一种低照度环境下图像增强方法技术

本申请公开一种低照度环境下图像增强方法，包括：对输入图像的图像数据I进行对数运算；对对数运算后的图像数据Log_I进行双边滤波处理，分别获取所述输入图像的亮度层数据BF和纹理层数据D；对所述亮度层数据BF进行重新映射；将映射后的亮度层数据new_BF与所述纹理层数据D相加后，对相加后的数据Log_O进行指数运算，得到增强图像的数据O。本申请降低了算法的复杂度和调试难度，提高图像的增强效果，从而使低照度摄像机具有更好的拍摄效果。

【技术实现步骤摘要】
一种低照度环境下图像增强方法
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种低照度环境下图像增强方法。
技术介绍
低照度摄像机是一类能够在较低光照条件下仍然可以摄取清晰图像的摄像机，其核心器件为图像传感器，低照度摄像机的最低照度其实是图像传感器对环境光线的敏感程度，是正常成像所需的最暗光线。为了使摄像机在低照度的环境下拍摄出清晰的图像，可以对图像进行增强处理。目前，低照度图像增强算法主要采用传统的图像增强算法(例如：直方图均衡)、Retinex图像增强算法和微光图像与红外图像融合类方法。其中，第一类方法对彩图图像处理极易出现偏色；第二类方法图像处理效果与算法复杂度成正比，运算量大，不适宜在以FPGA(Field-ProgrammableGateArray，现场可编程门阵列)为处理平台的摄像机上实现；第三类方法若要想获得高质量图像，其融合运算将较为复杂，导致运算速度慢，并且该算法受硬件条件约束不利于普及。
技术实现思路
基于上述
技术介绍
的内容，本申请提供一种低照度环境下图像增强方法，以解决现有低照度摄像机的图像增强方法运算复杂、增强效果不足的问题。本申请提供一种低照度环境下图像增强方法，所述方法包括如下步骤：步骤S101，对输入图像的图像数据I进行对数运算；步骤S102，对对数运算后的图像数据Log_I进行双边滤波处理，分别获取所述输入图像的亮度层数据BF和纹理层数据D；步骤S103，对所述亮度层数据BF进行重新映射；步骤S104，将映射后的亮度层数据new_BF与所述纹理层数据D相加后，对相加后的数据Log_O进行指数运算，得到增强图像的数据O。进一步地，如果所述输入图像为彩色图像，则在所述步骤S101之前，所述方法还包括：对所述输入图像进行加权预处理，得到图像数据I，并计算所述输入图像的三种颜色分量R、G、B的色比。进一步地，如果所述输入图像为彩色图像，则所述步骤S104之后，所述方法还包括：将所述增强图像的数据O分别与所述三种颜色分量R、G、B的色比进行乘积，得到增强后彩色图像的数据。进一步地，根据如下公式实现步骤S102：式中，i、j、k、l均表示数据的索引号，ω(i，j，k，l)为双边滤波器的定义域核，σs和σr分别表示空域核和值域核。进一步地，根据如下公式实现步骤S103：式中，α为增强因子。可选地，在所述步骤S103之前，所述方法还包括：构建低照度程度[max(BF)-min(BF)]与增强因子α的对应关系列表；根据所述亮度层数据BF，查询所述对应关系列表，自适应匹配所述增强因子α的取值。进一步地，按照如下公式对所述输入图像进行加权预处理：式中，R、G、B分别表示所述输入图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量；ω1、ω2、ω3分别表示R、G、B三种颜色分量的权重。进一步地，按照如下公式计算所述输入图像的三种颜色分量R、G、B的色比：式中，R′、G′、B′分别为所述输入图像的三种颜色分量R、G、B的色比。可选地，R颜色分量的权重ω1取值为2/8，G颜色分量的权重ω2取值为5/8，B颜色分量的权重ω3取值为1/8。可选地，空域核σs的取值为50，值域核σr的取值为0.3。本申请相较于现有技术的有益效果为：本申请可以实现对黑白图像和彩色图像的增强，对于黑白图像，在进行对数运算后，经过双边滤波处理，提取出亮度层和纹理层，并对亮度层进行重新映射，仅通过增强因子来控制图像的增强程度，降低了算法的复杂度和调试难度；另一方面可以通过判断输入图像的低照度程度，从而选择相应的增强程度，提高了算法的自适应性，提高图像的增强效果。对于彩色图像，本申请采用色比保持方法，可以实现彩色图像的低照度增强，达到图像不偏色的目的，从而使低照度摄像机具有更好的拍摄效果。附图说明图1为本申请一实施例示出的低照度环境下图像增强方法的流程图；图2为本申请另一实施例示出的低照度环境下图像增强方法的流程图；图3为本申请另一实施例示出的彩色低照度图像增强的逻辑运算图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。如图1所示，本申请实施例提供一种低照度环境下图像增强方法，适用于摄像机拍摄的输入图像为低照度黑白图像时的增强，包括：步骤S101，对输入图像的图像数据I进行对数运算。利用底数大于1的对数运算可以放大微小数据间的差异，即提高预处理数据的差异，比如以底数10为例，则有，对数运算后的图像数据Log_I＝log10(I+1)。在实际运算过程中，还可采用其他底数值进行运算，本申请对此不做限制，比如底数采用e，则有Log_I＝ln(I+1)。步骤S102，对对数运算后的图像数据Log_I进行双边滤波处理，分别获取所述输入图像的亮度层数据BF和纹理层数据D。具体地，根据如下公式实现步骤S102：式中，i、j、k、l均表示数据的索引号，ω(i，j，k，l)为双边滤波器的定义域核，σs和σr分别表示空域核和值域核。当前双边滤波因其具有保边去噪的特点，主要应用于图像降噪领域，本申请创新性地将双边滤波应用于低照度图像增强领域，分别提取出输入图像的亮度层数据BF和纹理层数据D，鉴于此处双边滤波的作用是获取图像数据的亮度层和纹理层，空域核σs和值域核σr只需固定一组参数即可，申请人通过多次测试发现，当空域核σs的取值为50，值域核σr的取值为0.3时，双边滤波效果达到最好，可以有效保留图像纹理层不改变，而充分提取出图像亮度层，从而提高图像增强效果。本申请旨在增强输入图像的亮度，而不改变其纹理和色彩，因此，当步骤S102完成后，存储纹理层数据D备用，执行下述步骤S103。步骤S103，对所述亮度层数据BF进行重新映射。具体地，根据如下公式实现步骤S103：式中，α为增强因子，new_BF为映射后的亮度层数据。增强因子α是表示图像亮度增强程度的系数，其值越大，增强程度越大，本申请仅通过调节增强因子α，即可控制图像的增强程度，显著降低了算法的复杂度和调试难度。[max(BF)-min(BF)]用于表征图像的低照度程度，[max(BF)-min(BF)]越小，则图像越暗，因此可以此为依据选择不同程度的增强因子α。具体地，在步骤S103之前，可以结合实测情况，构建低照度程度[max(BF)-min(BF)]与增强因子α的对应关系列表，这样在摄像机拍摄出不同的输入图像时，可以根据不同图像的亮度层数据BF，查询所述对应关系列表，从而自适应匹配所述增强因子α的取值。这种方式不仅提高了算法的自适应性，使得算法对增强程度的控制更加简单，还可以快速获取增强效果最优的增强因子α，从而提高了图像的增强效果。另外，用户可根据不同应用要求对所述对应关系列表进行实时修改和更新，增强因子α还可由用户进行手动输入设置。步骤S104，将映射后的亮度层数据new_BF与所述纹理层数据D相加后，对相加后的数据Log_O进行指数运算，得到增强图像的数据O。具体地，根据如下公式实现步骤S104：将保留的纹理层数据D与映射后(增强处理后)的亮度层数据new_BF相加，从而保证图像内容的完整性，由于步骤S101对图像数据I进行对数运算，因此在步骤S104中，需要进行逆运算，即将相加后的数据Log_O进行指数运算，且指数运算时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种低照度环境下图像增强方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S101，对输入图像的图像数据I进行对数运算；步骤S102，对对数运算后的图像数据Log_I进行双边滤波处理，分别获取所述输入图像的亮度层数据BF和纹理层数据D；步骤S103，对所述亮度层数据BF进行重新映射；步骤S104，将映射后的亮度层数据new_BF与所述纹理层数据D相加后，对相加后的数据Log_O进行指数运算，得到增强图像的数据O。

【技术特征摘要】
1.一种低照度环境下图像增强方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S101，对输入图像的图像数据I进行对数运算；步骤S102，对对数运算后的图像数据Log_I进行双边滤波处理，分别获取所述输入图像的亮度层数据BF和纹理层数据D；步骤S103，对所述亮度层数据BF进行重新映射；步骤S104，将映射后的亮度层数据new_BF与所述纹理层数据D相加后，对相加后的数据Log_O进行指数运算，得到增强图像的数据O。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述输入图像为彩色图像，则在所述步骤S101之前，所述方法还包括：对所述输入图像进行加权预处理，得到图像数据I，并计算所述输入图像的三种颜色分量R、G、B的色比。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，如果所述输入图像为彩色图像，则所述步骤S104之后，所述方法还包括：将所述增强图像的数据O分别与所述三种颜色分量R、G、B的色比进行乘积，得到增强后彩色图像的数据。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，根据如下公式实现步骤S102：式中，i、j、k、l均表示数据的索引号，ω(i，j，k，l)为双边滤波器的定义...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭慧，姚毅，
申请(专利权)人：凌云光技术集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11