The invention discloses an image enhancement method under non-uniform illumination environment, including the following steps: establishing a night space model according to the night environment, which includes a camera, a target and a light source; mapping the established three-dimensional space model to the corresponding two-dimensional space; measuring the parameters of the two-dimensional space model, including a target. The distance to the light source, the distance from the target to the camera, the detection of the light source, the location of the light source, the distance from the light source to the target measured by the spatial model, and the adaptive exposure are carried out. The invention can effectively increase the edge information and the detail information of the image while restoring the image under the non-uniform illumination environment, and can be used to improve the image quality under the condition of non-uniform illumination, and provides good conditions for subsequent detection and recognition.
【技术实现步骤摘要】
非均匀光照环境下的图像增强方法
本专利技术属于图像处理领域,涉及一种非均匀光照环境下的图像增强方法。
技术介绍
夜间图像增强技术的研究是图像质量增强技术研究的热点之一。对夜间非均匀光照图像处理可以提高图像质量,方便计算机视觉的应用,如城市交通,视频监控和智能驾驶等。另外,良好的图像质量更有利于后续的物体识别,如车道线检测和车辆检测。因此,研究夜晚非均匀照明图像的恢复很重要。现有的图像增强方法主要分为两大类:基于神经网络方法和光照模型的方法。一般回归神经网络的图像复原方法,通过对图像数据进行回归分析,确定图像的缺失区域,然后用GRNN去恢复每一个受损像素。新型的傅里叶神经网络将传统的傅里叶神经网络与忆阻器相结合,将忆阻器作为突触使用,用忆阻器BP算法来重建模糊的二值化图像和灰度图。卷积神经网络(CNN)方法通过CNN提取图像子块的特征并进行分类,然后通过相应的正则化来约束不同的特征。神经网络方法适用于解决难以找到合适解决方案的问题。但其结构的共同性很差,每个结构仅适用于一个或一些问题。而且它获得良好测试结果的先决条件是需要大量的数据。基于光照模型的图像增强方法是图像恢复领域的一种经典方法。基于光照模型的经典方法模仿光源在二维图像中的照明效果,并在二维图像中创建光照模型,但是没有考虑光源,目标和摄像头的空间关系,距离光源近和距离光源远的目标使用同一曝光系数,容易导致距离光源近的目标出现曝光过度,而距离光源远的目标出现曝光不足。
技术实现思路
为解决上述问题,本专利技术针对传统的经典图像增强方法的缺点,提出了一种基于空间模型的图像增强方法,以提高非均匀光照的图像质量 ...
【技术保护点】
1.一种非均匀光照环境下的图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤:根据夜晚环境,建立夜晚的空间模型,空间模型包括摄像头、目标和光源;把建立的三维空间模型映射到相应的二维空间;测算二维空间模型的参数,包括目标到光源的距离、目标到摄像头的距离;进行光源的检测;确定光源位置,通过空间模型测算得到的光源到目标的距离,进行自适应曝光;基于空间模型,考虑非均匀照明条件,提高复原后图像对比度。
【技术特征摘要】
1.一种非均匀光照环境下的图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤:根据夜晚环境,建立夜晚的空间模型,空间模型包括摄像头、目标和光源;把建立的三维空间模型映射到相应的二维空间;测算二维空间模型的参数,包括目标到光源的距离、目标到摄像头的距离;进行光源的检测;确定光源位置,通过空间模型测算得到的光源到目标的距离,进行自适应曝光;基于空间模型,考虑非均匀照明条件,提高复原后图像对比度。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述建立夜晚的空间模型中,通过下式得到光源到目标的距离:h=(h1+sina×f)/sinb,其中,f为摄像头与光源的距离,a为摄像头与光源之间的角度,h1为摄像头与地面之间的垂直距离,b为目标与摄像头之间的角度。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标与摄像头之间的角度b由下式得到:b=tan-1(d3/f1),其中,d3为图片中目标的大小,f1为摄像头焦距。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述摄像头与光源的距离f由下式得到:f=L1/cosa,其中,L1为移动的摄像头与光源之间的垂直距离。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述移动的摄像头与光源之间的垂直距离L1由下式得到:L1=[d1/(d2-d1)]/L,其中d1,d2分别表示两帧图像中光源的大小,L表示摄像头在两帧之间移动的距离。6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员:李竹,胡景,盛庆华,刘圆圆,黄继业,李文钧,
申请(专利权)人:杭州电子科技大学,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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