The invention discloses a low quality image enhancement method for bad weather conditions, which belongs to the field of image processing. The image obtained by homomorphic filtering will have serious color degradation, or the Retinex algorithm produces \halo\ phenomenon when the light is uneven, and the phenomenon of local too bright will appear. The invention will read the pending image in the RGB space, repair the color of the image with the Retinex method and get the improved image F of the color. The image will be read into the image to be processed, in the HSV space, the image brightness range is compressed by the homomorphic filtering algorithm and the contrast is enhanced, and the image Jv is improved; steps 1 and step 2 are processed. The results are unified in the HSV space, extracting the hue and saturation information of the image after Retinex processing, extracting the brightness information of the image after the homomorphic filtering, and fusion the extracted three information to get the final image. The present invention is used for low quality image enhancement.
【技术实现步骤摘要】
一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法
一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法,用于低质图像增强,属于图像处理领域。
技术介绍
在图像处理和计算机视觉领域,恶劣天气条件下图像采集器采集到的图像退化严重是长久存在的问题。随着计算机视觉的高速发展,为了服务于后续的分析、判读、识别以及跟踪工作,人们对图像的质量提出了越来越高的要求。而恶劣天气则是导致现今户外图像退化的主要原因。户外图像拍摄,图像的质量受天气影响很大。不同天气条件下散布在大气中的不同粒子会对图像成像造成不同的影响。雨天大气中散布的雨滴聚光,导致采集到的图像局部区域过亮;雾霾天气大气中的小颗粒会散射大气光,导致图像对比度降低、透光不均;沙尘天气散布在大气中的沙尘粒子会使整个采集图像的颜色偏向粒子颜色,导致色彩失真。普遍来说,一般的恶劣天气条件下的退化图像都会包含光照不均、色彩失真、细节模糊这几个特征。1960年,麻省理工学院的ThomasStockham,AlanV.Oppenheim和RonaldW.Schafer等几位学者提出了同态滤波算法。同态滤波是一种可以同时增加图像对比度并压缩图像亮度范围的特殊方法。该方法把图像的灰度值认为是入射光分量和反射光分量的乘积,其中入射光是取决于大气中的照射光,在空间上变化平缓,一般占据低频部分;而反射光则取决于拍摄物体本身性质,在空间上变化剧烈,一般占据高频部分。同态滤波就是用一高通滤波器对图像在对数空间进行滤波,压制图像的低频成分、增强图像的高频成分。从而使得大气光对图像的影响减少,而物体的本质灰度进一步凸显,可以有效地处理明暗不均的图像。另外,不同于其 ...
【技术保护点】
1.一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法,其特征在于,如下步骤:步骤1、读入待处理图像,在RGB空间,用Retinex方法修复图像颜色,得到彩色的改善后图像F;步骤2、读入待处理图像,在HSV空间,用同态滤波算法压缩图像亮度范围后,并增强对比度,得到改善后亮度图像Jv;步骤3、将步骤1和步骤2处理的结果统一在HSV空间,提取Retinex处理后图像的色调和饱和度信息,提取同态滤波处理后的图像的亮度信息,并将提取的三者信息融合得到最终图像。
【技术特征摘要】
1.一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法,其特征在于,如下步骤:步骤1、读入待处理图像,在RGB空间,用Retinex方法修复图像颜色,得到彩色的改善后图像F;步骤2、读入待处理图像,在HSV空间,用同态滤波算法压缩图像亮度范围后,并增强对比度,得到改善后亮度图像Jv;步骤3、将步骤1和步骤2处理的结果统一在HSV空间,提取Retinex处理后图像的色调和饱和度信息,提取同态滤波处理后的图像的亮度信息,并将提取的三者信息融合得到最终图像。2.根据权利要求2所述的一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法,其特征在于,步骤1的具体步骤为:步骤11:读入待处理图像;步骤12:将待处理图像在RGB空间拆分成三个通道灰度图像Ir、Ig和Ib,将各通道灰度图像转换到对数空间,同时将通道灰度图像分别与建立的高斯低通滤波器进行卷积运算,得到照射分量,即入射光分量;步骤13:根据照射分量Li和转换到对数空间的各通道灰度图像,通过如下公式得到反射光分量的对数形式ri,并将其取指数得到反射光分量Ri作为各通道图像处理后的灰度图像;ri=ln(Ii)-ln(Li)Ri=exp(ri)其中,i代表三个颜色通道,Li为入射光分量,Ri为各通道灰度图像的反射光分量,即反射分量,Ii为在RGB空间拆分的三个通道灰度图像;步骤14:对处理得到的各通道灰度图像Ri进行线性灰度拉伸,使其适应于整个灰度范围,拉伸公式如下:其中,Rmin和Rmax分别为Ri的最小像素灰度和最大像素灰度,R′i为拉伸后的各通道灰度图像;步骤15:对拉伸后的各通道灰度图像进行自适应的直方图均衡,并将各通道图像合并,得到彩色的改善后图像F。3.根据权利要求2所述的一种针对恶劣天气条件下的低质图像增强方法,其特征在于,所述步骤12的具体步骤如下:步骤121:设定Retinex算法的滤波器方差值sigma;步骤122:读取图像大小,记为[m,n],创建待处理图像等大的、方差值为sigma的高斯低通滤波器H,高斯低通滤波器建立公式为:其中,(i,j)表示高斯滤波器的像素坐标;步骤123:将退化图像在RGB空间拆分成三个通道灰度图像Ir、Ig和Ib;步骤124:将各通道灰度图像Ii转换到对数空间,使得入射光分量与反射光分量拆分开来,公式如下:ln(Ii)=ln(Li)+ln(Ri)其中,i代表三个颜色通道,Li为入射光分量,Ri为各通道灰度图像的反射光分量,即反射分量,Ii为在RGB空间拆分的三个通道灰度图像;步骤125:同步步...
【专利技术属性】
技术研发人员:周子玉,彭真明,张明英,卢耀坤,饶紫鹏,曹思颖,宋立,马沪敏,刘安,王卓然,杨春平,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:四川,51
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。