述第二低灰度级区域中灰度级的第二均值以及所述第一均值，计算所述第二低灰度级区域中每个灰度级的调整系数，作为所述调整系数集中与该灰度级相对应的调整系数；根据所述第二高灰度级区域中灰度级的第三均值以及所述第一均值，计算所述第二高灰度级区域中每个灰度级的调整系数，作为所述调整系数集中与该灰度级相对应的调整系数。

在一些实施例中，所述根据选择的调整系数、参考基准以及第一低灰度级区域中灰度级的极差，对灰度级进行调整，包括：根据公式

在一些实施例中，所述对扩展后的所述第二子直方图进行合并，还包括：分别对扩展后的所述第二子直方图进行均衡处理，得到第三子直方图；分别对所述第三子直方图进行平滑处理，得到第四子直方图；对所述第四子直方图进行合并，得到第二直方图。

在一些实施例中，所述生成除烟雾后的图像，包括：根据所述第二直方图确定灰度值集，所述灰度值集包括至少一个灰度值，所述至少一个灰度值与所述第二直方图中的灰度级相对应；对于烟雾图像中的像素点，根据像素点在每个颜色通道下的灰度值所对应的灰度级，在所述灰度值集中选择灰度值，作为像素点在除烟雾后的图像中相应颜色通道下的灰度值。

在一些实施例中，所述对扩展后的所述第二子直方图进行合并，包括：对每个颜色通道下的第二子直方图进行合并，得到该颜色通道下的第二直方图；所述生成除烟雾后的图像，包括：分别根据每个颜色通道下第二直方图确定灰度值集，所述灰度值集包括至少一个灰度值，所述至少一个灰度值与该颜色通道下第二直方图中的灰度级相对应；对于每个颜色通道下第二灰度图像中的像素点，根据像素点的灰度值所对应的灰度级，在该颜色通道的灰度值集中选择灰度值，作为像素点在第三灰度图像中的灰度值；根据多个颜色通道下的所述第三灰度图像，生成除烟雾后的图像。

在一些实施例中，所述图像除雾方法还包括：对除烟雾后的图像进行色阶调整处理和/或亮度增强处理。

在一些实施例中，所述对除烟雾后的图像进行亮度增强处理，包括：对于除烟雾后的图像中的像素点，根据像素点在每个颜色通道下的灰度值，从亮度增益集中选择亮度增益，根据亮度增益对像素点在该颜色通道下的灰度值进行调整；其中，所述亮度增益集包括至少一个亮度增益，所述至少一个亮度增益与灰度值相对应。

在一些实施例中，在所述亮度增益集中，亮度增益随着灰度值的增大呈现增大的趋势；或者，所述亮度增益集包括第一子亮度增益集、第二子亮度增益集和第三子亮度增益集；所述第一子亮度增益集中亮度增益对应的灰度值小于所述第二子亮度增益集，所述第二子亮度增益集中亮度增益对应的灰度值小于所述第三子亮度增益集；在所述第一子亮度增益集中，亮度增益随着灰度值的增大呈现先增大后减小的趋势；在所述第二子亮度增益集中，亮度增益随着灰度值的增大保持不变；在所述第三子亮度增益集中，亮度增益随着灰度值的增大呈现减小的趋势。

本说明书实施例的第二方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现如第一方面所述方法的步骤。

本说明书实施例的第三方面，提供了一种图像处理系统，包括：

内窥镜，用于采集手术环境中的烟雾图像；

图像处理设备，用于获取所述烟雾图像的第一直方图；对所述第一直方图进行分割，得到多段第一子直方图；分别对每段所述第一子直方图进行对比度扩展，得到第二子直方图；对扩展后的所述第二子直方图进行合并，得到第二直方图；根据所述第二直方图，生成除烟雾后的图像；

显示设备，用于显示除烟雾后的图像。

本说明书实施例提供的技术方案，可以获取烟雾图像的第一直方图；可以对所述第一直方图进行分割，得到多段第一子直方图；可以分别对每段所述第一子直方图进行对比度扩展，得到第二子直方图；可以对扩展后的所述第二子直方图进行合并，得到第二直方图；可以根据所述第二直方图，生成除烟雾后的图像。通过对直方图进行分段对比度扩展，可以使烟雾图像的局部对比度得到提高。通过对扩展后的子直方图进行合并，可以使烟雾图像的全局对比度得到提高。由于烟雾图像的局部和全局对比度都得到了提高，从而可以使除烟雾后的图像更加清晰，通透性更高，提高了烟雾图像的除烟雾效果。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书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，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本说明书实施例中图像处理系统的功能结构示意图；

图2为本说明书实施例中内窥镜头端的示意图；

图3为本说明书实施例中图像除雾方法的流程示意图；

图4为本说明书实施例中原始直方图与合并后的直方图的示意图；

图5为本说明书实施例中亮度增益集的示意图；

图6为本说明书实施例中亮度增益集的示意图；

图7为本说明书实施例中烟雾图像与除烟雾后的图像的示意图。

具体实施方式

下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本公开，而非对本公开的限定。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。另外，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

请参阅图1和图2，本说明书实施例提供一种图像处理系统。所述图像处理系统可以包括内窥镜11、图像处理设备12、显示设备13和照明设备14。

所述内窥镜11为细长的圆柱形结构，能够在手术时，通过患者体表的切口或自然腔道插入患者的器官内部。根据适用场景的不同，所述内窥镜11可以包括支气管镜、腹腔镜等。所述内窥镜11的头端设置有成像部件。所述成像部件可以包括图像传感器和镜头。所述照明设备14用于提供光源。所述光源通过光纤传入所述内窥镜11的头端，以对手术环境进行照明。通过照明可以使手术环境的视场明亮，以便图像传感器采集镜头捕获的图像。手术过程中，医生可能会使用手术器械，例如电刀等，烧灼组织或者器官。烧灼组织或者器官会产生烟雾。使得所述内窥镜11在手术环境中采集到的图像为含有烟雾的图像。

所述图像处理设备12用于获取内窥镜采集的烟雾图像，对烟雾图像进行除雾处理，得到除烟雾后的图像，将除烟雾后的图像提供给显示设备13。所述显示设备13用于显示除烟雾后的图像。除烟雾后的图像，局部和全局对比度都得到了提高，图像更加清晰，通透性更高。

在实际应用中，所述图像处理设备12可以获取内窥镜采集的烟雾图像；可以将除烟雾后的图像提供给显示设备13。或者，所述图像处理设备12还可以获取内窥镜采集的视频；可以从视频中提取视频帧作为烟雾图像；可以对烟雾图像进行除雾处理，得到除烟雾后的图像；可以根据除烟雾后的图像生成除烟雾后的视频；可以将除烟雾后的视频提供给显示设备13。所述图像处理设备12和所述显示设备13可以为不同的设备，或者还可以集成为一个设备。

本说明书实施例提供一种图像除雾方法，可以应用于所述图像处理设备12。

请参阅图3。所述图像除雾方法可以包括以下步骤。

步骤S21：获取烟雾图像的第一直方图。

在一些实施例中，所述烟雾图像可以包括内窥镜图像。所述烟雾图像是在烟雾环境下获得的。所述烟雾图像可以通过采集得到，或者，还可以包括从视频中抽取的视频帧。所述烟雾图像可以为彩色图像。所述烟雾图像的色彩空间可以包括YUV色彩空间、YCbCr色彩空间、RGB色彩空间、HSL色彩空间等。所述色彩空间可以为一种使用多个颜色通道来描述颜色的数学模型。所述YUV色彩空间可以包括Y、U和V等3个颜色通道。所述YCbCr色彩空间可以包括Y、Cb和Cr等3个颜色通道。所述RGB色彩空间可以包括R、G和B等3个颜色通道。所述烟雾图像中的每个像素点可以具有像素值。所述烟雾图像可以为彩色图像，使得所述像素值可以包括多个灰度值。所述多个灰度值可以对应多个颜色通道。所述灰度值的范围可以为0～255。当然，所述灰度值可以为其他范围。值得说明的是，灰度图像中的每个像素点也可以具有像素值。灰度图像中每个像素点的像素值可以包括一个灰度值。

在一些实施例中，所述第一直方图可以包括烟雾图像的灰度图像的直方图。直方图反映了灰度图像中像素点的统计特征。具体的，直方图可以用于表示灰度图像中各灰度级所对应的像素点个数。其中，所述灰度级可以理解为灰度等级。具体在直方图中，可以将灰度图像的每个灰度值作为一个灰度级，或者，还可以将多个灰度值共同作为一个灰度级。例如，灰度图像中每个像素点的像素值可以包括一个灰度值。所述灰度值的范围可以为0～255。可以将灰度图像中的每个灰度值作为一个灰度级，则直方图包括256个灰度级。或者，还可以将灰度图像中的每2个灰度值作为一个灰度级，具体的，例如，将灰度值0和1作为一个灰度级；将灰度值2和3作为另一个灰度级。则直方图包括128个灰度级。当然，还可以将灰度图像中的每4个灰度值作为一个灰度级，则直方图包括64个灰度级。

在一些实施例中，可以对所述烟雾图像进行灰度化处理，得到第一灰度图像；可以根据所述第一灰度图像统计所述第一直方图。通过所述灰度化处理，可以去除彩色图像中的颜色信息，从而将彩色图像转换为灰度图像。例如，所述烟雾图像的色彩空间可以为RGB色彩空间。可以通过公式Gray＝R_×0.3+G×0.59+B×0.11对所述烟雾图像进行灰度化处理，得到第一灰度图像。其中，Gray表示所述第一灰度图像中某一像素点的灰度值，R表示所述烟雾图像中该像素点在R颜色通道下的灰度值，G表示所述烟雾图像中该像素点在G颜色通道下的灰度值，B表示所述烟雾图像中该像素点在B颜色通道下的灰度值。

步骤S23：对所述第一直方图进行分割，得到多段第一子直方图。

在一些实施例中，可以采用图像分割算法获取第一灰度图像的分割阈值；可以根据分割阈值对第一直方图进行分割，得到多段第一子直方图。所述图像分割算法可以包括大津法、均值迭代法、最大熵法等。不同段第一子直方图反映了图像中的不同内容。通过分割，便于根据图像中的内容进行相适应的对比度扩展，从而实现局部对比度扩展。

在一些实施例中，所述分割阈值的数量可以为1，所述多段第一子直方图的数量可以为2。例如，可以将第一直方图中灰度级小于或等于分割阈值的区域作为一段第一子直方图，可以将第一直方图中灰度级大于分割阈值的区域作为另一段第一子直方图。在一些场景示例中，可以根据分割阈值，对第一直方图进行前景和背景的分割，得到两段第一子直方图。所述两段第一子直方图可以包括前景子直方图和背景子直方图。所述前景子直方图包括第一直方图中灰度级大于分割阈值的区域，用于反映图像的前景内容。所述背景子直方图包括第一直方图中灰度级小于或等于分割阈值的区域，用于反映图像的背景内容。当然，所述分割阈值的数量还可以为多个，所述多段第一子直方图的数量还可以为其他数量。

步骤S25：分别对每段所述第一子直方图进行对比度扩展，得到第二子直方图。

在一些实施例中，可以分别对每段第一子直方图进行对比度扩展，得到第二子直方图。通过对直方图进行分段对比度扩展，可以使烟雾图像的局部对比度得到提高。例如，某一段第一子直方图中灰度级的范围可以为60～140。通过对该第一子直方图进行对比度扩展，可以得到第二子直方图。所述第二子直方图中灰度级的范围可以为20～180。

在一些实施例中，可以获取每段第一子直方图的参考基准；可以根据所述参考基准，将所述第一子直方图分割为第一低灰度级区域和第一高灰度级区域；可以使第一低灰度级区域中的灰度级朝着减小的方向远离参考基准；可以使第一高灰度级区域中的灰度级朝着增大的方向远离参考基准。通过以参考基准为界，可以使所述第一子直方图中的灰度级向两侧分离，从而使所述第一子直方图的对比度得到了扩展，将第一子直方图映射为了第二子直方图。

在一些实施例中，可以从第一子直方图中选择一个灰度级作为参考基准。或者，还可以获取第一子直方图中灰度级的最大者和最小者；可以计算所述最大者和所述最小者的中值，作为所述第一子直方图的参考基准。例如，可以根据公式

在一些实施例中，可以将第一子直方图中灰度级小于或等于参考基准的区域作为第一低灰度级区域，可以将第一子直方图中灰度级大于参考基准的区域作为第一高灰度级区域。可以使第一低灰度级区域中的灰度级朝着减小的方向远离参考基准。远离后，第一低灰度级区域中各灰度级的相对大小关系可以保持不变。可以使第一高灰度级区域中的灰度级朝着增大的方向远离参考基准。远离后，第一高灰度级区域中各灰度级的相对大小关系可以保持不变。

在一些实施例中，可以分别根据每段第一子直方图确定调整系数集。所述调整系数集用于对第一子直方图中的灰度级进行调整。具体的，所述调整系数集中可以包括至少一个调整系数，所述至少一个调整系数可以与所述第一子直方图中的灰度级相对应。所述调整系数可以理解为局部系数，用于对其所对应的灰度级进行调整。在实际应用中，可以获取第一子直方图中灰度级的第一均值；可以根据第一均值，将第一子直方图分割为第二低灰度级区域和第二高灰度级区域。具体可以将第一子直方图中灰度级小于或等于第一均值的区域作为第二低灰度级区域；可以将第一子直方图中灰度级大于第一均值的区域作为第二高灰度级区域。其中，灰度级的均值用于表示直方图中各像素点所对应灰度级的集中趋势。可以将直方图中的每个灰度级与该灰度级所对应的像素点个数相乘；可以将各灰度级的相乘结果相加；可以将相加结果与直方图的像素点个数相除，得到直方图中灰度级的均值。

可以获取第二低灰度级区域中灰度级的第二均值。对于第二低灰度级区域中的每个灰度级，可以根据所述第二均值和所述第一均值，计算该灰度级的调整系数，作为所述调整系数集中与该灰度级相对应的调整系数。可以获取第二高灰度级区域中灰度级的第三均值。对于第二高灰度级区域中的每个灰度级，可以根据所述第三均值和所述第一均值，计算该灰度级的调整系数，作为所述调整系数集中与该灰度级相对应的调整系数。进一步地，还可以预先设置对比度系数。所述对比度系数可以理解为全局系数，用于对第一直方图中各灰度级进行调整。具体的，对于第二低灰度级区域中的每个灰度级，可以根据所述第二均值、所述第一均值和所述对比度系数，计算该灰度级的调整系数。例如，对于第二低灰度级区域中的每个灰度级，可以根据公式

在一些实施例中，对于第一低灰度级区域中的每个灰度级，可以从调整系数集中选择相应的调整系数；可以根据选择的调整系数、参考基准以及第一低灰度级区域中灰度级的极差对该灰度级进行调整。第一低灰度级区域中灰度级的极差可以为第一低灰度级区域中灰度级的最大者与最小者之间的差值。具体可以根据第一映射规则对该灰度级进行调整。例如，第一映射规则可以包括公式

步骤S27：对扩展后的所述第二子直方图进行合并，得到第二直方图。

在一些实施例中，扩展后的各第二子直方图之间，可以包含一个或多个重叠的灰度级。针对每个重叠的灰度级，可以将该灰度级在各第二子直方图所对应的像素点个数相加，得到该灰度级在第二直方图对应的像素点个数。当然，针对不重叠的灰度级，可以直接将该灰度级在第二子直方图所对应的像素点个数，作为该灰度级在第二直方图对应的像素点个数。

通过对扩展后的第二子直方图进行合并，可以使烟雾图像的全局对比度得到提高。图4为本说明书实施例中某烟雾图像的第一直方图与第二直方图的示意图。根据图4可以知晓，相较于烟雾图像的第一直方图，第二直方图得到了扩展。

在一些实施例中，可以直接对扩展后的第二子直方图进行合并。或者，还可以分别对扩展后的第二子直方图进行均衡处理，得到第三子直方图；可以对均衡处理后的第三子直方图进行合并。或者，还可以分别对扩展后的第二子直方图进行平滑处理，得到第四子直方图；可以对平滑处理后的第四子直方图进行合并。或者，还可以分别对扩展后的第二子直方图进行均衡处理，得到第三子直方图；可以分别对均衡处理后的第三子直方图进行平滑处理，得到第四子直方图；可以对平滑处理后的第四子直方图进行合并。其中，所述均衡处理可以将直方图变换为均匀分布(均衡分布)的形式，使像素点均匀分布在各灰度级，从而达到增强图像对比度的效果。所述平滑处理可以减小直方图中相邻灰度级所对应像素点个数的差别，使图像变的更平滑。例如，可以通过插值方法对直方图进行平滑处理。

步骤S29：根据所述第二直方图，生成除烟雾后的图像。

在一些实施例中，可以根据所述第二直方图确定灰度值集。所述灰度值集中可以包括至少一个灰度值，所述至少一个灰度值可以与所述第二直方图中的灰度级相对应。这样对于烟雾图像中的每个像素点，可以根据该像素点在每个颜色通道下的灰度值所对应的灰度级，在所述灰度值集中选择相应的灰度值，作为该像素点在除烟雾后的图像中同一颜色通道下的灰度值。这样通过所述灰度值集，可以将烟雾图像映射为除烟雾后的图像。通过所述灰度值集，可以使图像的色彩保持恒定，避免除烟雾所造成的偏色、色彩漂移等问题。

对于第二直方图中的每个灰度级，可以根据第二直方图获取灰度级集；可以将灰度级集中各灰度级所对应的像素点个数相加；可以将相加结果与第二直方图的像素点个数相除；可以将相除结果与设定阈值相乘，得到与该灰度级相对应的灰度值。其中，所述灰度级集可以包括该灰度级。和/或，所述灰度级集还可以包括所述第二直方图中小于该灰度级的其他灰度级。所述设定阈值可以包括图像的最大灰度值，例如255。

可以直接根据第二直方图生成灰度值集。或者，所述烟雾图像可以包括从视频中抽取的视频帧。可以将烟雾图像对应的视频帧作为当前视频帧。可以将根据当前视频帧所获得的第二直方图与根据前一视频帧所获得的第二直方图进行融合；可以根据融合后的第二直方图生成灰度值集。例如，可以将两个第二直方图进行加权融合。具体的，例如，根据当前视频帧所获得的第二直方图的权重可以为e，根据前一视频帧所获得的第二直方图的权重可以为f。可以将根据当前视频帧所获得的第二直方图中每个灰度级所对应的像素点个数与e相乘；可以将根据前一视频帧所获得的第二直方图中相应灰度级所对应的像素点个数与f相乘；可以将两个相乘结果相加，作为融合后第二直方图中相应灰度级所对应的像素点个数。其中，f＝1-e。例如，e可以为0.9，f可以为0.1。这样可以减小视频中相邻视频帧之间的差异。

例如，所述烟雾图像的色彩空间可以包括RGB色彩空间，所述RGB色彩空间可以包括R、G和B等3个颜色通道。对于烟雾图像中的每个像素点，可以根据该像素点在R颜色通道下的灰度值所对应的灰度级，在所述灰度值集中选择相应的灰度值，作为该像素点在除烟雾后的图像中R颜色通道下的灰度值；可以根据该像素点在G颜色通道下的灰度值所对应的灰度级，在所述灰度值集中选择相应的灰度值，作为该像素点在除烟雾后的图像中G颜色通道下的灰度值；可以根据该像素点在B颜色通道下的灰度值所对应的灰度级，在所述灰度值集中选择相应的灰度值，作为该像素点在除烟雾后的图像中B颜色通道下的灰度值。

在一些实施例中，还可以对除烟雾后的图像进行色阶调整处理和/或亮度增强处理。

可以对除烟雾后的图像进行自动色阶调整处理(Auto Level)。可以根据亮度增益集对除烟雾后的图像进行亮度增强处理。通过亮度增强处理，可以提升除烟雾后的图像亮度，避免除烟雾所造成的偏暗等问题。所述亮度增益集可以包括至少一个亮度增益，所述至少一个亮度增益与灰度值相对应。所述亮度增益集可以预先设定。请参阅图5。在亮度增益集中，亮度增益可以随着灰度值的增大呈现增大的趋势。或者，请参阅图6。亮度增益集可以包括第一子亮度增益集、第二子亮度增益集和第三子亮度增益集。所述第一子亮度增益集中亮度增益对应的灰度值可以小于所述第二子亮度增益集，所述第二子亮度增益集中亮度增益对应的灰度值可以小于所述第三子亮度增益集。在所述第一子亮度增益集中，亮度增益随着灰度值的增大呈现先增大后减小的趋势。在所述第二子亮度增益集中，亮度增益随着灰度值的增大保持不变。在所述第三子亮度增益集中，亮度增益随着灰度值的增大呈现减小的趋势。

对于除烟雾后的图像中的每个像素点，可以根据像素点在每个颜色通道下的灰度值，从亮度增益集中选择相应的亮度增益；可以根据选择的亮度增益对像素点在该颜色通道下的灰度值进行调整。例如，可以将选择的亮度增益与像素点在该颜色通道下的灰度值相乘，得到调整后的灰度值。例如，除烟雾后的图像的色彩空间可以包括RGB色彩空间。对于除烟雾后的图像中的每个像素点，可以根据该像素点在R颜色通道下的灰度值，从亮度增益集中选择相应的亮度增益，可以将选择的亮度增益与该灰度值相乘，得到该像素点在R颜色通道下调整后的灰度值；可以根据该像素点在G颜色通道下的灰度值，从亮度增益集中选择相应的亮度增益，可以将选择的亮度增益与该灰度值相乘，得到该像素点在G颜色通道下调整后的灰度值；可以根据该像素点在B颜色通道下的灰度值，从亮度增益集中选择相应的亮度增益，可以将选择的亮度增益与该灰度值相乘，得到该像素点在B颜色通道下调整后的灰度值。

在一些实施例中，可以获取所述烟雾图像在多个颜色通道下的第二灰度图像。所述第二灰度图像可以理解为单通道图像。可以分别根据每个第二灰度图像统计第一直方图。可以分别对每个第一直方图进行分割，得到多段第一子直方图。可以分别对每段第一子直方图进行对比度扩展，得到第二子直方图。从而所述多个颜色通道中的每个颜色通道下，可以具有多个第二子直方图。可以将每个颜色通道下的第二子直方图进行合并，得到该颜色通道下的第二直方图。可以根据所述多个颜色通道下的第二直方图，生成除烟雾后的图像。

具体的，可以采用图像分割算法分别获取每个第二灰度图像的分割阈值；可以根据分割阈值，对该第二灰度图像的第一直方图进行前景和背景的分割，得到多段第一子直方图。

具体的，可以分别根据每个第二直方图确定灰度值集。对于每个颜色通道下第二灰度图像中的像素点，可以根据像素点的灰度值所对应的灰度级，在该颜色通道的灰度值集中选择灰度值，作为像素点在第三灰度图像中的灰度值。所述第三灰度图像可以理解为单通道图像。可以根据所述多个颜色通道下的第三灰度图像，生成除烟雾后的图像。

图7为烟雾图像与除烟雾后的图像的示意图。根据图7可以知晓，相较于烟雾图像，除烟雾后的图像的直方图得到了扩展，对比度得到了提高，图像变得更加清晰。

本说明书实施例的图像除雾方法，可以获取烟雾图像的第一直方图；可以对所述第一直方图进行分割，得到多段第一子直方图；可以分别对每段所述第一子直方图进行对比度扩展，得到第二子直方图；可以对扩展后的所述第二子直方图进行合并，得到第二直方图；可以根据所述第二直方图，生成除烟雾后的图像。通过对直方图进行分段对比度扩展，可以使烟雾图像的局部对比度得到提高。通过对扩展后的子直方图进行合并，可以使烟雾图像的全局对比度得到提高。由于烟雾图像的局部和全局对比度都得到了提高，从而可以使除烟雾后的图像更加清晰，通透性更高，提高了烟雾图像的除烟雾效果。

本说明书实施例还提供一种图像除雾装置，包括以下单元。

获取单元，用于获取烟雾图像的第一直方图；

分割单元，用于对所述第一直方图进行分割，得到多段第一子直方图；

扩展单元，用于分别对每段所述第一子直方图进行对比度扩展，得到第二子直方图；

合并单元，用于对扩展后的所述第二子直方图进行合并，得到第二直方图；

生成单元，用于根据所述第二直方图，生成除烟雾后的图像。

本说明书实施例还提供一种计算设备。

所述计算设备可以包括存储器和处理器。

在本实施例中，所述存储器包括但不限于动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)和静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)等。所述存储器可以用于存储计算机指令。

在本实施例中，所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，所述处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。所述处理器可以用于执行所述计算机指令以实现图3所对应的实施例。

本说明书提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现图3所述方法的步骤。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。计算机可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本领域的技术人员能够理解，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。另外，可以理解的是，本领域技术人员在阅读本说明书文件之后，可以无需创造性劳动想到将本说明书列举的部分或全部实施例进行任意组合，这些组合也在本说明书公开和保护的范围内。