A variational framework based on Retinex adaptive brightness disclosed by the invention are variable, it aims to provide a method without logarithmic transformation, in the elimination of uneven brightness of the image at the same time, effectively maintain the adaptive image color correction method and detail information. The invention is realized by the following technique: using optical imaging system to obtain uniform image degradation as observation image; according to the observed image spatial features to construct an adaptive weight function; using the original Retinex theory to construct variational model, by weight function adaptive control variable, is the difference in reflection component model regularization constraint in different pixels the intensity of the reflection component mean approximation gray median constraint to prevent local exposure is excessive; then using split Bregman iteration method and the method for solving the variational alternating minimization correction model to obtain the illumination and reflection components, the reflection component integral corrected image is obtained.
【技术实现步骤摘要】
基于变分框架的自适应亮度不均变分校正方法
本专利技术属于数字图像处理
,具体涉及一种基于Retinex变分框架的自适应亮度不均变分校正方法。其中,Retinex变分框架是利用变分法求解Retinex理论的意思,在匀光变分图像处理中是常用说法。
技术介绍
随着计算机技术和图像处理技术的迅速发展,基于图像/视频的工作系统目前己经渗透到各行各业之中,例如目标识别、自动导航、智能监控、地形勘测、自动驾驶和民用拍摄等领域,在国民经济和社会发展中发挥了不可忽视的作用。但是在传感器成像过程中,由于受到大气、光照等环境因素以及传感器系统内部因素的影响,图像往往呈现亮度、色调以及反差分布不均匀的现象。这不仅影响图像的目视效果,更会影响与图像有关的一些后续处理,如特征提取、目标识别、分类、解释等。利用不均匀性校正方法对降质图像进行后续处理,提高图像质量、增强图像细节信息,可以提高图像中有效信息的提取,提升基于图像/视频的系统性能,即匀光处理。因此,深入研究图像匀光处理方法具有重要的理论与实际应用价值。迄今为止,国内外学者提出了许多校正图像亮度不均的方法,如直方图均衡、同态滤波、Mask匀光法和Retinex变分框架模型等。直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换成均匀分布的形式,以增强像素灰度值的动态范围,达到提高图像整体对比度的效果,但直方图均衡化仅涉及像素亮度,而与像素方位无关,因此仅对部分特殊图像效果较好,适用性不强。同态滤波是在频率域的运算,它同时对图像的低频和高频部分进行处理,突出高频削弱低频,对图像亮度不均匀性有很好的平衡作用,但其滤波函数设计及参数选 ...
【技术保护点】
一种基于变分框架的自适应亮度不均变分校正方法,具有如下技术特征:利用光学成像探测系统获取不均匀退化图像S作为观测图像,且大小为M*N;根据观测图像空间特征构建自适应权重函数w(x,y);运用原始Retinex理论构造关于光照分量L和反射分量R的变分校正模型E(R,L),通过自适应权重函数w(x,y)自适应控制变分校正模型E(R,L)中反射分量R在不同像素点的全变差正则化约束||▽R||的强度,在反射分量边缘处施加较小的全变差正则化约束||▽R||,保持反射分量R的边缘特征,而在反射分量R平坦区域施加较大的全变差正则化约束||▽R||;并采用反射分量R均值逼近灰度中值约束,即GW准则防止局部曝光过度;再根据分裂Bregman迭代法引入辅助变量d,将非线性的变分校正模型E(R,L)转化成线性的变分校正模型E′(R,L),然后利用交替最小化方法求解上述线性变分校正模型E′(R,L)得到光照分量L和反射分量R,最后对反射分量R取整得到匀光校正图像g,其中M和N为自然数。
【技术特征摘要】
1.一种基于变分框架的自适应亮度不均变分校正方法,具有如下技术特征:利用光学成像探测系统获取不均匀退化图像S作为观测图像,且大小为M*N;根据观测图像空间特征构建自适应权重函数w(x,y);运用原始Retinex理论构造关于光照分量L和反射分量R的变分校正模型E(R,L),通过自适应权重函数w(x,y)自适应控制变分校正模型E(R,L)中反射分量R在不同像素点的全变差正则化约束||▽R||的强度,在反射分量边缘处施加较小的全变差正则化约束||▽R||,保持反射分量R的边缘特征,而在反射分量R平坦区域施加较大的全变差正则化约束||▽R||;并采用反射分量R均值逼近灰度中值约束,即GW准则防止局部曝光过度;再根据分裂Bregman迭代法引入辅助变量d,将非线性的变分校正模型E(R,L)转化成线性的变分校正模型E′(R,L),然后利用交替最小化方法求解上述线性变分校正模型E′(R,L)得到光照分量L和反射分量R,最后对反射分量R取整得到匀光校正图像g,其中M和N为自然数。2.如权利要求1所述的基于变分框架的自适应亮度不均变分校正方法,其特征在于,根据观测图像空间特征构建自适应权重函数w(x,y),1≤x≤M,1≤y≤N,包括以下过程:(1.1)计算观测图像的差分特征值D(x,y),1≤x≤M,1≤y≤N;差分特征值D(x,y)定义为:D(x,y)=(λ1-λ2)λ1w(S(x,y))计算平衡因子w(S(x,y)):式中,x和y分别为给定像素在x轴和y轴的坐标值,S(x,y)表示观测图像S在(x,y)坐标处的像素值,λ1表示Hessian矩阵最大的特征值,λ2表示另外一个特征值,max(σ)和min(σ)分别是观测图像S的最大和最小灰度级变化值。3.如权利要求2所述的基于变分框架的自适应亮度不均变分校正方法,其特征在于,对于一个给定坐标为(x,y)的像素,其灰度级变化σ(x,y)从它的3×3邻域计算得到:其中i和j是整数。4.如权利要求2所述的基于变分框架的自适应亮度不均变分校正方法,其特征在于,构建的自适应权重函数其中,k是一个控制空间信息参与程度的非负参数,D(x,y)为差分特征值。5.如权利要求1所述的基于变分框架的自适应亮度不均变分校正方法,其特征在于,利用自适...
【专利技术属性】
技术研发人员:左芝勇,康荣雷,兰霞,杨少帅,熊杰,李阳,安毅,
申请(专利权)人:西南电子技术研究所中国电子科技集团公司第十研究所,
类型:发明
国别省市:四川,51
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