基于透射率归一化的增强弱光图像清晰度的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于透射率归一化的增强弱光图像清晰度的方法。本发明专利技术基于去雾框架对弱光图像进行增强，改进了暗原色的求解方法，由点暗原色代替块暗原色；在求取透射率的过程中，对点暗原色图像进行阈值调整得到比较平滑的暗原色图像，根据调整后的暗原色图像求解图像的透射率，并利用自适应维纳滤波对透射率进一步细化；最后弱光图像直接对估计得到的透射率进行归一化得到最后的增强图像。实验结果表明，本发明专利技术本发明专利技术提出的方法可针对传统基于去雾方法增强弱光图像所具有的缺陷，有效去除块暗原色带来的晕轮伪影，保留更多的图像细节，具有更好的视觉性，并大大降低方法的复杂度。

Method for enhancing weak light image definition based on transmittance normalization

The invention discloses a method for enhancing the sharpness of a weak light image based on transmittance normalization. The present invention to framework to enhance the weak light fog image based on improved method for solving the dark colors, from dark colors instead of dark colors in the block; process for the transmittance, on dark channel image threshold adjustment to get dark channel image is smooth, adjusted according to the dark color image for image the transmittance, and the use of adaptive Wiener filtering on the transmission of further refinement; finally the weak transmittance of light directly to the estimated image is normalized to get the final image enhancement. The experimental results show that the method provided by the invention can according to traditional defogging method based on image enhancement of weak defects with light, effectively remove the halo artifact piece of dark channel brings, to retain more image details, the vision has better, and greatly reduce the complexity of the method.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种计算机图像处理方法，尤其涉及一种基于归一化透射率的弱光图像增强方法。
技术介绍
夜晚或者阴天拍摄图像时，由于周围光照条件欠佳导致拍摄的图像整体灰度值和对比度降低并且丧失大量的细节信息，难以识别感兴趣的区域，给视频监控、室外目标识别与追踪、遥感成像等带来很大困难。因此，弱光图像增强问题在计算机视觉应用领域和数字图像处理领域亟待解决。现有的弱光图像增强方法根据是否运用物理模型，可分为基于非物理模型的方法和基于物理模型的方法。非物理模型方法主要有直方图均衡化法[1][2]、色调映射算法[3]以及基于Retinex理论的图像增强方法[4]等。基于物理模型的方法中最为典型和有效的是利用弱光图像和雾天图像可以相互转化，利用图像去雾方法实现弱光图像增强[5]。该方法虽然能达到较好的弱光图像增强效果，但图像的整体色调偏暗，在图像边缘处块效应明显，增强后的图像噪点很多，有很强的人工处理痕迹，而且计算复杂。[参考文献][1]T.K.Kim,J.K.Paik,B.S.Kang,Contrastenhancementsystemusingspatiallyadaptivehistogramequalizationwithtemporalfiltering,IEEETransactionsonConsumerElectronics,vol.44,no.1,pp.82-87,1998.[2]S.M.Pizer,E.P.Amburn,J.D.Austin,etal.Adaptivehistogramequalizationanditsvariations.ComputerVision,Graphics,andImageProcessing,vol.39,no.31,pp,355-368,1987.[3]C.Y.Yu,Y.C.Ouyang,C.M.Wang,C.I.Chang,Adaptiveinversehyperbolictangentalgorithmfordynamiccontrastadjustmentindisplayingscenes,EURASIPJournalonAdvancesinSignalProcessing,2010.[4]J.Zhang,S.Kamata,Anadaptivetonemappingalgorithmforhighdynamicrangeimages,ComputationalColorImagingLectureNotesinComputerScience,pp.207-215,2009.[5]X.Dong,J.T.Wen,W.X.Li,Anefficientandintegratedalgorithmforvideoenhancementinchallenginglightingconditions,inProceedingsofInstituteofElectricalandElectronicEngineersInternationalConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,pp.1241-1249,2011.[6]HeK,SunJ,TangX.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior[J].PatternAnalysisandMachineIntelligence,IEEETransactionson,2011,33(12):2341-2353.[7]M.Blanco,J.M.Hankey,T.A.Dingus,Evaluatingnewtechnologiestoenhancenightvisionbylookingatdetectionandrecognitiondistancesofnon-motoristsandobjects,inProceedingsoftheHumanFactorsandErgonomicsSocietyAnnualMeeting,vol.45,no.23,pp.1612-1616,2001.[8]Z.Wang,Y.Feng,Fastsinglehazeimageenhancement,Computers&ElectricalEngineering[J],Volume40,Issue3,April2014,Pages785-795,ISSN0045-7906[9]DiwakarM,KumarM.CTimagenoisereductionbasedonadaptivewienerfilteringwithWaveletpacketthresholding[C]//Parallel,DistributedandGridComputing(PDGC),2014InternationalConferenceon.IEEE,2014:94-98.
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出一种基于透射率归一化的增强弱光图像清晰度的方法。首先根据弱光图像的反转图像所具有的大气光常数特性，简化去雾模型；然后为了获得更多的图像细节，用点暗原色代替块暗原色，并对暗原色图进行中值滤波以保持图像良好的局部平滑特性，由此得到更精准的透射率估计；最后利用自适应维纳滤波对估计得到的透射率进行细化来简化运算量。该方案不仅能够有效恢复图像的亮度、对比度，显著改善视觉效果，同时保留更多的图像细节信息，并大大降低运算复杂度。为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于透射率归一化的增强弱光图像清晰度的方法，包括以下步骤：步骤一、将输入的弱光图像I反转后得到图像Iinv：Iinv＝255-I步骤二、计算图像Iinv的点暗原色：J^Ldark(x)=minc∈{r,g,b本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于透射率归一化的增强弱光图像清晰度的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、将输入的弱光图像I反转后得到图像Iinv：Iinv＝255‑I步骤二、计算图像Iinv的点暗原色：J^Ldark(x)=minc∈{r,g,b}(Iinvc(x))]]>表示图像Iinv中R，G，B三通道中的一个颜色通道；步骤三、对步骤二得到的点暗原色图像进行中值滤波，从而得到图像JLmed(x)=MedS(J^Ldark(x))]]>步骤四、使用局部标准差方法求解点暗原色图像的局部纹理，并对标准差进行中值滤波：JLdetail(x)=MedS(|J^Ldark(x)-JLmed(x)|)]]>步骤五、对图像进行平滑运算：JLsmooth(x)=JLmed(x)-JLdetail(x);]]>步骤六、对点暗原色图像进行阈值调整得到点暗原色图像其中，μ为固定参数，μ＝0.95；步骤八、求解点暗原色图像的透射率：tL(x)＝1‑ωv(x)；其中，ω为常数参量，其取值范围是0<ω<1，步骤九、对弱光图像I进行增强处理后得到图像：

【技术特征摘要】
1.一种基于透射率归一化的增强弱光图像清晰度的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、将输入的弱光图像I反转后得到图像Iinv：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨爱萍，张莉云，卜令勇，宋曹春洋，王建，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12