低照度图像对比度的提升方法技术

一种低照度图像对比度的提升方法，包括以下步骤：A、自适应亮度提升：计算图像直方图的区域，然后根据线阵图像线路序列来判断图像是否需要提升，对直方图区域进行自适应拉伸；B、自适应对比度提升：选择待处理的像素作为中心像素，计算中心像素周围邻域的亮度均值M和方差б，再利用方差和均值，计算当前点的灰度值，用计算得到的新的灰度值代替之前的灰度值；C、噪声抑制：使用滤波器对图像中的噪声进行泊松去噪。可以有效增强低照度-低对比度图像，使在低照度下采集到图像能够用于数据分析和识别。同时由于本发明专利技术采用的算法简单，可以实现大图像的实时处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理的
，具体说是一种。
技术介绍
光照环境是影响图像质量的一个重要因素。特别是低光照坏境时，由于坏境照度 低，线阵相机的感光源不能充分曝光，从而导致图像的对比度相对较低。为了提高图像的 亮度，大多数线阵相机会采取增大曝光，提高增益等方法来增大图像的亮度，期望达到增强 对比度，在视觉上提升图像质量的目的。然而，无论是增大曝光，还是提高增益，都会使图 像的质量下降。增大曝光会时运动图像模糊，提高增益则会增大图像中的暗电流噪声。因 此，在照度低的环境中拍摄的图像一般都会亮度低、对比度低、噪声水平高。我们把这种 低照度坏境中拍摄的，亮度低、对比度低、噪声水平高的图像称为低照度-低对比度图像 (low-illuminance-low-contrast Image)，如图1所示，这种低照度-低对比度图像很难达 到图像记录和分析的要求。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种。 本专利技术为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是： 本专利技术的，包括以下步骤： A、自适应亮度提升： 计算图像直方图的区域，然后根据线阵图像线路序列来判断图像是否需要提升， 对直方图区域进行自适应拉伸； B、自适应对比度提升： 选择待处理的像素作为中心像素，计算中心像素周围邻域的亮度均值M和方差 6,再利用方差和均值，计算当前点的灰度值，用计算得到的新的灰度值代替之前的灰度 值； C、噪声抑制： 使用滤波器对图像中的噪声进行泊松去噪。 本专利技术还可以采用以下技术措施： 上述A步骤的自适应亮度提升中，又包括以下步骤： a、计算图像的直方图，并对直方图累计求和，得到一组向量，向量中第η个值表示 灰度值小于η的元素的个数，所用公式如下： 公式中η表示第η灰度等级，hist (k)表示直方图中灰度级为k的值，{ρη;η = 1,. . . , 255}； b、遍历向量{pn;n = 1, . . . , 255}中的每个元素，通过下面公式确定图像灰度值区 间： max{Pn^ H*ff*0. 618, n e (I,. . . , 255), P ne {p J } 公式中H，W分别为原始图像的水平、垂直方向像素的个数； c、使用函数adjust拉伸变换图像的灰度矩阵，被拉伸区间里，我们的函数设置 为 期望的灰度区间为： A，〇.8],公式如下： 255 A步骤的b中，判断·与1的关系，若则退出对图像进行对比度提升的 所有步骤。 步骤B中计算中心像素周围15*15邻域的亮度均值M和方差6，通过方差和均值 计算当前点灰度值的公式如下： fe(i, j) = f(i,j) 步骤C中进行泊松去噪时选用的滤波器为均值滤波器。 选用的均值滤波器为多个，并分多次对图像进行滤波；在步骤A、B、C后，分别利用 均值滤波器对图像进行滤波。 同时采用一维水平方向均值滤波器和一维垂直方向均值滤波器。 在步骤A和步骤B后采用一维水平方向均值滤波器进行滤波，在步骤C之后采用 一维垂直方向均值滤波器进行滤波降噪。 本专利技术具有的优点和积极效果是： 本专利技术的，通过自适应亮度提升、自适应对比度提 升和噪声抑制，可以有效增强低照度-低对比度图像，使在低照度下采集到图像能够用于 数据分析和识别。同时由于本专利技术采用的算法简单，可以实现大图像的实时处理。【附图说明】 图1是未处理前的低照度-低对比度的图像； 图2是通过本专利技术的处理后的图像； 图3是由图1中图像所得的直方图。【具体实施方式】 以下结合附图和实施例对技术方案进行具体说明。 本专利技术的，包括以下步骤： A、自适应亮度提升： 计算图像直方图的区域，然后根据线阵图像线路序列来判断图像是否需要提升， 对直方图区域进行自适应拉伸； B、自适应对比度提升： 选择待处理的像素作为中心像素，计算中心像素周围邻域的亮度均值M和方差 6,再利用方差和均值，计算当前点的灰度值，用计算得到的新的灰度值代替之前的灰度 值； C、噪声抑制： 使用滤波器对图像中的噪声进行泊松去噪。 本专利技术还可以采用以下技术措施： 上述A步骤的自适应亮度提升中，又包括以下步骤： a、计算图像的直方图，并对直方图累计求和，得到一组向量，向量中第η个值表示 灰度值小于η的元素的个数，所用公式如下： 公式中η表示第η灰度等级，hist (k)表示直方图中灰度级为k的值，{ρη;η = 1，...，255};对图1中图像进行计算后所得的直方图如图3所示，图中的曲线在灰度级50 处逐渐趋于平滑，可以认为图像中大部分像素的灰度值都小于50 ; b、遍历向量{ρη;η = 1，. . .，255}中的每个元素，通过下面公式确定图像灰度值区 间： max {Ρη^Ξ 当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种低照度图像对比度的提升方法，包括以下步骤：A、自适应亮度提升：计算图像直方图的区域，然后根据线阵图像线路序列来判断图像是否需要提升，对直方图区域进行自适应拉伸；B、自适应对比度提升：选择待处理的像素作为中心像素，计算中心像素周围邻域的亮度均值M和方差б，再利用方差和均值，计算当前点的灰度值，用计算得到的新的灰度值代替之前的灰度值；C、噪声抑制：使用滤波器对图像中的噪声进行泊松去噪。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：俞大海，杨阳，孙芳，韩建枫，
申请(专利权)人：天津光电高斯通信工程技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12