一种极暗图像视觉质量提升方法、系统、设备及介质技术方案

本公开公开了一种极暗图像视觉质量提升方法、系统、设备及介质，对获取的极暗图像提取亮通道图，基于亮通道图计算图像入射光；将极暗图像的RGB空间转换到HSV空间，提取HSV空间的V通道图；创建全变分模型，将图像入射光和V通道图输入到全变分模型中，得到去噪图像；在HSV空间下，增强去噪图像的对比度，并将处理后的去噪图像转换到RGB空间，完成对极暗图像的视觉质量提升。该方法不仅能有效地改善极暗图像的对比度，对其他不同程度的暗图像也有较好的增强效果，且在图像照度提升过程中能还有效地抑制噪声。

A method, system, equipment and medium for improving the visual quality of very dark image

【技术实现步骤摘要】
一种极暗图像视觉质量提升方法、系统、设备及介质
本公开涉及图像处理领域，具体涉及一种极暗图像视觉质量提升方法、系统、设备及介质。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。在夜晚，或者在亮度过低、极暗的场景下，传统的成像器件由于受到灵敏度的限制，其成像难以维持自然场景的图像色彩，对于更为黑暗或局部暗场景的成像，可增加图像采集装置的曝光时间，以获得高亮度的图像。然而，较长的曝光时间会导致获取的图像模糊，且极暗条件下获取的图像往往存在大量噪声。传统的图像增强方法中，一般采用直方图匹配的方法还原彩色信息，但是这类方法虽然能有效提高图像对比度，但是也会出现过增强现象，导致图像颜色失真的问题；而且在极暗条件下获取的图像往往存在大量噪声，传统的图像增强方法对极暗图像的噪声抑制的效果欠佳。
技术实现思路
为了解决上述问题，本公开提出了一种极暗图像视觉质量提升方法、系统、设备及介质，通过构建全变分模型，结合图像亮通道图和图像入射光值，实现极暗图像亮度提升与去躁，不仅能有效地改善极暗图像的对比度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种极暗图像视觉质量提升方法，其特征在于，包括：/n对获取的极暗图像提取亮通道图，基于亮通道图计算图像入射光；/n将极暗图像的RGB空间转换到HSV空间，提取HSV空间的V通道图；/n创建全变分模型，将图像入射光和V通道图输入到全变分模型中，得到去噪图像；/n在HSV空间下，增强去噪图像的对比度，并将处理后的去噪图像转换到RGB空间，完成对极暗图像的视觉质量提升。/n

【技术特征摘要】
1.一种极暗图像视觉质量提升方法，其特征在于，包括：
对获取的极暗图像提取亮通道图，基于亮通道图计算图像入射光；
将极暗图像的RGB空间转换到HSV空间，提取HSV空间的V通道图；
创建全变分模型，将图像入射光和V通道图输入到全变分模型中，得到去噪图像；
在HSV空间下，增强去噪图像的对比度，并将处理后的去噪图像转换到RGB空间，完成对极暗图像的视觉质量提升。


2.如权利要求1所述的一种极暗图像视觉质量提升方法，其特征在于，
所述提取亮通道图包括，在RGB空间中，提取极暗图像RGB通道的最大值像素值，获得亮通道图；对亮通道图进行线性映射，计算得到图像入射光。


3.如权利要求1所述的一种极暗图像视觉质量提升方法，其特征在于，
所述提取亮通道图包括，采用最大值滤波对获取的亮通道图进行处理；
采用导向滤波对处理后的亮通道图进行平滑；
对平滑后的亮通道图进行线性映射，获得图像入射光。


4.如权利要求1所述的一种极暗图像视觉质量提升方法，其特征在于，
所述全变分模型为，



其中，‖‖2表示L2范数，||1表示L1范数，V为HSV空间的V通道图，I为图像入射光，R为反射率，即为全变分模型的输出，i,j分别为反射率图像R的横坐标和纵坐标，α为调节因子。


5.如权利要求1所述的一种极暗图像视觉质量提升方法，其特征在于，
所述增强去噪图像对比度采用同态滤波和对比度拉伸的方法对去噪图像的反射率进行处理，得到对比度增强后的反射率。


6.一种极暗图像视觉质量提升系统，其特征在于，包括，

【专利技术属性】
技术研发人员：林明星，代成刚，吴筱坚，张东，管志光，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37