本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖片復原方法及裝置。

背景技術：

當在霧天拍攝圖片時，圖片很不清晰，圖片會偏白。現有技術中一般利用圖像處理軟件中的對比度拉伸方法、直方圖均衡方法等，對所述圖片進行復原。但復原后的圖片與無霧圖片相差很大，影響了復原后的圖片的質量。

技術實現要素：

鑒于以上內容，有必要提供一種圖片復原方法及裝置，能根據霧圖成像模型對有霧的圖片進行處理，提高了復原圖片的質量。

一種圖片復原方法，應用于電子設備中，所述方法包括：

獲取第一攝像頭拍攝的第一圖像，及獲取第二攝像頭拍攝的第二圖像；

基于所述第一圖像及所述第二圖像，計算目標物體的每個目標點到所述第一攝像頭與所述第二攝像頭所在直線的垂直距離；

根據每個目標點對應的所述垂直距離，計算每個目標點對應的透射率；

根據所述第一圖像及所述第二圖像，計算大氣光強；

基于所述第一圖像及所述第二圖像，根據每個目標點對應的透射率及所述大氣光強確定復原圖片。

根據本發明優選實施例，每個目標點在所述第一圖像上對應一個第一像素點，所述計算目標物體的每個目標點到所述第一攝像頭與所述第二攝像頭所在直線的垂直距離包括：

獲取所述第一攝像頭的焦距、所述第二攝像頭的焦距及所述第一攝像頭與所述第二攝像頭的距離；

確定每個目標點在所述第一圖像上對應的第一像素點，及在所述第二圖像上對應的第二像素點；

針對每個目標點，計算所述第一像素點與第一交點的第一距離，及計算所述第二像素點與第二交點的第二距離，其中所述第一交點為所述第一攝像頭的光軸與第一圖像平面的交點，所述第二交點為所述第二攝像頭的光軸與第二圖像平面的交點；

針對每個目標點，利用所述第一攝像頭的焦距、所述第二攝像頭的焦距、第一距離、第二距離及所述第一攝像頭與所述第二攝像頭的距離，計算每個目標點對應的所述垂直距離。

根據本發明優選實施例，所述計算每個目標點對應的透射率包括：

根據每個目標點對應的所述垂直距離及大氣散射系數計算每個目標點對應的透射率，每個目標點對應的透射率為：

t(x,y)＝e^βd(x,y)，

其中β表示大氣散射系數，(x,y)表示一個目標點對應的像素點的坐標，d(x,y)表示所述像素點對應的所述垂直距離。

根據本發明優選實施例，所述計算大氣光強包括：

獲取所述第一圖像中每個像素點的灰度值及所述第二圖像中每個像素點的灰度值；

將所述第一圖像中所有像素點的灰度值從大到小進行排序，并選取前預設位數的灰度值，及將所述第二圖像中所有像素點的灰度值從大到小進行排序，并選取前預設位數的灰度值；

根據所述第一圖像中所選取的灰度值及所述第二圖像中所選取的灰度值計算所述大氣光強。

根據本發明優選實施例，所述復原圖片的表達式為：

其中t₀為預設參數，I(x,y)表示像素坐標為(x,y)的像素點在所述第一圖像或所述第二圖像中或第三圖像中的像素值，t(x,y)表示像素點對應的透射率，A表示大氣光強，所述第三圖像是對所述第一圖像及所述第二圖像進行融合得到的。

一種圖片復原裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取第一攝像頭拍攝的第一圖像，及獲取第二攝像頭拍攝的第二圖像；

計算模塊，用于基于所述第一圖像及所述第二圖像，計算目標物體的每個目標點到所述第一攝像頭與所述第二攝像頭所在直線的垂直距離；

所述計算模塊還用于根據每個目標點對應的所述垂直距離，計算每個目標點對應的透射率；

所述計算模塊還用于根據所述第一圖像及所述第二圖像，計算大氣光強；

確定模塊，用于基于所述第一圖像及所述第二圖像，根據每個目標點對應的透射率及所述大氣光強確定復原圖片。

根據本發明優選實施例，每個目標點在所述第一圖像上對應一個第一像素點，所述計算模塊用于計算目標物體的每個目標點到所述第一攝像頭與所述第二攝像頭所在直線的垂直距離包括：

獲取所述第一攝像頭的焦距、所述第二攝像頭的焦距及所述第一攝像頭與所述第二攝像頭的距離；

確定每個目標點在所述第一圖像上對應的第一像素點，及在所述第二圖像上對應的第二像素點；

針對每個目標點，計算所述第一像素點與第一交點的第一距離，及計算所述第二像素點與第二交點的第二距離，其中所述第一交點為所述第一攝像頭的光軸與第一圖像平面的交點，所述第二交點為所述第二攝像頭的光軸與第二圖像平面的交點；

針對每個目標點，利用所述第一攝像頭的焦距、所述第二攝像頭的焦距、第一距離、第二距離及所述第一攝像頭與所述第二攝像頭的距離，計算每個目標點對應的所述垂直距離。

根據本發明優選實施例，所述計算模塊還用于計算每個目標點對應的透射率包括：

根據每個目標點對應的所述垂直距離及大氣散射系數計算每個目標點對應的透射率，每個目標點對應的透射率為：

t(x,y)＝e^βd(x,y)，

其中β表示大氣散射系數，(x,y)表示一個目標點對應的像素點的坐標，d(x,y)表示所述像素點對應的所述垂直距離。

根據本發明優選實施例，所述計算模塊還用于計算大氣光強包括：

獲取所述第一圖像中每個像素點的灰度值及所述第二圖像中每個像素點的灰度值；

將所述第一圖像中所有像素點的灰度值從大到小進行排序，并選取前預設位數的灰度值，及將所述第二圖像中所有像素點的灰度值從大到小進行排序，并選取前預設位數的灰度值；

根據所述第一圖像中所選取的灰度值及所述第二圖像中所選取的灰度值計算所述大氣光強。

根據本發明優選實施例，所述復原圖片的表達式為：

其中t₀為預設參數，I(x,y)表示像素坐標為(x,y)的像素點在所述第一圖像或所述第二圖像或第三圖像中的像素值，t(x,y)表示像素點對應的透射率，A表示大氣光強，所述第三圖像是對所述第一圖像及所述第二圖像進行融合得到的。

由以上技術方案可以看出，本發明獲取第一攝像頭拍攝的第一圖像，及獲取第二攝像頭拍攝的第二圖像，基于所述第一圖像及所述第二圖像，計算目標物體的每個目標點到所述第一攝像頭與所述第二攝像頭所在直線的垂直距離，根據每個目標點對應的所述垂直距離，計算每個目標點對應的透射率，根據所述第一圖像及所述第二圖像，計算大氣光強，基于所述第一圖像及所述第二圖像，根據每個目標點對應的透射率及所述大氣光強確定復原圖。本發明能根據霧圖成像模型對有霧的圖片進行處理，提高了復原圖片的質量。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發明圖片復原方法的較佳實施例的流程圖。

圖2是目標點到第一攝像頭與第二攝像頭所在直線的垂直距離的計算模型示意圖。

圖3是霧圖成像模型示意圖。

圖4是本發明圖片復原裝置的較佳實施例的功能模塊圖。

圖5是本發明實現圖片復原方法的較佳實施例的電子設備的結構示意圖。

主要元件符號說明

電子設備 1

存儲器 12

處理器 13

顯示器 14

第一攝像頭 15

第二攝像頭 16

圖片復原裝置 11

獲取模塊 100

計算模塊 101

設置模塊 102

確定模塊 103

輸出模塊 104

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

為使本發明的上述目的、特征和優點能夠更加明顯易懂，下面結合附圖和具體實施方式對本發明作進一步詳細的說明。

如圖1所示，是本發明圖片復原方法的較佳實施例的流程圖。根據不同的需求，該流程圖中步驟的順序可以改變，某些步驟可以省略。

優選地，本發明的圖片復原方法可以應用在多個電子設備中。所述電子設備是一種能夠按照事先設定或存儲的指令，自動進行數值計算和/或信息處理的設備，其硬件包括但不限于微處理器、專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可編程門陣列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、數字處理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式設備等。

所述電子設備還可以是任何一種可與用戶進行人機交互的電子產品，例如，個人計算機、平板電腦、智能手機、個人數字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戲機、交互式網絡電視(Internet Protocol Television，IPTV)、智能式穿戴式設備等。

所述電子設備所處的網絡包括但不限于互聯網、廣域網、城域網、局域網、虛擬專用網絡(Virtual Private Network，VPN)等。

S10，所述電子設備獲取第一攝像頭拍攝的第一圖像，及獲取第二攝像頭拍攝的第二圖像。

在至少一個實施例中，所述電子設備包括所述第一攝像頭及所述第二攝像頭。所述第一攝像頭及所述第二攝像頭的結構一般由鏡頭、傳感器和外圍電路組成。所述第一攝像頭可以是黑白攝像頭配置有黑白傳感器或彩色攝像頭配置有彩色傳感器。所述第二攝像頭可以是黑白攝像頭配置有黑白傳感器或彩色攝像頭配置有彩色傳感器。

進一步地，所述電子設備在獲取所述第一圖像及所述第二圖像之前，還包括：

接收相機的啟動指令。

具體的，用戶點擊相機的應用圖標的動作即觸發了所述相機的啟動指令，所述電子設備接收到相機的啟動指令。

S11，所述電子設備基于所述第一圖像及所述第二圖像，計算目標物體的每個目標點到所述第一攝像頭與所述第二攝像頭所在直線的垂直距離。

在至少一個實施例中，所述目標物體包括多個目標點，每個目標點在所述第一圖像上對應一個第一像素點，在所述第二圖像上對應一個第二像素點。因此，一個目標點對應的所述垂直距離，也就是所述第一像素點對應的所述垂直距離，所述第二像素點對應的所述垂直距離。

如圖2所示，目標點到第一攝像頭與第二攝像頭所在直線的垂直距離的計算模型示意圖。所述電子設備利用圖2所示的計算模型計算每個目標點對應的所述垂直距離包括：

(1)獲取所述第一攝像頭的焦距f1、所述第二攝像頭的焦距f2及所述第一攝像頭與所述第二攝像頭的距離T。

(2)確定每個目標點在所述第一圖像上對應的第一像素點，及在所述第二圖像上對應的第二像素點。

在至少一個實施例中，所述電子設備利用特征提取方法及圖像匹配方法確定所述第一像素點及所述第二像素點。所述特征提取方法可以是基于灰度的特征提取、基于色彩的特征提取、基于形狀的特征提取等等。所述圖像匹配方法可以是模板匹配法、特征匹配法等等，所述特征提取方法及所述圖像匹配方法是現有技術，本發明不做任何限制。

(3)針對每個目標點，計算所述第一像素點與第一交點的第一距離X1，及計算所述第二像素點與第二交點的第二距離X2。其中所述第一交點為所述第一攝像頭的光軸與第一圖像平面的交點，所述第二交點為所述第二攝像頭的光軸與第二圖像平面的交點。

(4)針對每個目標點，基于所述計算模型，利用所述第一攝像頭的焦距f1、所述第二攝像頭的焦距f2、第一距離X1、第二距離X2及所述第一攝像頭與所述第二攝像頭的距離T，計算每個目標點對應的所述垂直距離Z＝T*f1*f2/(X1*f2+X2*f1)。

S12，所述電子設備根據每個目標點對應的所述垂直距離，計算每個目標點對應的透射率。

在至少一個實施例，所述電子設備1根據每個目標點對應的所述垂直距離及大氣散射系數計算每個目標點對應的透射率，計算每個目標點對應的透射率的公式如下：

t(x,y)＝e^βd(x,y)，

其中β表示大氣散射系數，(x,y)表示一個目標點對應的像素點的坐標，d(x,y)表示所述目標點對應的所述垂直距離。

至少一個實施例中，所述電子設備1基于所述第一圖像及所述第二圖像，利用霧氣濃度估計模型計算霧氣的濃度，并根據所述霧氣的濃度調整所述大氣散射系數。進一步地，所述電子設備1預先設置多個大氣散射系數的預設值，每個預設值對應一個霧氣濃度的區間范圍。例如當霧氣濃度在區間范圍為[5,10]時，所述大氣散射系數為0.2等等。當然，所述電子設備也可以根據其他方式動態調整所述大氣散射系數，所述大氣散射系數也可由用戶自定義設置。霧氣的濃度越大，所述大氣散射系數越大。

S13，所述電子設備根據所述第一圖像及所述第二圖像，計算大氣光強。

至少一個實施例中，所述電子設備1根據所述第一圖像中每個像素點的灰度值及所述第二圖像中每個像素點的灰度值計算大氣光強，具體過程包括：

(1)獲取所述第一圖像中每個像素點的灰度值及所述第二圖像中每個像素點的灰度值。

(2)將所述第一圖像中所有像素點的灰度值從大到小進行排序，并選取前預設位數(例如前10個像素)的灰度值，及將所述第二圖像中所有像素點的灰度值從大到小進行排序，并選取前預設位數的灰度值。

(3)根據所述第一圖像中所選取的灰度值及所述第二圖像中所選取的灰度值計算所述大氣光強。

在至少一個實施中，所述電子設備將所述第一圖像中所選取的灰度值及所述第二圖像中所選取的灰度值進行累加，并計算一個灰度平均值，將所述灰度平均值確定為所述大氣光強。

S14，所述電子設備基于所述第一圖像及所述第二圖像，根據每個目標點對應的透射率及所述大氣光強確定復原圖片。

至少一個實施例中，如圖3所示，為霧圖成像模型的示意圖。所述霧圖成像模型的表達公式如下：

I(x,y)＝J(x,y)t(x,y)+A(1-t(x,y))，

其中I(x,y)表示像素坐標為(x,y)的像素點在有霧圖像(如所述第一圖像、所述第二圖像)中的像素值，t(x,y)表示像素點對應的透射率，A表示大氣光強。

根據所述表達公式可知，復原圖片的表達式如下：

其中t₀為預設參數。

在至少一個實施例中，所述電子設備可以利用圖像融合算法，將所述第一圖像及所述第二圖像進行融合，得到第三圖像。所述圖像融合算有很多種，例如，基于特征匹配的融合算法，基于小波變換的融合算法等等，本發明對所述圖像融合算法不做任何限制。

所述I(x,y)表示像素坐標為(x,y)的像素點在所述第一圖像或所述第二圖像或所述第三圖像中的像素值

在至少一個實施例中，所述電子設備在顯示器上輸出所述復原圖片，將所述復原圖片顯示給用戶。

本發明獲取第一攝像頭拍攝的第一圖像，及獲取第二攝像頭拍攝的第二圖像，基于所述第一圖像及所述第二圖像，計算目標物體的每個目標點到所述第一攝像頭與所述第二攝像頭所在直線的垂直距離，根據每個目標點對應的所述垂直距離，計算每個目標點對應的透射率，根據所述第一圖像及所述第二圖像，計算大氣光強，基于所述第一圖像及所述第二圖像，根據每個目標點對應的透射率及所述大氣光強確定復原圖。本發明能根據霧圖成像模型對有霧的圖片進行處理，提高了復原圖片的質量。

如圖4所示，本發明圖片復原裝置的實施例的功能模塊圖。所述圖片復原裝置11包括獲取模塊100、計算模塊101、設置模塊102、確定模塊103及輸出模塊104。本發明所稱的模塊是指一種能夠被處理器13所執行并且能夠完成固定功能的一系列計算機程序段，其存儲在存儲器12中。在本實施例中，關于各模塊的功能將在后續的實施例三及實施例四中詳述。

所述獲取模塊100獲取第一攝像頭拍攝的第一圖像，及獲取第二攝像頭拍攝的第二圖像。

在至少一個實施例中，所述電子設備包括所述第一攝像頭及所述第二攝像頭。所述第一攝像頭及所述第二攝像頭的結構一般由鏡頭、傳感器和外圍電路組成。所述第一攝像頭可以是黑白攝像頭配置有黑白傳感器或彩色攝像頭配置有彩色傳感器。所述第二攝像頭可以是黑白攝像頭配置有黑白傳感器或彩色攝像頭配置有彩色傳感器。

進一步地，所述獲取模塊100獲取所述第一圖像及所述第二圖像之前，還包括：

接收相機的啟動指令。

具體的，用戶點擊相機的應用圖標的動作即觸發了所述相機的啟動指令，所述獲取模塊100接收到相機的啟動指令。

所述計算模塊101用于基于所述第一圖像及所述第二圖像，計算目標物體的每個目標點到所述第一攝像頭與所述第二攝像頭所在直線的垂直距離。

在至少一個實施例中，所述目標物體包括多個目標點，每個目標點在所述第一圖像上對應一個第一像素點，在所述第二圖像上對應一個第二像素點。因此，一個目標點對應的所述垂直距離，也就是所述第一像素點對應的所述垂直距離，所述第二像素點對應的所述垂直距離。

如圖2所示，目標點到第一攝像頭與第二攝像頭所在直線的垂直距離的計算模型示意圖。所述計算模塊101用于利用圖2所示的計算模型計算每個目標點對應的所述垂直距離包括：

(1)獲取所述第一攝像頭的焦距f1、所述第二攝像頭的焦距f2及所述第一攝像頭與所述第二攝像頭的距離T。

(2)確定每個目標點在所述第一圖像上對應的第一像素點，及在所述第二圖像上對應的第二像素點。

在至少一個實施例中，所述計算模塊101用于利用特征提取方法及圖像匹配方法確定所述第一像素點及所述第二像素點。所述特征提取方法可以是基于灰度的特征提取、基于色彩的特征提取、基于形狀的特征提取等等。所述圖像匹配方法可以是模板匹配法、特征匹配法等等，所述特征提取方法及所述圖像匹配方法是現有技術，本發明不做任何限制。

(3)針對每個目標點，計算所述第一像素點與第一交點的第一距離X1，及計算所述第二像素點與第二交點的第二距離X2。其中所述第一交點為所述第一攝像頭的光軸與第一圖像平面的交點，所述第二交點為所述第二攝像頭的光軸與第二圖像平面的交點。

(4)針對每個目標點，基于所述計算模型，利用所述第一攝像頭的焦距f1、所述第二攝像頭的焦距f2、第一距離X1、第二距離X2及所述第一攝像頭與所述第二攝像頭的距離T，計算每個目標點對應的所述垂直距離Z＝T*f1*f2/(X1*f2+X2*f1)。

所述計算模塊101還用于根據每個目標點對應的所述垂直距離，計算每個目標點對應的透射率。

在至少一個實施例，所述計算模塊101根據每個目標點對應的所述垂直距離及大氣散射系數計算每個目標點對應的透射率，計算每個目標點對應的透射率的公式如下：

t(x,y)＝e^βd(x,y)，

其中β表示大氣散射系數，(x,y)表示一個目標點對應的像素點的坐標，d(x,y)表示所述目標點對應的所述垂直距離。

至少一個實施例中，所述計算模塊101基于所述第一圖像及所述第二圖像，利用霧氣濃度估計模型計算霧氣的濃度，并根據所述霧氣的濃度調整所述大氣散射系數。進一步地，所述設置模塊102用于預先設置多個大氣散射系數的預設值，每個預設值對應一個霧氣濃度的區間范圍。例如當霧氣濃度在區間范圍為[5,10]時，所述大氣散射系數為0.2等等。當然，所述計算模塊101也可以根據其他方式動態調整所述大氣散射系數，所述大氣散射系數也可由用戶自定義設置。霧氣的濃度越大，所述大氣散射系數越大。

所述計算模塊101根據所述第一圖像及所述第二圖像，計算大氣光強。

至少一個實施例中，所述計算模塊101根據所述第一圖像中每個像素點的灰度值及所述第二圖像中每個像素點的灰度值計算大氣光強，具體過程包括：

(1)獲取所述第一圖像中每個像素點的灰度值及所述第二圖像中每個像素點的灰度值。

(2)將所述第一圖像中所有像素點的灰度值從大到小進行排序，并選取前預設位數(例如前10個像素)的灰度值，及將所述第二圖像中所有像素點的灰度值從大到小進行排序，并選取前預設位數的灰度值。

(3)根據所述第一圖像中所選取的灰度值及所述第二圖像中所選取的灰度值計算所述大氣光強。

在至少一個實施中，所述計算模塊101將所述第一圖像中所選取的灰度值及所述第二圖像中所選取的灰度值進行累加，并計算一個灰度平均值，將所述灰度平均值確定為所述大氣光強。

所述確定模塊103用于基于所述第一圖像及所述第二圖像，根據每個目標點對應的透射率及所述大氣光強確定復原圖片。

至少一個實施例中，如圖3所示，為霧圖成像模型的示意圖。所述霧圖成像模型的表達公式如下：

I(x,y)＝J(x,y)t(x,y)+A(1-t(x,y))，

其中I(x,y)表示像素坐標為(x,y)的像素點在有霧圖像(如所述第一圖像、所述第二圖像)中的像素值，t(x,y)表示像素點對應的透射率，A表示大氣光強。

根據所述表達公式可知，復原圖片的表達式如下：

其中t₀為預設參數。

在至少一個實施例中，所述確定模塊103可以利用圖像融合算法，將所述第一圖像及所述第二圖像進行融合，得到第三圖像。所述圖像融合算有很多種，例如，基于特征匹配的融合算法，基于小波變換的融合算法等等，本發明對所述圖像融合算法不做任何限制。

所述I(x,y)表示像素坐標為(x,y)的像素點在所述第一圖像或所述第二圖像或所述第三圖像中的像素值

在至少一個實施例中，所述輸出模塊104用于在顯示器上輸出所述復原圖片，將所述復原圖片顯示給用戶。

本發明獲取第一攝像頭拍攝的第一圖像，及獲取第二攝像頭拍攝的第二圖像，基于所述第一圖像及所述第二圖像，計算目標物體的每個目標點到所述第一攝像頭與所述第二攝像頭所在直線的垂直距離，根據每個目標點對應的所述垂直距離，計算每個目標點對應的透射率，根據所述第一圖像及所述第二圖像，計算大氣光強，基于所述第一圖像及所述第二圖像，根據每個目標點對應的透射率及所述大氣光強確定復原圖。本發明能根據霧圖成像模型對有霧的圖片進行處理，提高了復原圖片的質量。

上述以軟件功能模塊的形式實現的集成的單元，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。上述軟件功能模塊存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網絡設備等)或處理器(processor)執行本發明各個實施例所述方法的部分步驟。

如圖5所示，圖是本發明實現圖片復原方法的較佳實施例的電子設備的結構示意圖。所述電子設備1包括存儲器12、處理器13、顯示器14、第一攝像頭15及第二攝像頭16等部件，以上部件通過總線系統相連接通信。

所述電子設備1是一種能夠按照事先設定或存儲的指令，自動進行數值計算和/或信息處理的設備，其硬件包括但不限于微處理器、專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可編程門陣列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、數字處理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式設備等。所述電子設備1包括，但不限于：任何一種可與用戶通過鍵盤、鼠標、遙控器、觸摸板或聲控設備等方式進行人機交互的電子產品。

例如，個人計算機、平板電腦、智能手機、個人數字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戲機、交互式網絡電視(Internet Protocol Television，IPTV)、智能式穿戴式設備等。

所述電子設備1所處的網絡包括但不限于互聯網、廣域網、城域網、局域網、虛擬專用網絡(Virtual Private Network，VPN)等。

所述存儲器12用于存儲一種圖片復原方法的程序和各種數據，并在所述電子設備1運行過程中實現高速、自動地完成程序或數據的存取。所述存儲器12可以是電子設備1的外部存儲器和/或內部存儲器。進一步地，所述存儲器12可以是集成電路中沒有實物形式的具有存儲功能的電路，如RAM(Random-Access Memory，隨機存取存儲器)、FIFO(First In First Out，)等。或者，所述存儲器12也可以是具有實物形式的存儲器，如內存條、TF卡(Trans-flash Card)等等。

所述處理器13又稱中央處理器(CPU，Central Processing Unit)，是一塊超大規模的集成電路，是電子設備1的運算核心(Core)和控制核心(Control Unit)。所述處理器13可執行所述電子設備1的操作系統以及安裝的各類應用程序、程序代碼等，例如圖片復原裝置11。

所述顯示器14可以顯示屏等具有顯示功能的設備。

所述第一攝像頭15及第二攝像頭16是具有攝像功能的設備。所述第一攝像頭15及第二攝像頭16可以是黑白攝像頭配置有黑白傳感器或彩色攝像頭配置有彩色傳感器。

結合圖1，所述電子設備1中的所述存儲器12存儲多個指令以實現一種圖片復原方法，所述處理器13可執行所述多個指令從而實現：獲取第一攝像頭拍攝的第一圖像，及獲取第二攝像頭拍攝的第二圖像；基于所述第一圖像及所述第二圖像，計算目標物體的每個目標點到所述第一攝像頭與所述第二攝像頭所在直線的垂直距離；根據每個目標點對應的所述垂直距離，計算每個目標點對應的透射率；根據所述第一圖像及所述第二圖像，計算大氣光強；基于所述第一圖像及所述第二圖像，根據每個目標點對應的透射率及所述大氣光強確定復原圖片。

根據本發明優選實施例，每個目標點在所述第一圖像上對應一個第一像素點，所述處理器13執行的多個指令還包括：

獲取所述第一攝像頭的焦距、所述第二攝像頭的焦距及所述第一攝像頭與所述第二攝像頭的距離；

確定每個目標點在所述第一圖像上對應的第一像素點，及在所述第二圖像上對應的第二像素點；

針對每個目標點，計算所述第一像素點與第一交點的第一距離，及計算所述第二像素點與第二交點的第二距離，其中所述第一交點為所述第一攝像頭的光軸與第一圖像平面的交點，所述第二交點為所述第二攝像頭的光軸與第二圖像平面的交點；

針對每個目標點，利用所述第一攝像頭的焦距、所述第二攝像頭的焦距、第一距離、第二距離及所述第一攝像頭與所述第二攝像頭的距離，計算每個目標點對應的所述垂直距離。

根據本發明優選實施例，所述處理器13執行的多個指令還包括：

根據每個目標點對應的所述垂直距離及大氣散射系數計算每個目標點對應的透射率，每個目標點對應的透射率為：

t(x,y)＝e^βd(x,y)，

其中β表示大氣散射系數，(x,y)表示一個目標點對應的像素點的坐標，d(x,y)表示所述像素點對應的所述垂直距離。

根據本發明優選實施例，所述處理器13執行的多個指令還包括：

獲取所述第一圖像中每個像素點的灰度值及所述第二圖像中每個像素點的灰度值；

將所述第一圖像中所有像素點的灰度值從大到小進行排序，并選取前預設位數的灰度值，及將所述第二圖像中所有像素點的灰度值從大到小進行排序，并選取前預設位數的灰度值；

根據所述第一圖像中所選取的灰度值及所述第二圖像中所選取的灰度值計算所述大氣光強。

根據本發明優選實施例，所述復原圖片的表達式為：

其中t₀為預設參數，I(x,y)表示像素坐標為(x,y)的像素點在所述第一圖像或所述第二圖像中的像素值，t(x,y)表示像素點對應的透射率，A表示大氣光強。

具體地，所述處理器13對上述指令的具體實現方法可參考圖2對應實施例中相關步驟的描述，具體地，所述處理器23對上述指令的具體實現方法可參考圖3對應實施例中相關步驟的描述，在此不贅述。

在本發明所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的系統，裝置和方法，可以通過其它的方式實現。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述模塊的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現時可以有另外的劃分方式。

所述作為分離部件說明的模塊可以是或者也可以不是物理上分開的，作為模塊顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現本實施例方案的目的。

另外，在本發明各個實施例中的各功能模塊可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現，也可以采用硬件加軟件功能模塊的形式實現。

對于本領域技術人員而言，顯然本發明不限于上述示范性實施例的細節，而且在不背離本發明的精神或基本特征的情況下，能夠以其他的具體形式實現本發明。因此，無論從哪一點來看，均應將實施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本發明的范圍由所附權利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權利要求的等同要件的含義和范圍內的所有變化涵括在本發明內。不應將權利要求中的任何附關聯圖標記視為限制所涉及的權利要求。此外，顯然“包括”一詞不排除其他單元或步驟，單數不排除復數。系統權利要求中陳述的多個單元或裝置也可以由一個單元或裝置通過軟件或者硬件來實現。第二等詞語用來表示名稱，而并不表示任何特定的順序。

最后應說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案而非限制，盡管參照較佳實施例對本發明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或等同替換，而不脫離本發明技術方案的精神和范圍。