一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法技术

一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法，涉及低照度图像增强方法。为了解决现有的低照度图像增强方法存在的增强后图像色偏加重、对图像较亮处区域处理不佳导致亮处区域过抑制或过增强的问题。本发明专利技术先将低照度图像转换至RGB颜色空间下，做逆S型变换后进行反转，计算反转图像各像素点在RGB三个通道中的最小值，得到初始暗通道图像并进行中值滤波得到大气光强度估值；将反转图像转换到HSV颜色空间下，将V通道的平均灰度值作为平均亮度，求取自适应增强参数；利用大气成像方程求取透射率图像，修正得到透射率平滑图像结合大气成像方程，对反转图像的RGB三个通道进行去雾操作，进行反转后做S型变换得到最终增强图像。本发明专利技术适用于图像的增强处理。

An adaptive enhancement algorithm for low illumination image to reduce color shift

An adaptive enhancement algorithm for low illumination image to reduce color, relates to a low illumination image enhancement method. In order to solve the existing low illumination image enhancement method to enhance the existing image enhancement, the image is increased light area processing due to poor light inhibition or enhancement of regional issues. The invention provides a low illumination image converted to RGB color space, S type do inverse transformation for inversion, calculate the minimum value of each pixel in the RGB image reversal of the three channels, the initial dark channel image and median filter to get the atmospheric light intensity estimation; the inversion image is converted to HSV color space. The average gray value as the average brightness of the V channel, and to obtain from the enhancement parameters; transmittance images using atmospheric imaging equation, the corrected image smoothing with transmittance atmospheric imaging equation, on the inverse image of RGB three channels for defogging operation, reverse after type S transform to get final image enhancement. The invention is suitable for image enhancement processing.

【技术实现步骤摘要】
一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法
本专利技术涉及数字图像处理领域，具体涉及低照度图像增强方法。
技术介绍
随着光学系统制造技术和光学探测技术的发展，各类不同的光学成像装置越来越多地应用在民用和军用领域，如民用的光学数码照相和摄像系统、智能光学视频监控系统以及军用的光学成像制导系统和光学成像侦察系统。但是，在探测器灵敏度比较低以及环境光照条件不足情况下，这些光学系统所成图像存在各种退化问题，如图像对比度降低、亮度不够等，导致人眼或数字图像处理系统无法清楚准确地分辨目标与背景，难以获得图像中目标信息，进而影响对目标的分析与识别。由于光学制造技术的限制，利用硬件的方式提高光学系统的性能需要极大代价，因此，深入地研究低环境光照情况下光学图像和视频增强算法，从而使得光学成像系统能够随着光照条件的变化自适应地调整图像的亮度和对比度，对于各类军用和民用光学成像系统的具有重要理论价值和实际应用价值。在目前现有的低照度图像增强算法中主要有直方图均衡化，Retinex方法，高动态光照渲染(HighDynamicRange,HDR)方法等。直方图均衡化方法因其实现简单、耗时少的特点成为了低照度图像增强中最常见的方法，但是该方法会使图像中出现频率较低的灰度级出现兼并现象，即多个不同的灰度级映射为同一个灰度级，导致图像中细节部分丢失。而在多数情况下图像的细节部分正是我们所关注的部分，虽然后来又提出了基于局部直方图均衡化的方法，以避免细节部分的丢失，但同时也使得该方法无法满足实时性的要求。HDR方法是对多帧同一场景不同曝光程度的图片进行合成，兼顾场景中的高亮区域和低亮区。使用多帧照片进行合成，使最终图像包含较大动态范围，但这也意味着拍摄过程的延长，实时性无法得到满足，同时也对器材本身也提出了更高的要求，另外如果器材与场景之间存在相互运动，将导致图像存在模糊问题，这些都限制了该方法的应用。Retinex方法是假设光照在空间均匀分布，通过估计入射分量并滤除入射分量得到反射分量进而达到增强图像的目的。但光照始终均匀的假设在现实中不能保证时刻成立，由于没有将光照的梯度变化考虑在内，增强后图像中光源和强反射源部分都会出现光晕现象，导致图像的边缘信息会出现一定程度的模糊，除此外，该方法对彩色图像的色彩保持问题仍未有很好的解决方式。在Dong发表的论文“Anefficientandintegratedalgorithmforvideoenhancementinchallenginglightingconditions”中提出了一种结合暗原色先验去雾算法的低照度图像增强方法。该方法对夜间图像增强有较好的结果，但是该方法中为防止过增强现象，采用了对较亮区域过分抑制的方法，使得图像较亮区域不能得到有效处理，出现了原有亮处区域增强后局部发暗的现象；而且该方法中需要手动调节参数，不能自适应处理不同亮度的图像，另外该方法并没有考虑增强过程中夜间灯光对图像造成的色偏现象，在增强过后色偏现象加重，影响了图像的自然性和真实性。在XiaojieGuo发表的论文中“LIME：AMethodforLow-lightImageEnhancement”中提出了一种根据局部极大值结合大气成像方程进行低照度图像增强的方法，该方法对图像有较好的增强效果，但是该方法并未对亮处区域进行处理，导致亮处区域存在过增强现象，进而导致亮处区域出现细节兼并，且该方法同样未对夜间灯光对图像造成的色偏做处理。综上所述，对于现有的低照度图像增强算法，主要存在以下问题：一、多数低照度图像拍摄时光照条件极差，极易受周围人造光源的影响，例如所拍摄夜间图像大多偏黄色，而现有低照度图像增强方法中并没有考虑该色偏现象，因此使得增强后图像色偏现象更加严重，影响了图像的自然性和真实性；二、对低照度图像中较亮区域处理效果较差，使亮处区域出现过增强或过抑制现象，进而使得图像亮处区域出现细节兼并或增强后局部发暗现象，从而影响图像质量，不利于对图像内容的理解；三、现有算法在处理不同图像时，需要人为调节参数，才能达到较好的处理结果，不能自适应增强低照度图像，限制了算法的应用范围。
技术实现思路
本专利技术为了解决现有的低照度图像增强方法存在的增强后图像色偏加重、对图像较亮处区域处理不佳导致亮处区域过抑制或过增强的问题，以及现有方法针对不同亮度图像不能自适应对图像进行增强的问题。一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法，包括以下步骤：步骤一、输入低照度图像L，并将其转换至RGB颜色空间下，获得低照度图像L的RGB三通道图像；步骤二、对低照度图像L的RGB三通道图像做逆S型变换，减弱低照度图像色偏现象，得到逆图像I；步骤三、将逆图像I进行反转，得到反转图像H，计算反转图像H各像素点在RGB三个通道中的最小值，得到初始暗通道图像D，并对初始暗通道图像进行中值滤波得到中值滤波图像Dmedian，利用中值滤波图像得到大气光强度估值A；步骤四、将反转图像H转换到HSV颜色空间下，求取反转图像H在HSV颜色空间下V通道的平均灰度值，作为反转图像H的平均亮度x；并利用反转图像H的平均亮度x求取自适应增强参数w0；步骤五、根据自适应增强参数w0、大气光强度估值A和初始暗通道图像的中值滤波图像Dmedian，利用大气成像方程求取透射率图像T，并对透射率图像进行修正和平滑，得到透射率平滑图像Tguidefilt；步骤六、利用透射率平滑图像Tguidefilt结合大气成像方程，对反转图像H的RGB三个通道进行去雾操作，得到去雾图像J；步骤七、对去雾图像J进行反转，得到反转去雾图像K，并对反转去雾图像K做S型变换得到最终增强图像。优选地，步骤二所述的逆S型变换的公式如下：I(i,j)＝255*(a-ln(-1+260/(L(i,j)+4)))/b其中，I(i,j)、L(i,j)分别为逆图像I、低照度图像L的第i行，第j列的像素点；a、b均为变换参数。优选地，步骤三的具体过程包括以下步骤：步骤三一、利用公式H(i,j)＝255-I(i,j)对逆图像I做反转，得到反转图像H；其中，I(i,j)为逆图像I中第i行，第j列像素点；L(i,j)为反转图像H中第i行，第j列像素点；步骤三二、利用公式求取初始暗通道图像D；其中，D(i,j)为初始暗通道图像D中第i行，第j列像素点；min代表取最小值操作；c取R、G、B，对应RGB颜色空间下红绿蓝三个颜色通道，Hc(i,j)为反转图像H在RGB颜色空间下某一个通道第i行，第j列像素点；步骤三三、对初始暗通道图像做中值滤波操作，得到中值滤波图像，具体计算公式如下：其中，Dmedian(i,j)为初始暗通道图像经过中值滤波后所得中值滤波图像Dmedian的第i行，第j列像素点；median代表中值滤波操作；Ω(i,j)为以像素D(i,j)为中心的大小为N*N图像块，N的大小取值为3；步骤三四、在中值滤波图像Dmedian(i,j)中选取亮度最大的前0.1％的像素点，在所述像素点中选取对应反转图像H中灰度最大的像素点，将中值滤波图像Dmedian(i,j)中该点对应的灰度值作为大气光强度估值A，所述该点为像素点中选取对应反转图像H中灰度最大的像素点。优选地，步骤四中所述求取反转图像H在HSV颜色空间下V通道的平本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法，其特征在于，包括：步骤一、输入低照度图像L，并将其转换至RGB颜色空间下，获得低照度图像L的RGB三通道图像；步骤二、对低照度图像L的RGB三通道图像做逆S型变换，减弱低照度图像色偏现象，得到逆图像I；步骤三、将逆图像I进行反转，得到反转图像H，计算反转图像H各像素点在RGB三个通道中的最小值，得到初始暗通道图像D，并对初始暗通道图像进行中值滤波得到中值滤波图像D

【技术特征摘要】
1.一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法，其特征在于，包括：步骤一、输入低照度图像L，并将其转换至RGB颜色空间下，获得低照度图像L的RGB三通道图像；步骤二、对低照度图像L的RGB三通道图像做逆S型变换，减弱低照度图像色偏现象，得到逆图像I；步骤三、将逆图像I进行反转，得到反转图像H，计算反转图像H各像素点在RGB三个通道中的最小值，得到初始暗通道图像D，并对初始暗通道图像进行中值滤波得到中值滤波图像Dmedian，利用中值滤波图像得到大气光强度估值A；步骤四、将反转图像H转换到HSV颜色空间下，求取反转图像H在HSV颜色空间下V通道的平均灰度值，作为反转图像H的平均亮度x；并利用反转图像H的平均亮度x求取自适应增强参数w0；步骤五、根据自适应增强参数w0、大气光强度估值A和初始暗通道图像的中值滤波图像Dmedian，利用大气成像方程求取透射率图像T，并对透射率图像进行修正和平滑，得到透射率平滑图像Tguidefilt；步骤六、利用透射率平滑图像Tguidefilt结合大气成像方程，对反转图像H的RGB三个通道进行去雾操作，得到去雾图像J；步骤七、对去雾图像J进行反转，得到反转去雾图像K，并对反转去雾图像K做S型变换得到最终增强图像。2.根据权利要求1所述的一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法，其特征在于，步骤二所述的逆S型变换的公式如下：I(i,j)＝255*(a-ln(-1+260/(L(i,j)+4)))/b其中，I(i,j)、L(i,j)分别为逆图像I、低照度图像L的第i行，第j列的像素点；a、b均为变换参数。3.根据权利要求2所述的一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法，其特征在于，步骤三的具体过程包括以下步骤：步骤三一、利用公式H(i,j)＝255-I(i,j)对逆图像I做反转，得到反转图像H；其中，I(i,j)为逆图像I中第i行，第j列像素点；L(i,j)为反转图像H中第i行，第j列像素点；步骤三二、利用公式求取初始暗通道图像D；其中，D(i,j)为初始暗通道图像D中第i行，第j列像素点；min代表取最小值操作；c取R、G、B，对应RGB颜色空间下红绿蓝三个颜色通道，Hc(i,j)为反转图像H在RGB颜色空间下某一个通道第i行，第j列像素点；步骤三三、对初始暗通道图像做中值滤波操作，得到中值滤波图像，具体计算公式如下：其中，Dmedian(i,j)为初始暗通道图像经过中值滤波后所得中值滤波图像Dmedian的第i行，第j列像素点；median代表中值滤波操作；Ω(i,j)为以像素D(i,j)为中心的大小为N*N图像块；步骤三四、在中值滤波图像Dmedian(i,j)中选取亮度最大的前0.1％的像素点，在所述像素点中选取对应反转图像H中灰度最大的像素点，将中值滤波图像Dmedian(i,j)中选取出来的对应反转图像H中灰度最大的像素点对应的灰度值作为大气光强度估值A。4.根据权利要求3所述的一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法，其特征在于，步骤四中所述求取反转图像H在HSV颜色空间下V通道的平均灰度值作为反转图像H的平均亮度x的具体过程包括以下步骤：图像的平均亮度求取公式如下：其中，Hv(i,j)是反转图像H在HSV颜色空间下V通道中的第i行，第j列像素点；x为图像的平均亮度，w和h分别是图像的宽度和高度，下标v表示HSV颜色空间下V通道。5.根据权利要求4所述的一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法，其特征在于，步骤四中所述利用反转图像H的平均亮度x求取自适应增强参数的具体过程包括以下步骤：利用反转图像H的平均亮度x求取自适应增强参数：w0＝0.75-0.0011*(x-30)其中，w0为自适应增强参数。6.根据权利要求5所述的一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法，其特征在于，步骤五的具体过程包括以下步骤：利用大气成像方程求取透射率图像T的具体公式如下：T(i,j)＝1-w0*(Dmedia...

【专利技术属性】
技术研发人员：遆晓光，张雨，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23