【技术实现步骤摘要】
本专利技术属计算机图像处理领域,尤其涉及一种低照度图像增强方法。
技术介绍
在夜晚或低照度下拍摄到的图像具有整体亮度低、细节丢失和噪声严重等现象,这给视频监控、物体识别与追踪等视觉系统的性能造成了极大的影响。因此,研究低照度图像增强具有重要的应用价值。现有的低照度图像增强方法主要有直方图均衡化算法[6]、Retinex算法[4]、色调映射算法[3]以及基于暗通道先验的算法[5]。色调映射方法通过对像素灰度进行函数变换,提高图像暗区的亮度,其算法简单,计算速度快,但目前的色调映射方法并未考虑图像成像物理模型,容易产生细节丢失、颜色失真等问题。基于暗通道先验的方法[2]利用低照度图像反转与雾天图像的相似性[5],根据雾天成像模型来增强低照度图像,该方法能较好的保持图像色彩,恢复图像细节,但由于假定透射率在局部区域内恒定而易产生块效应。[参考文献][1]F.Drago,K.Myszkowski,T.Annen and N.Chiba,“Adaptive logarithmic mapping for displaying high contrast scenes”,in Proc.EUROGRAPHICS,vol.22,no.3,pp.419-426,2003。[2]He K,Sun J,Tang X.Single image haze removal using dark channel prior[J].Pattern Analysis and Ma-chine Intelligence,IEEE Transactions on,2011,33(12):2 ...
【技术保护点】
一种基于暗通道先验和色调映射的低照度图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、输入的低照度图像为I(x),将图像I(x)反转得图像其中c∈(r,g,b);步骤二、计算反转后图像的暗原色将图像中所有像素的暗原色值由大到小排列,取前1%暗原色的均值作为大气光值A;步骤三、计算反转后图像的透射率步骤四、根据场景深度与透射率的关系估计低照度图像I(x)的深度,表达式为:步骤五、使用归一化函数Normalize()对图像深度进行归一化:步骤六、将低照度图像I(x)从RGB空间转到HSV空间,对V空间色调映射,映射函数为:Ien-gV(x)=0.7*(1-(1-IV(x))2)*ln10log(2+((IV(x)Imax)lnbln0.5)*8)---(1)]]>式(1)中,b(x)=β*e‑d'(x),β为常数,取0.45,Imax为整个图像灰度的最大值,为色调映射后的图像;步骤七、根据图像梯度对色调映射后的图像进行局部对比度增强:Ien-lV(x)=Ien-gV(x)+γ*Normalize(α(x))*(Ien-gV(x)-I‾en-gV(x)) ...
【技术特征摘要】
1.一种基于暗通道先验和色调映射的低照度图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、输入的低照度图像为I(x),将图像I(x)反转得图像其中c∈(r,g,b);步骤二、计算反转后图像的暗原色将图像中所有像素的暗原色值由大到小排列,取前1%暗原色的均值作为大气光值A;步骤三、计算反转后图像的透射率步骤四、根据场景深度与透射率的关系估计低照度图像I(x)的深度,表达式为:步骤五、使用归一化函数Normalize()对图像深度进行归一化:步骤六、将低照度图像I(x)从RGB空间转到HSV空间,对V空间色调映射,映射函数为: I e n - g V ( x ) = 0.7 * ( 1 - ( 1 - I V ( x ) ) 2 ) * l n 10 l o g ( 2 + ( ( I V ( x ) I m a x ...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨爱萍,宋曹春洋,白煌煌,王建,张莉云,
申请(专利权)人:天津大学,
类型:发明
国别省市:天津;12
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