图像处理方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供的图像处理方法及装置，通过识别图像中的车窗区域图像，通过滤波操作获得所述车窗区域图像的高频细节层图像和低频平滑层图像，对所述低频细节层图像进行通透性调整和暗区提亮，同时对所述高频细节层图像进行细节增强操作；将处理后的低频平滑层图像和高频细节层图像重建获得重建图像；在所述车窗区域的图像中沿所述车窗区域图像边缘划分过渡图像区域。通过计算所述过渡图像区域的图像的像素值，将所述重建图像和所述原始图像进行融合处理。所述图像处理方法及装置有效的提升了融合后的图像中车窗区域图像的人眼感官特性和细节信息。

Image Processing Method and Device

The image processing method and device provided in the embodiment of the present application obtains the high-frequency detail layer image and the low-frequency smooth layer image of the window area image by identifying the window area image in the image, adjusts the permeability of the low-frequency detail layer image and brightens the dark area, and enhances the details of the high-frequency detail layer image at the same time. The reconstructed image is obtained by reconstructing the low frequency smoothing layer image and the high frequency detail layer image, and the transition image region is divided along the image edge of the window region in the image of the window region. By calculating the pixel value of the image in the transitional image area, the reconstructed image and the original image are fused. The image processing method and device effectively enhance the human eye sensory characteristics and detailed information of the fused image in the window area.

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及装置
本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像处理方法及装置。
技术介绍
车窗图像是智能交通检测的重要一部分内容，包含了车内人员行为和特征等关键信息。由于车窗玻璃的遮挡干扰，摄像机所拍摄到的车窗局部图像普遍存在光照不均匀、灰度值较低、对比性较差和细节严重丢失的问题。同时视频监控中对图像处理的实时性有一定的要求，因此有效、快速的增强车窗局部图像的方法具有重要的研究意义。当前常规的车窗图像增强方法，常常会存在偏色问题、过度曝光、丢失高亮区的细节、引入噪声和处理步骤过于复杂的问题。同时现有的图像增强方案中通过低通滤波的方式来弱化增强后的车窗和背景环境的差异，虽然全局效果过渡自然，但是局部放大后的处理痕迹明显的现象。
技术实现思路
为了克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种图像处理方法，应用于图像处理设备，所述图像处理设备用于处理图像采集设备采集的原始图像，所述方法包括：识别并截取出所述原始图像中的车窗区域图像；对所述车窗区域图像在低频平滑层进行通透性调整和暗区提亮处理，在高频细节层进行细节增强处理，进而获得第一车窗区域图像，所述通透性调整表示对所述车窗区域图像中灰度值的分布进行调整；将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合获得处理后的图像。可选地，将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合获得处理后的图像的步骤包括：沿所述第一车窗区域图像的边缘划分图像过渡区域；根据所述图像过渡区域的像素点距离所述第一车窗区域图像边缘位置的距离计算所述图像过渡区域的像素值，将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合处理。可选地，所述对所述车窗区域图像在低频平滑层进行通透性调整和暗区提亮处理，在高频细节层进行细节增强处理，进而获得第一车窗区域图像的步骤包括：对所述车窗区域图像进行滤波分层处理获得低频平滑层图像和高频细节层图像；根据所述低频平滑层图像RGB域中各像素的灰度值，调整所述各像素的灰度值分布以提高所述低频平滑层图像的通透性，获得第一低频平滑层图像；根据预设映射函数调整所述第一低频平滑层图像中的灰度值，实现对所述第一低频平滑层图像的提亮处理，进而获得第二低频平滑层图像，所述映射函数表示对所述第一低频平滑层图像中灰度值的计算方式；通过抑制所述高频细节层图像的高频噪点实现对所述高频细节层图像的细节增强，进而获得第一高频细节层图像；根据所述第二低频平滑层图像和所述第一高频细节层图像进行重建获得所述第一车窗区域图像。可选地，所述根据所述低平滑层图像RGB域中各像素的灰度值，调整所述各像素的灰度值分布以提高所述低频平滑层图像的通透性，获得第一低频平滑层图像的步骤包括：根据预设的通透性调整系数对所述低频平滑层图像进行通透性调整获得第一低频平滑层图像，所述预设的通透性调整系数根据所述低频平滑层图像在YUV域中Y分量的灰度值分布情况计算获得。可选地，所述方法还包括计算所述预设的通透性调整系数的步骤：获得所述低频平滑层图像YUV域中Y分量灰度值中的最大值MaxY和最小值MinY；根据所述Y分量灰度值中的最大值MaxY和最小值MinY计算第一调整系数a1和第二调整系数b1，其中，根据预设限幅比δ通过以下公式计算MinY2和MaxY2，其中，δ大于-1且小于1，所述限幅比表示待处理图像进行像素数值调整得到处理结果图像，所述处理结果图像中像素值超出范围0-255的像素数量和所述处理结果图像总共像素数量的比值；并通过以下公式计算获得第三调整系数a2和第四调整系数b2，根据第一调整系数a1、第二调整系数b1、第三调整系数a2和第四调整系数b2，通过以下公式计算获得所述预设的通透性调整系数，所述预设的通透性调整系数包括第一通透性数α和第二通透性调整系数β，可选地，根据所述图像过渡区域的像素点距离所述第一车窗区域图像的距离计算所述图像过渡区的像素值，将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合处理的步骤包括：沿所述第一车窗区域图像的边缘位置使用预设的像素值进行填充获得第二车窗区域图像，所述第二车窗区域图像具有和所述图像采集设备采集的图像相同的分辨率；根据计算获得的图像过渡区域的像素值，将所述第二车窗区域图像和原始图像进行融合处理。本申请的另一目的在于提供一种图像处理装置，应用于图像处理设备，所述图像处理设备用于处理图像采集设备采集的图像，所述图像处理装置包括图像识别模块、图像处理模块和图像融合模块；所述图像识别模块用于识别并截取出所述原始图像中的车窗区域图像；所述图像处理模块用于对所述车窗区域图像的低频平滑层进行通透性调整和暗区提亮处理，在高频细节层进行细节增强操作获得第一车窗区域图像，所述通透性调整表示对所述车窗区域图像中灰度值的分布进行调整；所述图像融合模块用于将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合获得处理后的图像。可选地，所述图像融合模块通过以下方式将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合获得处理后的图像：沿所述第一车窗区域图像的边缘划分图像过渡区域；根据所述图像过渡区域的像素点距离所述第一车窗区域图像的距离计算所述图像过渡区域的像素值，将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合处理。可选地，所述图像处理模块通过以下方式对所述车窗区域图像的低频平滑层进行通透性调整和暗区提亮，在高频细节层进行细节增强操作，进而获得第一车窗区域图像：对所述车窗区域图像进行滤波分层处理获得低频平滑层图像和高频域细节层图像；根据所述低频平滑层图像RGB域中各像素的灰度值，调整所述各像素的灰度值分布以提高所述低频平滑层图像的通透性，获得第一低频平滑层图像；根据预设映射函数调整所述第一低频平滑层图像中的灰度值，实现对所述第一低频平滑层图像的提亮处理，进而获得第二低频平滑层图像，所述映射函数表示对所述第一低频平滑层图像中灰度值的计算方式；通过抑制所述高频细节层图像的高频噪点实现对所述高频细节层图像的细节增强，进而获得第一高细节层图像；根据所述第二低频平滑层图像和所述第一高频细节层图像进行重建获得所述第一车窗区域图像。可选地，所述图像处理模块通过以下方式调整所述各像素的灰度值分布以提高所述低频平滑层图像的通透性，获得第一低频平滑层图像：根据预设的通透性调整系数对所述低频平滑层图像进行通透性调整获得第一低频平滑层图像，所述预设的通透性调整系数根据所述低频平滑层图像在YUV域中Y分量的灰度值分布情况计算获得。相对于现有技术而言，本申请具有以下有益效果：本申请实施例提供的图像处理方法及装置，通过识别图像中的车窗图区域图像，通过滤波操作获得所述车窗区域图像的高频细节层图像和低频平滑层图像，对所述低频细节层图像进行通透性调整和暗区提亮，同时对所述高频细节层图像进行细节增强操作；将处理后的低频平滑层图像和高频细节层图像重建获得重建图像；在所述车窗区域的图像中沿所述车窗区域图像边缘划分一预设宽度的过渡图像区域。通过计算所述过渡图像区域的图像的像素值，将所述重建图像和所述原始图像进行融合处理。所述图像处理方法及装置有效的提升了融合后的图像中车窗区域图像的人眼感官特性和细节信息。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，应用于图像处理设备，所述图像处理设备用于处理图像采集设备采集的原始图像，所述方法包括：识别并截取出所述原始图像中的车窗区域图像；对所述车窗区域图像在低频平滑层进行通透性调整和暗区提亮处理，在高频细节层进行细节增强处理，进而获得第一车窗区域图像，所述通透性调整表示对所述车窗区域图像中灰度值的分布进行调整；将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合获得处理后的图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，应用于图像处理设备，所述图像处理设备用于处理图像采集设备采集的原始图像，所述方法包括：识别并截取出所述原始图像中的车窗区域图像；对所述车窗区域图像在低频平滑层进行通透性调整和暗区提亮处理，在高频细节层进行细节增强处理，进而获得第一车窗区域图像，所述通透性调整表示对所述车窗区域图像中灰度值的分布进行调整；将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合获得处理后的图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合获得处理后的图像的步骤包括：沿所述第一车窗区域图像的边缘划分图像过渡区域；根据所述图像过渡区域的像素点距离所述第一车窗区域图像边缘位置的距离计算所述图像过渡区域的像素值，将所述第一车窗区域图像和所述原始图像进行融合处理。3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述车窗区域图像在低频平滑层进行通透性调整和暗区提亮处理，在高频细节层进行细节增强处理，进而获得第一车窗区域图像的步骤包括：对所述车窗区域图像进行滤波分层处理获得低频平滑层图像和高频细节层图像；根据所述低频平滑层图像RGB域中各像素的灰度值，调整所述各像素的灰度值分布以提高所述低频平滑层图像的通透性，获得第一低频平滑层图像；根据预设映射函数调整所述第一低频平滑层图像中的灰度值，实现对所述第一低频平滑层图像的提亮处理，进而获得第二低频平滑层图像，所述映射函数表示对所述第一低频平滑层图像中灰度值的计算方式；通过抑制所述高频细节层图像的高频噪点实现对所述高频细节层图像的细节增强，进而获得第一高频细节层图像；根据所述第二低频平滑层图像和所述第一高频细节层图像进行重建获得所述第一车窗区域图像。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述低频平滑层图像RGB域中各像素的灰度值，调整所述各像素的灰度值分布以提高所述低频平滑层图像的通透性，获得第一低频平滑层图像的步骤包括：根据预设的通透性调整系数对所述低频平滑层图像进行通透性调整获得第一低频平滑层图像，所述预设的通透性调整系数根据所述低频平滑层图像在YUV域中Y分量的灰度值分布情况计算获得。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括计算所述预设的通透性调整系数的步骤：获得所述低频平滑层图像YUV域中Y分量灰度值中的最大值MaxY和最小值MinY；根据所述Y分量灰度值中的最大值MaxY和最小值MinY计算第一调整系数a1和第二调整系数b1，其中，根据预设限幅比δ通过以下公式计算MinY2和MaxY2，其中，δ大于-1且小于1，所述限幅比表示待处理图像进行像素数值调整得到处理结果图像，所述处理结果图像中像素值超出范围0-255的像素数量和所述处理结果图像总共像素数量的比值；并通过以下公式计算获得第三调整系数a2和第四调整系数b2，根据第一调整系数a1、第二调整系数b1、第三调整系数a2和第四调整...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙岳，丁蕾，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33