一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法及系统，所述方法包括以下步骤：接收原始图像，将所述图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间，并分离出亮度分量和色彩分量；基于所述亮度分量，采用引导滤波方法估计反射分量；对所述入射分量转换到XYZ空间进行提亮，得到提亮后的反射分量；将所述色彩分量转换到XYZ空间，与提亮后的反射分量结合；转换到RGB色彩空间，得到增强后的图像。本发明专利技术基于Lab色彩空间提取亮度分量，采用改进的Retinex进行亮度增强，能够提高图像恢复的效率。

An Image Enhancement Method and System Based on Lab Color Space and Retinex

The invention discloses an image enhancement method and system based on Lab color space and Retinex. The method comprises the following steps: receiving the original image, converting the image from RGB color space to Lab color space, and separating the brightness component and color component; estimating the reflection component based on the brightness component, using the guide filter method; and converting the incident component to XYZ. The space is brightened to get the brightened reflection component; the color component is converted to XYZ space and combined with the brightened reflection component; and the enhanced image is converted to RGB color space. The invention extracts brightness component based on Lab color space and uses improved Retinex to enhance brightness, which can improve the efficiency of image restoration.

【技术实现步骤摘要】
一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法及系统
本公开属于图像增强
，尤其涉及基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法及系统。
技术介绍
Lab色彩空间是在1931年国际照明委员会(CIE)制定的颜色度量国际标准的基础上建立起来的，是CIE组织确定的一个理论上包括了人眼可见的所有色彩的色彩模式。1976年，经修改后被正式命名为CIELab。值得一提的是，Lab色彩空间比人类视觉的色域要大很多，色彩范围比RGB、CMYK等色彩模式要大很多。并且Lab色彩空间的亮度分量和色度分量是互不影响的，这样我们对亮度分量进行单独操作的时候就不会影响到色度分量，可以确保分量组合后图像的完整性及一致性。基于此,我们将在Lab色彩空间进行图像增强操作。1963年12月30日E.Land基于人类视觉的亮度和颜色感知的模型提出了一种颜色恒常知觉的计算理论——Retinex理论。它是由视网膜(retina)和大脑皮层(cortex)组成的。Retinex理论主要包含了两个方面的内容:物体的颜色是由物体对长波、中波和短波光线的反射能力决定的,而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响,具有一致性。因此，Retinex理论实现图像增强的的本质为通过某种方法消除或降低入射图像的影响，尽量保留物体本质的反射属性。1997年DanielJ.Jobson，Zia-urRahman等人提出了单尺度Retinex(SSR,Single-ScaleRetinex)算法，此算法用低通滤波估计入射分量,对基于中心环绕的Retinex理论做出了改进。但是单尺度Retinex算法不能在图像自身的色彩保持和图像的细节信息保留这两个方面取得一个平衡。随后提出了多尺度Retinex(MSR,Multi-ScaleRetinex)算法，该算法与SSR算法在理论上是一致的，就是将多个SSR算法进行平均加权并将处理结果组合来增强图像。但是MSR算法对彩色图像进行增强时会造成图像全局或局部颜色失真。因此研究者们又提出了带色彩恢复因子的MSR(MSRCR，Multi-ScaleRetinexwithColorRestoration)算法。该算法在MSR算法之后用色彩恢复因子来增强图像，该算法较之之前的算法能够使增强后的图像较好的保留图像的色彩信息。之后，研究者们针对低照度图像增强进行了一系列的算法改进，虽然有所提高但是还是存在一些不足。例如算法速度运行缓慢，增强后的图像色彩信息部分丢失，在图像边缘部分出现“光晕伪影”等。
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，本公开提供了一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法及系统，针对传统图像增强算法增强后出现的各种缺点，该方法对图像增强算法进行了改进。首先，对低照度图像进行预处理，进行粗略增强，图像中突兀的暗部区域得以改善。然后将预处理之后的图像转换到Lab色彩模式并分离出亮度分量(L)和色彩分量(a、b)，对亮度分量用改进的引导滤波估计入射分量再对其进行Gamma校正后再用自适应对数映射得到反映图像本质的反射分量。最后将亮度分量和色彩分量组合并转换到RGB色彩空间。为实现上述目的，本公开的一个或多个实施例提供了如下技术方案：一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法，包括以下步骤：接收原始图像，将所述图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间，并分离出亮度分量和色彩分量；基于所述亮度分量，采用引导滤波方法估计反射分量；对所述入射分量转换到XYZ空间进行提亮，得到提亮后的反射分量；将所述色彩分量转换到XYZ空间，与提亮后的反射分量结合；转换到RGB色彩空间，得到增强后的图像。进一步地，接收原始后，首先进行线性变换增强预处理。进一步地，所述将所述图像转换到Lab色彩空间包括：将图像从RGB空间转换到XYZ空间；将图像从XYZ空间转换到Lab空间公式。进一步地，所述采用引导滤波方法估计反射分量包括：根据所述亮度分量，采用引导滤波来估算原始图像的入射分量；从所述原始图像中去除所述入射分量，得到反射分量，公式如下：其中，S(x，y)为原始图像，I(x，y)为原图像的亮度分量，fi(I(x，y)为对亮度分量进行引导滤波求得的入射分量，i表示滤波的次数，α为权重系数。进一步地，所述采用引导滤波来估算原始图像的入射分量包括：将亮度图像作为引导图像，求解最优化问题，得到系数Ai和Bi；价值函数为：其中，Pj＝Ai*Ii+Bi为输出图像，Ij为引导图像，Ai和Bi是当局部窗口中心位于i时的不变系数，并且假定条件为：Pj与Ij在以像素i为中心的窗口中存在局部线性关系，且Ai与Bi不能相同；Qj是Pj受到噪声Nj污染的退化图像；系数Ai和Bi求解公式为：其中，Vi和表示引导图像在局部窗口中的均值和方差，表示局部窗口中的像素总数量，δ为平滑参数；估算入射分量：进一步地，对入射分量进行提亮包括：采用Gamma矫正算法来矫正所述入射分量；将所述入射分量转换到XYZ空间，采用自适应对数映射提高图像亮度对比度。进一步地，所述自适应对数映射公式为：其中，Ldmax表示显示设备的最大显示能力，Ldmax和Lw表示图像的最大亮度和平均亮度。一个或多个实施例提供了一种计算机系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法。一个或多个实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法。以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：以上技术方案采用了Lab色彩空间进行亮度分量的提取，能够获得更准确的亮度分量；采用Retinex算法进行图像亮度的增强，并且引入可以根据图像质量调节参数的照度分量，能够有效地避免减去过度入射图像的情形，在提高了图像亮度的基础上还可保持细节边缘保留物体本质的反射属性。所以上述技术方案能极大效率的恢复出低照度模糊图像，且此种方法的耗费时间较短。附图说明构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。图1为本公开实施例一基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法的整体流程图；图2为本公开实施例一获得的Lab色彩空间的分量图像示例；其中，图2(a)为原图，图2(b)-(d)分别是L分量、a分量和b分量；图2(e)为原图，图2(f)-(h)分别是L分量、a分量和b分量；图3为基于本公开实施例一图像增强方法得到的效果图示例；其中，图3(a)为原图，图3(b)-(d)分别是本文算法、MSR算法和MSRCR算法的结果；图3(e)为原图，图3(f)-(h)分别是本文算法、MSR算法和MSRCR算法的结果。具体实施方式应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：接收原始图像，将所述图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间，并分离出亮度分量和色彩分量；基于所述亮度分量，采用引导滤波方法估计反射分量；对所述入射分量转换到XYZ空间进行提亮，得到提亮后的反射分量；将所述色彩分量转换到XYZ空间，与提亮后的反射分量结合；转换到RGB色彩空间，得到增强后的图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：接收原始图像，将所述图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间，并分离出亮度分量和色彩分量；基于所述亮度分量，采用引导滤波方法估计反射分量；对所述入射分量转换到XYZ空间进行提亮，得到提亮后的反射分量；将所述色彩分量转换到XYZ空间，与提亮后的反射分量结合；转换到RGB色彩空间，得到增强后的图像。2.如权利要求1所述的一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法，其特征在于，接收原始后，首先进行线性变换增强预处理。3.如权利要求1所述的一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法，其特征在于，所述将所述图像转换到Lab色彩空间包括：将图像从RGB空间转换到XYZ空间；将图像从XYZ空间转换到Lab空间公式。4.如权利要求1所述的一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法，其特征在于，所述采用引导滤波方法估计反射分量包括：根据所述亮度分量，采用引导滤波来估算原始图像的入射分量；从所述原始图像中去除所述入射分量，得到反射分量，公式如下：其中，S(x，y)为原始图像，I(x，y)为原图像的亮度分量，fi(I(x，y)为对亮度分量进行引导滤波求得的入射分量，i表示滤波的次数，α为权重系数。5.如权利要求4所述的一种基于Lab色彩空间和Retinex的图像增强方法，其特征在于，所述采用引导滤波来估算原始图像的入射分量包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：李爱民，李晓聪，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学，
类型：发明
国别省市：山东,37