CN106683100B - 一种图像分割去雾方法及终端 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种图像分割方法及终端，所述一种图像分割方法可以包括：获取待处理图像；获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离；根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像；对所述背景图像进行去雾处理；将去雾处理后的背景图像和所述前景图像合成，得到去雾处理后的图像。所述方法能够将所述待处理图像分割为背景图像和前景图像，对所述背景图像进行去雾处理，保留近景图像的真实性。

Description

一种图像分割去雾方法及终端

技术领域

本发明涉及图像去雾技术领域，特别涉及一种图像分割去雾方法及终端。

背景技术

目前，由于户外环境存在雾、霾或者其他的微粒，拍摄的图像中雾气覆盖的区域灰度值高、图像偏白、景物轮廓模糊、图像特征提取困难，从而导致图像失真，极大地影响了视觉效果，给户外工作系统如监控、智能导航、无人机侦察等实时应用带来困难，影响人们的正常生活。对有雾图像进行还原得到清晰的图像是亟需解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种图像分割去雾处理方法及终端，能够对将待处理图像分割为背景图像和前景图像，并对背景图像进行去雾处理。

第一方面，本发明提供了一种图像分割去雾方法，包括：

获取待处理图像；

获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离；

根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像，所述前景图像为所述待处理图像中深度距离小于预设阈值的目标对象所在的图像区域，所述背景图像为所述待处理图像中深度距离大于预设阈值的目标对象所在的图像区域；

对所述背景图像进行去雾处理；

将去雾处理后的背景图像和所述前景图像合成，得到去雾处理后的图像。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实施方式中，所述预设阈值由所述待处理图像中各个目标对象的深度距离决定；

当所述各个目标对象的深度距离中的最小值处于第一预设范围内时，选择第一预设阈值为所述预设阈值；

当所述各个目标对象的深度距离中的最小值处于第二预设范围内时，选择第二预设阈值为所述预设阈值。

结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实施方式中，在所述获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离之后，还包括：

将所述待处理图像中各个目标对象的深度距离按照数值大小排序；

选择各个目标对象的深度距离中的中位数作为所述预设阈值。

结合第一方面，在第一方面的第三种可能的实施方式中，所述获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，包括：

通过第一摄像头获取目标对象的第一图像；

获取所述目标对象在所述第一图像中的第一成像点与第一垂直点的距离x1，所述第一垂直点为所述第一摄像头垂直相交于所述第一图像的点；

通过第二摄像头获取所述目标对象的第二图像；

获取所述目标对象在所述第二图像中的第二成像点与第二垂直点的距离x2，所述第二垂直点为所述第二摄像头垂直相交于所述第二图像的点；

其中，所述第一摄像头的焦距为f1，所述第二摄像头的焦距为f2，所述第一摄像头和所述第二摄像头的距离为T；

根据x1，x2，f1，f2，T计算得出所述目标对象的深度距离。

结合第一方面，在第一方面的第四种可能的实施方式中，所述对所述背景图像进行去雾处理，包括：

提取所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像；

对所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像分别做去雾处理；

将去雾处理后的R通道图像、G通道图像、B通道图像进行合成，得到去雾处理后的背景图像。

第二方面，本发明提供了一种终端，包括：

第一获取模块，用于获取待处理图像；

第二获取模块，用于获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离；

分割模块，用于根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像，所述前景图像为所述待处理图像中深度距离小于预设阈值的目标对象所在的图像区域，所述背景图像为所述待处理图像中深度距离大于预设阈值的目标对象所在的图像区域；

去雾模块，用于对所述背景图像进行去雾处理；

第一合成模块，用于将去雾处理后的背景图像和所述前景图像合成，得到去雾处理后的图像。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实施方式中，所述预设阈值由所述待处理图像中各个目标对象的深度距离决定；所述终端还包括：

第一选择模块，用于当所述各个目标对象的深度距离中的最小值处于第一预设范围内时，选择第一预设阈值为所述预设阈值；当所述各个目标对象的深度距离中的最小值处于第二预设范围内时，选择第二预设阈值为所述预设阈值。

结合第二方面，在第二方面的第二种可能的实施方式中，还包括：

排序模块，用于将所述待处理图像中各个目标对象的深度距离按照数值大小排序；

第二选择模块，用于选择各个目标对象的深度距离中的中位数作为所述预设阈值。

结合第二方面，在第二方面的第三种可能的实施方式中，所述第二获取模块包括：

第一图像获取单元，用于通过第一摄像头获取目标对象的第一图像；

第一距离获取单元，用于获取所述目标对象在所述第一图像中的第一成像点与第一垂直点的距离x1，所述第一垂直点为所述第一摄像头垂直相交于所述第一图像的点；

第二图像获取单元，用于通过第二摄像头获取所述目标对象的第二图像；

第二距离获取单元，用于获取所述目标对象在所述第二图像中的第二成像点与第二垂直点的距离x2，所述第二垂直点为所述第二摄像头垂直相交于所述第二图像的点；

其中，所述第一摄像头的焦距为f1，所述第二摄像头的焦距为f2，所述第一摄像头和所述第二摄像头的距离为T；

计算单元，用于根据x1，x2，f1，f2，T计算得出所述目标对象的深度距离。

结合第二方面，在第二方面的第四种可能的实施方式中，还包括：

提取模块，用于提取所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像；

所述去雾模块，具体用于对所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像分别做去雾处理；

第二合成模块，用于将去雾处理后的R通道图像、G通道图像、B通道图像进行合成，得到去雾处理后的背景图像。

第三方面，提供了一种终端，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和总线；所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述总线连接并完成相互间的通信；所述存储器存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行一种图像分割去雾方法；其中，所述方法为第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储了计算设备所执行的程序代码。所述程序代码包括用于执行在第一方面中任一项的方法的指令。

实施本发明实施例，通过获取待处理图像；获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离；根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像，对所述背景图像进行去雾处理；将去雾处理后的背景图像和所述前景图像合成，得到去雾处理后的图像，能够对待处理图像进行分割去雾处理，既能对背景图像进行去雾处理，又能保留前景图像的真实性。

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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种图像分割去雾方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一个具体应用场景的示意图；

图3是本发明实施例提供的一种获取深度距离的示意图；

图4是本发明实施例提供的另一种图像分割去雾方法的流程图；

图5为本发明实施例提供的一个待处理图像的R通道图像中各灰度值的像素点的个数N_i的统计图；

图6为本发明实施例提供的一个待处理图像的R通道图像经过直方图均衡化处理后的各灰度值的像素点的个数N_i的统计图；

图7是本发明实施例提供的一种终端的结构示意图；

图8是本发明实施例提供的第二获取模块的结构示意图；

图9是本发明实施例提供的另一种终端的结构示意图。

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。

需要说明的是，在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

为了便于理解本发明实施例，首先对现有技术中提供的图像去雾方法进行描述。在拍摄图像时，一般雾气主要分布在离摄像头较远的区域，雾气分布的区域需要着重进行图像去雾处理；而离摄像头较近的区域，几乎不受雾气影响，图像本身真实。雾气分布的区域灰度值(灰度值的范围为0～255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白)高，图像灰度值动态范围低(灰度值变化小，图像偏白)。

在现有技术中，图像去雾方法一般都是对整个图像进行全局对比度拉伸，使用简单的分段线性变换函数，提高图像的灰度值的动态范围，可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像。但由于图像中离摄像头较近的区域受雾气影响小，图像较为真实，对比度拉伸反而会影响图像的真实性。对有雾图像进行去雾是为了得到真实的无雾图像，现有技术中有雾图像经过去雾处理后，反而失去了离摄像头较近区域的真实性。

为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种图像分割去雾方法、装置及终端。

请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种图像分割去雾方法的流程示意图，所述方法应用于具有拍照功能的移动终端，所述移动终端可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(MID，mobile internet device)、可穿戴设备(例如智能手表(iwatch等)、智能手环等)或其他的移动终端设备。所述一种图像分割去雾方法包括以下步骤：

S101：获取待处理图像。

所述待处理图像，为移动终端拍摄到的有被雾、霾或者其他的微粒覆盖的区域的图像。所述待处理图像可以是一张静态的图片，也可以是移动终端拍摄到的一段视频流。

具体举例来说，如图2所示，图2中左图为本发明实施例提供的一张待处理图像的示意图，所述图像中可以看到，远处的高楼被雾气覆盖，高楼所在的图像区域模糊不清。相对于高楼，所述图像中近处的车辆以及道路区域没有被雾气覆盖，成像清晰。

S102：获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离。

所述目标对象可以为所述待处理图像中的一个点、一个区域或者一个物体。以图2中左图所示图像为例，所述目标对象为所述待处理图像中的一个点时，可以将所述待处理图像分割为一个一个细小的点，再分别获取每个点的深度距离；所述目标对象为待处理图像中的一个区域时，可以将所述待处理图像分割为多个不同的区域，所述目标对象可以分别是图2中左图所示的待处理图像的左上角区域、右上角区域、左下角区域、右下角区域，再分别获取各个区域的深度距离；所述目标对象为一个物体时，可以是图2中左图所示的待处理图像中的一辆车、一个行人、一盏路灯、高楼上的一扇窗户等，然后分别获取每个物体的深度距离。

所述深度距离为真实场景中，所述目标对象和移动终端之间的直线距离。当所述目标对象为所述待处理图像中的一个点时，所述深度距离为真实场景中该点和移动终端之间的直线距离；当所述目标对象为所述待处理图像中的一个区域时，所述深度距离可以是真实场景中该区域的中心位置和移动终端之间的直线距离；当所述目标对象为所述待处理图像中的一个物体时，所述深度距离为真实场景中该物体和移动终端之间的直线距离。

在本实施方式中，所述获取所述有雾图像中的各个目标对象的深度距离，是在确定所述待处理图像中的各个目标对象之后，通过脉冲测距法、相位测距法、双摄像头测距法等测量距离的方法来测量所述待处理图像中各个目标对象和移动终端之间的直线距离。

具体的，参见图3，图3为本发明实施例提供的一种双摄像头获取目标对象的深度距离的示意图，获取所述有雾图像中的各个目标对象的深度距离可以通过以下步骤实现：

通过第一摄像头获取目标对象的第一图像；

获取所述目标对象在所述第一图像中的第一成像点与第一垂直点的距离x1，所述第一垂直点为所述第一摄像头垂直相交于所述第一图像的点；

通过第二摄像头获取所述目标对象的第二图像；

获取所述目标对象在所述第二图像中的第二成像点与第二垂直点的距离x2，所述第二垂直点为所述第二摄像头垂直相交于所述第二图像的点；

其中，所述第一摄像头的焦距为f1，所述第二摄像头的焦距为f2，所述第一摄像头和所述第二摄像头的距离为T；

根据x1，x2，f1，f2，T计算得出所述目标区域和用户之间的距离。

具体的，根据图3所示，可以得出公式

T1+T2＝T，推算之后可得出所述目标对象的深度距离

S103：根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像，所述前景图像为所述待处理图像中深度距离小于预设阈值的目标对象所在的图像区域，所述背景图像为所述待处理图像中深度距离大于预设阈值的目标对象所在的图像区域。

在所述待处理图像中，有部分区域被雾、霾或者其他微粒覆盖，导致成像不清晰。一般情况下，被雾、霾或者其他微粒覆盖而导致成像不清晰的区域都在远景区域，即离移动终端较远的地方；而离移动终端较近的区域，受雾、霾或者其他微粒的影响小，成像清晰。在本实施方式中，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像，即是将所述待处理图像分割为被雾、霾或者其他微粒覆盖而导致成像不清晰的远景图像，以及受雾、霾或者其他微粒的影响小、成像清晰的近景图像。所述成像不清晰的远景图像需进行去雾处理，所述成像清晰的近景图像不需要进行去雾处理。

具体的，所述预设阈值可以为默认的，也可以是用户在拍照前自行设置的，还可以是根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离决定的。

在一种可能的实施方式中，所述预设阈值为默认的，例如所述预设阈值可以是10m，20m，30m，40m等。根据各个目标对象的深度距离，在所述待处理图像中，将深度距离大于预设阈值的目标对象所在的图像区域分割为远景区域，将深度距离小于预设阈值的目标对象所在的图像区域分割为近景区域。

在另一种可能的实施方式中，所述预设阈值由所述待处理图像中各个目标对象的深度距离中的最小值决定。所述各个目标对象的深度距离中的最小值，反映了所述待处理图像中的各个目标对象和移动终端的距离。例如，当移动终端拍摄的是近处的人物，预设阈值需要相对设置得稍小，假设预设阈值设定为5m，以确定待处理图像中的人物区域被分割为近景图像；当移动终端拍摄的是窗外的远景时，如图2中左图所示，待处理图像中所有的目标对象的深度距离都在5m以上，如果仍然将预设阈值设定为5m，所述待处理图像中所有区域都会被分割为远景区域，而对于所述待处理图像，距离移动终端50-100m左右的车辆以及行人所在的图像区域并未受雾、霾或者其他微粒影响，成像清晰，应该被分割为近景图像，这种情况下，所述预设阈值应当不同于之前设定的5m的预设阈值，例如可设定为100m左右。

在一具体的实施方式中，当所述各个目标对象的深度距离中的最小值处于第一预设范围内时，选择第一预设阈值为所述预设阈值；当所述各个目标对象的深度距离中的最小值处于第二预设范围内时，选择第二预设阈值为所述预设阈值。

根据所述待处理图像中的各个目标对象的深度距离中的最小值确定不同的预设阈值，能够合理、准确地将所述待处理图像分割为近景图像和远景图像，从而更好地进行后续的处理。

在又一种可能的实施方式中，还可以按照具体情况将图像分成多个子区域，分别选择预设阈值，或者动态地根据一定的邻域范围选择所述待处理图像中每个点的预设阈值，即所述预设阈值是自适应的。对同一个待处理图像中的不同区域或者不同的点采用不同的预设阈值进行分割，可以解决所述待处理图像中各处情况不同，用一个同一的阈值难以准确地分割出前景图像和背景图像的情况。

S104：对所述背景图像进行去雾处理。

在本实施方式中，可以使用基于暗通道的图像去雾算法、基于图像对比度的去雾算法、直方图均衡化处理或者其他的能够对图像进行去雾处理的方法对所述背景图像进行去雾处理。

S105：将去雾处理后的背景图像和所述前景图像合成，得到去雾处理后的图像。

具体的，参阅图2中右图所示，图2中右图所示图像是经过了去雾处理后的图片，可以看到，背景图像经过了去雾处理，近景图像没有经过去雾处理。通过上述图像分割方法，既对图片中被雾、霾或者其他微粒覆盖的区域进行了去雾处理，又保留了近景图像的真实性。

请参阅图4，图4为本发明实施例提供的另一种图像分割去雾方法的流程图，所述方法包括以下步骤：

S401：获取待处理图像。

S402：获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离。

S403：根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像，所述前景图像为所述待处理图像中深度距离小于预设阈值的目标对象所在的图像区域，所述背景图像为所述待处理图像中深度距离大于预设阈值的目标对象所在的图像区域。

S404：提取所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像。

RGB是一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，R、G、B即是代表红、黄、绿三个通道的颜色。所述的R通道图像、G通道图像、B通道图像都是单色的，肉眼看来无色彩，即是灰度图。一个单色通道中，包含的单色越多，通道的亮度就越高，每个通道图像都只用明暗度来表示当前通道的颜色多少，明度越高，颜色越多，明度越低，颜色越少。例如，在红色通道图像中，亮的部分就是红色，而且，越亮的地方，红色就越多。

S405：对所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像分别做直方图均衡化去雾处理。

具体的，所述直方图是图像中各个像素点不同的灰度值(灰度值的范围为0～255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白)出现的频次的统计图。

以对所述背景图像的R通道做直方图均衡化去雾处理为例，所述直方图均衡化去雾处理可以包括以下步骤：

列出所述R通道图像的各个像素点的灰度值i；

统计所述R通道图像中各灰度值的像素点的个数N_i；

计算所述R通道图像的直方图分布概率P(i)＝Ni/N，N为总的像素点的个数；

计算累计直方图分布概率P(j)＝P(1)+P(2)+P(3)+…+P(i)；

利用灰度值变换函数j＝INT[(L-1)Pj+0.5]，并四舍五入取整，计算变换后的灰度值；

确定灰度变换关系i→j，据此将原图像的灰度值f(m，n)＝i修正为f(m，n)＝j，其中(m，n)代表像素坐标位置。

具体的，参见图5，图5为本发明实施例提供的一个待处理图像的R通道图像中各灰度值的像素点的个数N_i的统计图，图6为所述R通道图像经过直方图均衡化处理后的各灰度值的像素点的个数N_i的统计图。可以看到，直方图均衡化去雾处理对图像进行了非线性拉伸，重新分配图像各个像素点额的灰度值，使一定灰度范围内的像素点数量大致相同，从而达到图像去雾的效果。

S406：将去雾处理后的R通道图像、G通道图像、B通道图像进行合成，得到去雾处理后的背景图像。

具体的，分别对所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像进行去雾处理，然后合成为去雾处理后的背景图像。

S407：将去雾处理后的背景图像和所述前景图像合成，得到去雾处理后的图像。

可以理解的是，上述图1所示方法实施例中的步骤S101-S103也可以应用于步骤S401-S403中，步骤S105也可以应用于步骤S407中，具体实现方式可以参考上述图1所示方法实施例中的相关描述，在此不赘述。

上述可知，本发明实施例的图像分割去雾方法，通过获取待处理图像；获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离；根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像；对所述背景图像进行去雾处理；将去雾处理后的背景图像和所述前景图像合成，得到去雾处理后的图像，能够对所述背景图像进行去雾处理，保留近景图像的真实性。

上述详细阐述了本发明实施例的方法，下面为了便于更好地实施本发明实施例的上述方案，相应地，下面还提供用于配合实施上述方案的装置。

请参见图7，图7为本发明实施例提供的终端的示意框图，图7所示的终端可以包括：

第一获取模块710，用于获取待处理图像；

第二获取模块720，用于获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离；

分割模块730，用于根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像，所述前景图像为所述待处理图像中深度距离小于预设阈值的目标对象所在的图像区域，所述背景图像为所述待处理图像中深度距离大于预设阈值的目标对象所在的图像区域；

去雾模块740，用于对所述背景图像进行去雾处理；

第一合成模块750，用于将去雾处理后的背景图像和所述前景图像合成，得到去雾处理后的图像。

可选地，还包括：第一选择模块760，用于当所述各个目标对象的深度距离中的最小值处于第一预设范围内时，选择第一预设阈值为所述预设阈值；当所述各个目标对象的深度距离中的最小值处于第二预设范围内时，选择第二预设阈值为所述预设阈值。

排序模块770，用于将所述待处理图像中各个目标对象的深度距离按照数值大小排序；

第二选择模块780，用于选择各个目标对象的深度距离中的中位数作为所述预设阈值。

可选地，参见图8，图8为本发明实施例提供的所述第二获取模块720的结构示意图，所述第二获取模块720包括：

第一图像获取单元721，用于通过第一摄像头获取目标对象的第一图像；

第一距离获取单元722，用于获取所述目标对象在所述第一图像中的第一成像点与第一垂直点的距离x1，所述第一垂直点为所述第一摄像头垂直相交于所述第一图像的点；

第二图像获取单元723，用于通过第二摄像头获取所述目标对象的第二图像；

第二距离获取单元724，用于获取所述目标对象在所述第二图像中的第二成像点与第二垂直点的距离x2，所述第二垂直点为所述第二摄像头垂直相交于所述第二图像的点；

其中，所述第一摄像头的焦距为f1，所述第二摄像头的焦距为f2，所述第一摄像头和所述第二摄像头的距离为T；

计算单元725，用于根据x1，x2，f1，f2，T计算得出所述目标对象的深度距离。

可选地，所述终端还包括：

提取模块790，用于提取所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像；

所述去雾模块，具体用于对所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像分别做去雾处理；

第二合成模块700，用于将去雾处理后的R通道图像、G通道图像、B通道图像进行合成，得到去雾处理后的背景图像。

可以理解的是，图7所示的终端能够实现如图1或图4所示的图像分割去雾方法，具体请参阅图1或图4的相关描述，此处不再重复赘述。

请参见图9，图9为本发明实施例公开的另一种终端的结构示意图。本实施例的终端包括：至少一个处理器901、通信接口902、用户接口903和存储器904，处理器901、通信接口902、用户接口903和存储器904可通过总线或者其它方式连接，本发明实施例以通过总线905连接为例。其中，

处理器901可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。

通信接口902可以为有线接口(例如以太网接口)或无线接口(例如蜂窝网络接口或使用无线局域网接口)，用于与其他终端或网站进行通信。

用户接口903具体可为触控面板，包括触摸屏和触控屏，用于检测触控面板上的操作指令，用户接口903也可以是物理按键或者鼠标。用户接口903还可以为显示屏，用于输出、显示图像或数据。

存储器904可以包括易失性存储器(Volatile Memory)，例如随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)；存储器也可以包括非易失性存储器(Non-VolatileMemory)，例如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；存储器904还可以包括上述种类的存储器的组合。存储器904用于存储一组程序代码，处理器901用于调用存储器904中存储的程序代码，执行如下操作：

获取待处理图像；

获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离；

根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像，所述前景图像为所述待处理图像中深度距离小于预设阈值的目标对象所在的图像区域，所述背景图像为所述待处理图像中深度距离大于预设阈值的目标对象所在的图像区域；

对所述背景图像进行去雾处理；

将去雾处理后的背景图像和所述前景图像合成，得到去雾处理后的图像。

可选地，所述预设阈值由所述待处理图像中各个目标对象的深度距离决定；

当所述各个目标对象的深度距离中的最小值处于第一预设范围内时，选择第一预设阈值为所述预设阈值；

当所述各个目标对象的深度距离中的最小值处于第二预设范围内时，选择第二预设阈值为所述预设阈值。

可选地，在获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离之后，还包括：

将所述待处理图像中各个目标对象的深度距离按照数值大小排序；

选择各个目标对象的深度距离中的中位数作为所述预设阈值。

可选地，所述获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，包括：

通过第一摄像头获取目标对象的第一图像；

获取所述目标对象在所述第一图像中的第一成像点与第一垂直点的距离x1，所述第一垂直点为所述第一摄像头垂直相交于所述第一图像的点；

通过第二摄像头获取所述目标对象的第二图像；

获取所述目标对象在所述第二图像中的第二成像点与第二垂直点的距离x2，所述第二垂直点为所述第二摄像头垂直相交于所述第二图像的点；

其中，所述第一摄像头的焦距为f1，所述第二摄像头的焦距为f2，所述第一摄像头和所述第二摄像头的距离为T；

根据x1，x2，f1，f2，T计算得出所述目标对象的深度距离。

可选地，所述对所述背景图像进行去雾处理，包括：

提取所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像；

对所述背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像分别做去雾处理；

将去雾处理后的R通道图像、G通道图像、B通道图像进行合成，得到去雾处理后的背景图像。

上述可知，本发明实施例的终端，通过获取待处理图像；获取所述待处理图像中各个目标对象的深度距离；根据所述待处理图像中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像分割为前景图像和背景图像；对所述背景图像进行去雾处理；将去雾处理后的背景图像和所述前景图像合成，得到去雾处理后的图像，能够对所述背景图像进行去雾处理，保留近景图像的真实性。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种图像分割去雾方法，其特征在于，包括：

获取由移动终端拍摄的待处理图像；

将所述待处理图像分成多个子区域；

获取所述待处理图像中的每个子区域中各个目标对象的深度距离；

根据所述待处理图像中的每个子区域中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像中的每个子区域分割为前景图像和背景图像，所述前景图像为所述子区域中深度距离小于预设阈值的目标对象所在的图像区域，所述背景图像为所述子区域中深度距离大于预设阈值的目标对象所在的图像区域，所述待处理图像中的不同子区域对应的预设阈值不同；

对所述待处理图像中的背景图像进行去雾处理；

将去雾处理后的背景图像和所述待处理图像中的前景图像合成，得到去雾处理后的图像；

其中，当所述待处理图像中的每个子区域中的各个目标对象为一个点时，所述目标对象的深度距离为真实场景中所述点与所述移动终端之间的直线距离；当所述目标对象为所述待处理图像中的一个区域时，所述目标对象的深度距离为真实场景中所述区域的中心位置与所述移动终端之间的直线距离；当所述目标对象为所述待处理图像中的一个物体时，所述目标对象的深度距离为真实场景中所述物体与所述移动终端之间的直线距离。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像中的每个子区域对应的预设阈值由所述子区域中各个目标对象的深度距离决定；

当所述子区域中各个目标对象的深度距离中的最小值处于第一预设范围内时，选择第一预设阈值为所述子区域对应的预设阈值；

当所述子区域中各个目标对象的深度距离中的最小值处于第二预设范围内时，选择第二预设阈值为所述子区域对应的预设阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取所述待处理图像中的每个子区域中各个目标对象的深度距离之后，还包括：

将所述待处理图像中的每个子区域中各个目标对象的深度距离按照数值大小排序；

选择所述子区域中各个目标对象的深度距离中的中位数作为所述子区域对应的预设阈值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待处理图像中的每个子区域中各个目标对象的深度距离，包括：

通过第一摄像头获取目标对象的第一图像；

获取所述目标对象在所述第一图像中的第一成像点与第一垂直点的距离x1，所述第一垂直点为所述第一摄像头垂直相交于所述第一图像的点；

通过第二摄像头获取所述目标对象的第二图像；

获取所述目标对象在所述第二图像中的第二成像点与第二垂直点的距离x2，所述第二垂直点为所述第二摄像头垂直相交于所述第二图像的点；

其中，所述第一摄像头的焦距为f1，所述第二摄像头的焦距为f2，所述第一摄像头和所述第二摄像头的距离为T；

根据x1，x2，f1，f2，T计算得出所述目标对象的深度距离。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像中的背景图像进行去雾处理，包括：

提取所述待处理图像中的背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像；

对所述待处理图像中的背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像分别做去雾处理；

将去雾处理后的R通道图像、G通道图像、B通道图像进行合成，得到去雾处理后的背景图像。

6.一种终端，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取由移动终端拍摄的待处理图像；

分割模块，用于将所述待处理图像分成多个子区域；

第二获取模块，用于获取所述待处理图像中的每个子区域中各个目标对象的深度距离；

所述分割模块，还用于根据所述待处理图像中的每个子区域中各个目标对象的深度距离，将所述待处理图像中的每个子区域分割为前景图像和背景图像，所述前景图像为所述子区域中深度距离小于预设阈值的目标对象所在的图像区域，所述背景图像为所述子区域中深度距离大于预设阈值的目标对象所在的图像区域，所述待处理图像中的不同子区域对应的预设阈值不同；

去雾模块，用于对所述待处理图像中的背景图像进行去雾处理；

第一合成模块，用于将去雾处理后的背景图像和所述待处理图像中的前景图像合成，得到去雾处理后的图像；

其中，当所述待处理图像中的每个子区域中的各个目标对象为一个点时，所述目标对象的深度距离为真实场景中所述点与所述移动终端之间的直线距离；当所述目标对象为所述待处理图像中的一个区域时，所述目标对象的深度距离为真实场景中所述区域的中心位置与所述移动终端之间的直线距离；当所述目标对象为所述待处理图像中的一个物体时，所述目标对象的深度距离为真实场景中所述物体与所述移动终端之间的直线距离。

7.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，所述待处理图像中的每个子区域对应的预设阈值由所述子区域中各个目标对象的深度距离决定；所述终端还包括：

第一选择模块，用于当所述子区域中各个目标对象的深度距离中的最小值处于第一预设范围内时，选择第一预设阈值为所述子区域对应的预设阈值；当所述子区域中各个目标对象的深度距离中的最小值处于第二预设范围内时，选择第二预设阈值为所述子区域对应的预设阈值。

8.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，还包括：

排序模块，用于将所述待处理图像中的每个子区域中各个目标对象的深度距离按照数值大小排序；

第二选择模块，用于选择所述子区域中各个目标对象的深度距离中的中位数作为所述子区域对应的预设阈值。

9.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，所述第二获取模块包括：

第一图像获取单元，用于通过第一摄像头获取目标对象的第一图像；

第一距离获取单元，用于获取所述目标对象在所述第一图像中的第一成像点与第一垂直点的距离x1，所述第一垂直点为所述第一摄像头垂直相交于所述第一图像的点；

第二图像获取单元，用于通过第二摄像头获取所述目标对象的第二图像；

第二距离获取单元，用于获取所述目标对象在所述第二图像中的第二成像点与第二垂直点的距离x2，所述第二垂直点为所述第二摄像头垂直相交于所述第二图像的点；

其中，所述第一摄像头的焦距为f1，所述第二摄像头的焦距为f2，所述第一摄像头和所述第二摄像头的距离为T；

计算单元，用于根据x1，x2，f1，f2，T计算得出所述目标对象的深度距离。

10.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，还包括：

提取模块，用于提取所述待处理图像中的背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像；

所述去雾模块，具体用于对所述待处理图像中的背景图像的R通道图像、G通道图像、B通道图像分别做去雾处理；

第二合成模块，用于将去雾处理后的R通道图像、G通道图像、B通道图像进行合成，得到去雾处理后的背景图像。

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