一种实时视频图像增强方法和高速相机系统技术方案

本发明专利技术公开了一种实时视频图像增强方法和高速相机系统。该方法包括：实时获取高速相机输出图像的灰度图像及其平均灰度值和像素位宽；基于像素位宽设置照度判断阈值并构建灰度分布表；基于平均灰度值和照度判断阈值获得照度场景和融合系数；基于融合系数将灰度分布表和第一映射表进行融合获得第二映射表；将灰度图像中像素点的灰度值替换为该灰度值在第二映射表中的映射值，获得增强处理后的图像。自动识别待处理图像的照度场景，根据照度场景和待处理图像自适应设置第二映射表，无需人为参与；实现了灰度图像的灰度值到灰度值一一对应的直接变换，无需逐点运算，将灰度值相同的像素点同步处理完成，运算量少，实时性好。

A Real-time Video Image Enhancement Method and High-Speed Camera System

【技术实现步骤摘要】
一种实时视频图像增强方法和高速相机系统
本专利技术涉及一种图像增强算法，特别是涉及一种实时视频图像增强方法和高速相机系统。
技术介绍
随着集成电路工艺水平以及传感器制作水平的提高，目前超高速成像相机发展迅速。超高速成像技术能记录肉眼无法分辨的瞬间变化，使得高速相机在诸如车辆检测，碰撞测试，科学实验，体育竞技，军事等领域都具有广阔的应用场景。高速相机具有帧率高、曝光时间短和传输带宽高的特点，一般高速相机的帧率为：一千到一万帧/秒，军用高速相机的帧率为：可达百万到千万帧/秒，飞秒成像技术超高速相机的帧率为：万亿帧/秒。在高速相机成像时，由于图像数据传输带宽高，每帧图像曝光时间短，输出图像一般偏暗，需要做低照度增强处理，但是在明暗变化较剧烈的场景，如爆炸场景时，可能出现高曝光现象，此时需要对图像进行高光抑制。现有技术中针对高速相机的增强算法一般仅为低照度增强，如伽马矫正和直方图均衡化等，通过这些结构简单的算法实现对图像灰度的非线性变化，从而拓展感兴趣的灰度区间。虽然这类算法可以保证图像增强处理的实时性，但一般需有手动设置参数才能做到对场景的适应，一旦不适应场景，则面临图像失真现象。另外，基于去雾算法的低照度增强方法，虽然增强效果较好，但由于一般去雾算法含有局部相关性运算和除法运算，需要逐像素做运算处理并计算除法，运算量大，不能满足高速相机图像处理的实时性要求。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种实时视频图像增强方法和高速相机系统。为了实现本专利技术的上述目的，根据本专利技术的第一个方面，本专利技术提供了一种实时视频图像增强方法，包括：步骤S1，实时获取高速相机输出图像的灰度图像；获取灰度图像的平均灰度值和像素位宽；步骤S2，基于像素位宽设置照度判断阈值并构建灰度分布表L，所述L＝[X,Y0],所述X为在像素位宽下所有灰度值组成的一维数组，Y0为在灰度分布表L中与数组X中的值一一对应的映射值组成的一维数组，X＝Y0＝[1,2,...,N],所述N为在所述像素位宽下的最大灰度值；步骤S3，比较平均灰度值和照度判断阈值大小获得灰度图像的照度场景，以及融合系数；根据照度场景设置第一映射表L1，L1＝[X,Y1]，所述Y1为在第一映射表L1中与数组X中的值一一对应的映射值组成的一维数组，照度场景不同设置的第一映射表不同；步骤S4，基于融合系数将灰度分布表和第一映射表进行融合获得第二映射表L2，L2＝[X,Y2]，所述Y2为在第二映射表L2中与数组X中的值一一对应的映射值组成的一维数组；步骤S5，认为灰度图像中的灰度值属于数组X，将灰度图像中的灰度值替换为所述灰度值在第二映射表中对应的数组Y2中的映射值，获得增强处理后的图像并输出；步骤S6，判断是否完成所有高速相机输出图像的增强处理，若没有完成，返回步骤S1进行下一输出图像的增强处理，若完成，结束。上述技术方案的有益效果为：本专利技术能够自动识别待处理图像所处的照度场景，并根据识别的照度场景和待处理图像自适应的设置第二映射表，通过第二映射表将灰度图像中的灰度值替换为第二映射表中对应的映射值完成图像增强处理，将运算量从现有自适应场景图像增强算法中的每帧图像逐像素做运算缩减为按照帧图像的灰度值个数做运算，实现了灰度图像的灰度值到灰度值一一对应的直接变换，减少了运算量，缩短了处理时间，实时地对高速相机输出图像增强处理；另外，无需人为判断照度和输入参数，自动化程度高，在一定程度上减轻高速相机对补光设备的依赖；高速相机输出的每帧图像都有自己的第二映射表，能更真实的反映目标场景的瞬态变化过程。除均值外，无任何其他全局统计计算量，无任何滤波窗口，所有灰度值均与周边灰度值无关联的参与运算，运算量少。在本专利技术的一种优选实施方式中，在所述步骤S1中，所述灰度图像为高速相机输出的bayer格式图像或者为通过bayer格式图像转换获得。上述技术方案的有益效果为：灰度图像为高速相机输出的bayer格式图像，将bayer图像直接作为灰度图像，无需运算，实时性强，适用于大部分高速相机，且增强后的图像可用于PC端将bayer图像转为灰度或者彩色图像显示；灰度图像为通过bayer格式图像转换获得，将bayer图像转换为灰度图像，计算量小,实时性强，适用于大部分高速相机。在本专利技术的一种优选实施方式中，在所述步骤S2中，所述N＝2b-1，其中，所述b为灰度图像的像素位宽；所述照度判断阈值Ys为：Ys＝αN；其中，所述α为预设的阈值系数，其取值范围为0.4到0.6。上述技术方案的有益效果为：将照度判断阈值的设置与灰度图像的像素位宽关联，保证该方法可以自动适用于输出图像为不同像素位宽的高速相机系统。在本专利技术的一种优选实施方式中，在所述步骤S3中，比较平均灰度值和照度判断阈值大小获得灰度图像的照度场景，以及融合系数的步骤包括：若平均灰度值小于照度判断阈值，认为灰度图像的照度场景为低照度，此时将融合系数设置为h1，所述h1为：若平均灰度值大于等于照度判断阈值，认为灰度图像的照度场景为高照度，此时将融合系数设置为h2，所述h2为：所述xm为平均灰度值,A1为第一融合增量系数，A2为第二融合增量系数，B1为第一融合斜率系数，B2为第二融合斜率系数，且满足0<A1≤1，1≤A2≤3，B1≥0，B2≥0。上述技术方案的有益效果为：根据灰度图像的平均灰度值来识别每帧图像的照度场景和设置融合系数，使第二映射表会根据每帧图像本身自适应改变，实现了根据每帧图像本身自适应增强处理的目的。在本专利技术的一种优选实施方式中，在所述步骤S3中，根据照度场景设置第一映射表L1的步骤包括：步骤S31，获取有雾图像：当灰度图像的照度场景为低照度时，将灰度图像取反获得的图像作为有雾图像；当灰度图像的照度场景为高照度时，将灰度图像作为有雾图像；步骤S32，将有雾图像取反获得的图像作为光路传输图像；步骤S33，基于如下公式获得去雾增强图像J:其中，T为光路传输图像；I为有雾图像；AP为环境光引起的加性噪声项，取值范围为0到0.25倍N；kp为亮度调整项，kp＞0；步骤S34，获取映射图像：当灰度图像的照度场景为低照度时，将去雾增强图像取反获得的图像作为映射图像；当灰度图像的照度场景为高照度时，将去雾增强图像作为映射图像；步骤S35，依据灰度图像和映射图像中灰度值的对应关系构建第一映射表L1，L1＝[X,Y1]，灰度图像中的灰度值属于数组X，灰度图像中的灰度值与映射图像中的灰度值按照像素点位置一一对应，映射图像中的灰度值属于数组Y1。上述技术方案的有益效果为：对传统去雾增强算法的公式进行的改进，该改进额去雾增强算法根据灰度图像的照度场景设置不同的第一映射表，该第一映射表能拉伸低灰度区间的动态范围，同时压缩高灰度区间的动态范围，有效的保留了更多的景物细节，在低照度时能够增强灰度，在高照度时能够实现高光抑制，并且能够实现有效的去雾处理，解决了正常照度环境下对爆破扬尘等场景的去雾增强问题。在本专利技术的一种优选实施方式中，在所述步骤S33中，还包括根据灰度图像的照度场景获得亮度调整项kp的步骤，包括：当灰度图像的照度场景为低照度时，所述亮度调整项kp为：当灰度图像的照度场景为高照度时，所述亮度调整项kp为：所述xm为平均灰度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实时视频图像增强方法，其特征在于，包括：步骤S1，实时获取高速相机输出图像的灰度图像；获取灰度图像的平均灰度值和像素位宽；步骤S2，基于像素位宽设置照度判断阈值并构建灰度分布表L，所述L＝[X,Y0],所述X为在像素位宽下所有灰度值组成的一维数组，Y0为在灰度分布表L中与数组X中的值一一对应的映射值组成的一维数组，X＝Y0＝[1,2,...,N],所述N为在所述像素位宽下的最大灰度值；步骤S3，比较平均灰度值和照度判断阈值大小获得灰度图像的照度场景，以及融合系数；根据照度场景设置第一映射表L1，L1＝[X,Y1]，所述Y1为在第一映射表L1中与数组X中的值一一对应的映射值组成的一维数组，照度场景不同设置的第一映射表不同；步骤S4，基于融合系数将灰度分布表和第一映射表进行融合获得第二映射表L2，L2＝[X,Y2]，所述Y2为在第二映射表L2中与数组X中的值一一对应的映射值组成的一维数组；步骤S5，认为灰度图像中的灰度值属于数组X，将灰度图像中的灰度值替换为所述灰度值在第二映射表中对应的数组Y2中的映射值，获得增强处理后的图像并输出；步骤S6，判断是否完成所有高速相机输出图像的增强处理，若没有完成，返回步骤S1进行下一输出图像的增强处理，若完成，结束。...

【技术特征摘要】
1.一种实时视频图像增强方法，其特征在于，包括：步骤S1，实时获取高速相机输出图像的灰度图像；获取灰度图像的平均灰度值和像素位宽；步骤S2，基于像素位宽设置照度判断阈值并构建灰度分布表L，所述L＝[X,Y0],所述X为在像素位宽下所有灰度值组成的一维数组，Y0为在灰度分布表L中与数组X中的值一一对应的映射值组成的一维数组，X＝Y0＝[1,2,...,N],所述N为在所述像素位宽下的最大灰度值；步骤S3，比较平均灰度值和照度判断阈值大小获得灰度图像的照度场景，以及融合系数；根据照度场景设置第一映射表L1，L1＝[X,Y1]，所述Y1为在第一映射表L1中与数组X中的值一一对应的映射值组成的一维数组，照度场景不同设置的第一映射表不同；步骤S4，基于融合系数将灰度分布表和第一映射表进行融合获得第二映射表L2，L2＝[X,Y2]，所述Y2为在第二映射表L2中与数组X中的值一一对应的映射值组成的一维数组；步骤S5，认为灰度图像中的灰度值属于数组X，将灰度图像中的灰度值替换为所述灰度值在第二映射表中对应的数组Y2中的映射值，获得增强处理后的图像并输出；步骤S6，判断是否完成所有高速相机输出图像的增强处理，若没有完成，返回步骤S1进行下一输出图像的增强处理，若完成，结束。2.如权利要求1所述的实时视频图像增强方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述灰度图像为高速相机输出的bayer格式图像或者为通过bayer格式图像转换获得。3.如权利要求1所述的实时视频图像增强方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述N＝2b-1，其中，所述b为灰度图像的像素位宽；所述照度判断阈值Ys为：Ys＝αN；其中，所述α为预设的阈值系数，其取值范围为0.4到0.6。4.如权利要求1所述的实时视频图像增强方法，其特征在于，在所述步骤S3中，比较平均灰度值和照度判断阈值大小获得灰度图像的照度场景，以及融合系数的步骤包括：若平均灰度值小于照度判断阈值，认为灰度图像的照度场景为低照度，此时将融合系数设置为h1，所述h1为：若平均灰度值大于等于照度判断阈值，认为灰度图像的照度场景为高照度，此时将融合系数设置为h2，所述h2为：所述xm为平均灰度值,A1为第一融合增...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏江天，陈宗舟，苏力，赵波，邹泽亚，
申请(专利权)人：杭州国翌科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33