一种低照度图像增强方法技术

本发明专利技术公布了一种基于相机响应特性的低照度图像增强方法，选用一种曝光模型并得到与之对应的相机响应方程模型；确定相机响应模型的参数；估测所要生成的多曝光图像序列与原始图像的曝光比例，生成多曝光图像序列；将多曝光图像进行图像融合，由此得到一个视觉效果更好、失真更少的增强结果。本发明专利技术能够解决现有的低照度图像增强算法在增强图像的同时引入较多人工痕迹的问题，得到一个视觉效果更好、失真更少的增强结果，从而得到一个自然度保持的图像增强结果。

A low illumination image enhancement method

The invention discloses a low illumination image enhancement method based on camera response characteristics, using an exposure model and get the corresponding camera response model; determine the parameters of the model response camera; exposure ratio multi exposure image sequence estimation to generate with the original image, multi exposure image will be generated; multi exposure image fusion, thus we can get a better visual effect and less distortion enhancement. The invention can solve the existing low illumination image enhancement algorithm with more artifacts in the image while enhancing the problem, get a better visual effect, enhance the distortion less, resulting in a natural enhancement of keeping image.

【技术实现步骤摘要】
一种低照度图像增强方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种利用相机响应特性进行低照度图像增强的方法。
技术介绍
低照度图像是指局部或全局较暗的图像，例如在较低光照度的条件下拍摄的图像。低照度图像可视性较差，严重影响人们的观察和一些计算机视觉算法的性能。计算机视觉算法通常要求输入图像有较高的可视性，绝大多数算法无法直接对低照度图像进行处理，因此，一些低照度图像往往需要图像增强之后再进行相关操作。为了解决这一问题，已有很多低照度图像的增强算法。低照度增强算法通过改变输入图像的像素亮度使增强结果有更高的可视性。现有的低照度增强方法主要分以下四种：一、非线性方程映射进行低光照增强的方法：该使用一些非线性的单调方程进行灰度级的映射，例如幂函数、对数函数、指数函数等等。二、直方图均衡化进行低光照增强的方法：考虑到低光度图像直方图不均匀分布，这种方法使用直方图均衡化来增强低光度图像，通过改变图像的对比度，使图像有较好的可视性。但是，该方法却可能由于图像对比度的过增强而导致增强结果失真。三、利用视网膜理论进行低光照增强的方法：视网膜理论通过将图像分为辐照度与反射两种分量来增强低光度图像，这种方法可以明显的增强图像细节，但是增强结果却经常出现光晕现象。四、基于去雾理论进行低光照图像增强的方法：这类方法能够达到良好的主观结果，但是，它们也会因为对比度的过增强而导致一些颜色失真。综合来看，现有的低光度图像增强方法在增强图像的同时由于引入一些人工痕迹，例如颜色失真，对比度失真等，很难得到一个自然度保持的增强结果，不仅影响人们的主观视觉感受，同时也会影响计算机视觉算法的性能。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供提出一种基于相机响应特性的低照度图像增强方法，能够解决现有的低照度图像增强算法在增强图像的同时引入较多人工痕迹的问题，得到一个视觉效果更好，失真更少的增强结果，能够较大程度的保持图像的真实性，从而得到一个自然度保持的图像增强结果。本专利技术的原理是：相机的响应特性能够提供很多有用的信息，本专利技术利用相机的响应特性，首先选用一种能够精确描述不同曝光图像之间关系的曝光模型，并得到与之对应的相机响应方程模型；然后通过低照度图像对应相机的相机响应曲线或者该类相机拍摄出的两张不同曝光的图像确定模型的参数；随后，估测所要生成的多曝光图像序列与原始图像的曝光比例，并利用曝光模型生成多曝光图像序列；最后，利用图像融合的算法将这些多曝光图像融合，由此得到一个视觉效果更好、失真更少的增强结果。本专利技术提供的技术方案是：一种低照度图像增强方法，基于相机响应特性，选择曝光模型并得到所述曝光模型对应的相机响应方程模型；估测所要生成的多曝光图像序列与原始图像的曝光比例，利用曝光模型生成多曝光图像序列；再将所述多曝光图像序列进行图像融合；由此得到保持图像自然度的增强图像结果；包括如下步骤：1)输入一张低照度图像B，计算得到该图像的亮度分量Y；2)确定相机响应方程模型及其参数，包括：21)选择曝光模型，进一步得到曝光模型对应的相机响应方程模型；22)确定所述相机响应方程模型的模型参数；3)计算所要生成的多曝光图像序列与输入图像B之间的曝光比例集合K；4)根据所述的曝光比例集合K，利用曝光模型生成多曝光图像序列；5)将得到的多曝光图像序列利用图像融合的方法进行融合，得到增强结果并输出；上述低照度图像增强方法，进一步地，步骤1)通过式6计算得到图像B的亮度分量Y：其中，Br、Bg、Bb分别为图像B的R、G、B三通道分量值。上述低照度图像增强方法，进一步地，步骤21)所述曝光模型为式1式中，B0和B1代表相同场景不同曝光的两张图像；β、γ是该曝光模型的两个参数；从式1中，可以推出所述模型对应的相机响应方程模型为式2：其中，k为图像B1与B0之间的曝光比例；E是场景的辐照度。上述低照度图像增强方法，进一步地，步骤22)确定所述相机响应方程模型的相机响应参数的方法包括：方法一：当已知对应相机的相机响应曲线时，通过相机响应方程模型使用最小二乘拟合法拟合该相机响应曲线，得到响应参数a、b；方法二：当相机响应曲线未知时，通过式4映射两张相同场景下不同曝光图像之间的关系，得到式4中，B0和B1代表相同场景不同曝光的两张图像的两张图像；得到之后，根据式2相机响应方程模型以及图像B1、B0的曝光比例k，得到响应模型的参数a和b；方法三：当只有一张输入图像而相机的信息未知时，使用多个真实相机响应曲线进行平均，得到平均相机响应曲线，作为该相机的响应曲线；再对该响应曲线进行拟合得到参数a和b。上述低照度图像增强方法，进一步地，步骤3)所述估测曝光比例集合K包括如下步骤:31)定义图像的权值矩阵为式7，用于表示一幅图像中不同像素点的曝光情况：式7中，Yk表示与输入图像曝光比例为k的图像的亮度分量；Wk是图像Yk所对应的权值矩阵，矩阵中某点的权值数值越大，表明该点越接近正常曝光；32)定义权值矩阵的加法和减法，加法为式8，减法为式9：式8和式9中，max运算表示取矩阵中对应元素的最大值；33)估测生成曝光比例集合K，包括：331)预设曝光权值总量的门限值τ，计算输入图像的曝光权值矩阵W1，并初始化当前曝光序列的曝光权值矩阵W←W1，同时曝光比例集合K←{1}；332)搜索得到使所述当前曝光序列的曝光权值W权值总量增加最多的曝光比例333)当曝光权值增加量不小于所述门限值τ时，记录获得的曝光比例同时更新当前曝光序列权值矩阵返回步骤332)继续搜索下一个曝光比例334)当曝光权值总量小于所述门限值τ时，结束操作，得到曝光比例集合K。上述低照度图像增强方法，本专利技术实施例中，门限值τ＝0.01。上述低照度图像增强方法，进一步地，步骤4)依次令k*等于所述的曝光集合K中的每一个元素，通过式5生成多曝光图像序列：式5中，k*为所述的曝光比例集合K中的某一元素。B0为输入的低照度图像，B*为与输入图像B0曝光比为k*的生成图像。上述低照度图像增强方法，进一步地，步骤5)所述图像融合方法可以采用任意现有的多曝光图像融合算法。在本专利技术实施例中，具体采用文献(MaKedeandWangZhou，MULTI-EXPOSUREIMAGEFUSION:APATCH-WISEAPPROACH，IEEEma2015multi，2015)所记载的图像融合方法。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提供了一种基于相机响应特性的低照度图像增强算法，能够保持图像自然度。本专利技术首先选用了一种能够精确描述不同曝光图像之间关系的曝光模型，并得到与之对应的相机响应方程模型。然后通过低照度图像对应相机的相机响应曲线或者该类相机拍摄出的两张不同曝光的图像确定模型的参数。随后，估测所要生成的多曝光图像序列与原始图像的曝光比例，并利用曝光模型生成多曝光图像序列。最后，利用图像融合的算法将这些多曝光图像融合，得到增强结果。本专利技术能够解决现有的低照度图像增强算法在增强图像的同时引入较多人工痕迹的问题，得到视觉效果良好、人工痕迹较少、失真更少的增强结果，能够较大程度的保持图像的真实性，从而得到一个自然度保持的图像增强结果。本方法可作为图像预处理方法，应用到多种计算机视觉领域。附图说明图1为本专利技术提供的低照度图像增本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种低照度图像增强方法，基于相机响应特性，选择曝光模型并得到所述曝光模型对应的相机响应方程模型；估测所要生成的多曝光图像序列与原始图像的曝光比例，利用曝光模型与测得的曝光比例生成多曝光图像序列；再将所述多曝光图像序列进行图像融合；由此得到保持图像自然度的增强图像结果；包括如下步骤：1)输入一张低照度图像，计算得到该图像的亮度分量；2)确定相机响应方程模型及其参数，包括：21)选择曝光模型，得到曝光模型对应的相机响应方程模型；22)确定所述相机响应方程模型的模型参数；3)计算所要生成的多曝光图像序列与输入的低照度图像之间的曝光比例集合；4)根据所述的曝光比例集合，利用曝光模型生成多曝光图像序列；5)将得到的多曝光图像序列利用图像融合的方法进行融合，得到增强结果并输出。

【技术特征摘要】
1.一种低照度图像增强方法，基于相机响应特性，选择曝光模型并得到所述曝光模型对应的相机响应方程模型；估测所要生成的多曝光图像序列与原始图像的曝光比例，利用曝光模型与测得的曝光比例生成多曝光图像序列；再将所述多曝光图像序列进行图像融合；由此得到保持图像自然度的增强图像结果；包括如下步骤：1)输入一张低照度图像，计算得到该图像的亮度分量；2)确定相机响应方程模型及其参数，包括：21)选择曝光模型，得到曝光模型对应的相机响应方程模型；22)确定所述相机响应方程模型的模型参数；3)计算所要生成的多曝光图像序列与输入的低照度图像之间的曝光比例集合；4)根据所述的曝光比例集合，利用曝光模型生成多曝光图像序列；5)将得到的多曝光图像序列利用图像融合的方法进行融合，得到增强结果并输出。2.如权利要求1所述低照度图像增强方法，其特征是，步骤5)所述图像融合方法具体采用文献(MaKedeandWangZhou，MULTI-EXPOSUREIMAGEFUSION:APATCH-WISEAPPROACH，IEEEma2015multi，2015)所记载的图像融合方法。3.如权利要求1所述低照度图像增强方法，其特征是，步骤1)通过式6计算得到所述低照度图像的亮度分量：其中，Y为图像的亮度分量；Br、Bg、Bb分别为图像的R、G、B三通道分量值。4.如权利要求1所述低照度图像增强方法，其特征是，步骤3)所述估测曝光比例集合包括如下步骤:31)定义图像的权值矩阵为式7，用于表示一幅图像中不同像素点的曝光情况：式7中，Yk表示与输入图像曝光比例为k的图像的亮度分量；Wk是图像Yk所对应的权值矩阵，矩阵中某点的权值数值越大，表明该点越接近正常曝光；32)定义权值矩阵的加法和减法，加法为式8，减法为式9：式8和式9中，max运算表示取矩阵Wi和Wj中对应元素的最大值；33)...

【专利技术属性】
技术研发人员：李革，应振强，任俞睿，
申请(专利权)人：北京大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东,44