一种图像增强方法技术

本发明专利技术公开了一种图像增强方法，涉及图像处理领域，包括如下步骤：采集测试场景图像，进行预处理，建立参考数据库；采集待增强图像，基于参考数据库中的数据对待增强图像进行增强处理；增强处理后，将处理过程中产生的数据更新至参考数据库。本发明专利技术所提供的方法提高了参考数据量，不需多块比较，降低了匹配的复杂程度。

An image enhancement method

【技术实现步骤摘要】
一种图像增强方法
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种图像增强方法。
技术介绍
现有技术中，对视频中截取的图像的增强方法，仅是根据当前视频前后多帧图像数据进行辅助增强，通过实时分块并通过块与块的相似度进行比较。这种处理方法存在如下弊端：可参考数据较少；块与块之间相似度匹配较慢，且多块需反复比较，处理复杂。
技术实现思路
为解决前述问题，本专利技术提供了一种图像增强方法，提高了参考数据量，不需多块比较，降低了匹配的复杂程度。为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种图像增强方法，包括如下步骤：采集测试场景图像，对测试场景图像进行预处理，建立参考数据库；采集待增强图像，基于参考数据库中的数据对待增强图像进行增强处理；增强处理后，将处理过程中产生的数据更新至参考数据库。可选的，对测试场景图像进行预处理具体包括：计算测试场景图像的第一尺寸特征，所述第一尺寸特征为将测试场景图像划分为若干图像分块后，图像分块的大小；计算每个图像分块的第一均方特征和第一卷积特征，所述第一均方特征包括第一亮度均值特征、第一亮度方差特征、第一色度均值特征和第一色度方差特征，所述第一卷积特征包括：第一水平卷积特征、第一垂直卷积特征、第一45度卷积特征和第一135度卷积特征；对测试场景图像的亮度均值特征、色度均值特征、亮度方差特征、色度方差特征、水平卷积特征、垂直卷积特征、45度卷积特征和135度卷积特征进行划分，得到每个特征的特征分段：亮度均值特征分段为亮度方差特征分段为色度均值特征分段为色度方差特征分段为水平卷积特征、垂直卷积特征、45度卷积特征和135度卷积特征分段均为其中，len1为亮度均值划分后每个特征分段的步长，len2为亮度方差划分后每个特征分段的步长，len3为色度均值划分后每个特征分段的步长，len4为色度方差划分后每个特征分段的步长，max1为亮度均值最大值，max2为亮度方差最大值，max3为色度均值最大值，max4为色度方差最大值，min1为亮度均值最小值，min2为亮度方差最小值，min3为色度均值最小值，min4为色度方差最小值，max为卷积特征的最大值，min为卷积特征的最小值，N为测试场景图像数据有效值，n为进行分段的分段数；完成划分后，对每个特征的特征分段计算均值，所述均值为测试场景图像各个特征的特征分段的特征等级强度。可选的，所述参考数据库为HBase数据库，建立参考数据库具体包括：设置主键，构成主键列，每个图像分块具有一个主键，用以确定每个图像分块的各个特征位于相对应的特征分段内，包括第一尺寸特征、第一均方特征、第一水平卷积特征、第一垂直卷积特征、第一45度卷积特征和第一135度卷积特征以及特征数据ID，所述数据特征ID为图像分块的数目，用以定位到特征分段内每个特征值；将各个图像分块的所有特征按照从上至下和从左至右的顺序依次列于对应的主键之后作为图像内容列；将各个特征分段的特征等级强度列于图像内容列之后作为辅助列；将各个特征分段中图像分块的数目值列于辅助列之后作为定位列。可选的，采集测试场景图像时，采集不同的增益环境下、不同的常规测试场景的视频，每个增益环境下每个场景的视频取1至10帧图像。可选的，采集待增强图像，基于参考数据库中的数据对待增强图像进行增强处理具体包括：计算待增强图像的第二尺寸特征，所述第二尺寸特征为将待增强图像划分为若干图像块后，图像块的大小；计算每个图像块的第二均方特征和第二卷积特征，所述第二均方特征包括第二亮度均值特征、第二亮度方差特征、第二色度均值特征和第二色度方差特征，所述第二卷积特征包括：第二水平卷积特征、第二垂直卷积特征、第二45度卷积特征和第二135度卷积特征，以计算得到的第二均方特征的特征值作为图像块特征等级强度；判断每个图像块的第二均方特征和第二卷积特征是否在HBase数据库，如果在HBase数据库内，则取图像块所对应的HBase数据库中的主键所包含的特征值以及与主键所包含的特征值相邻的两个特征值，进行组内增强。可选的，进行组内增强通过spark并行计算进行。可选的，进行组内增强具体包括：比较HBase数据库中测试场景图像各个特征的特征分段的特征等级强度和每个图像块的每个特征的图像块特征等级强度，获取特征等级强度和图像块特征等级强度的差分绝对值，根据差分绝对值设置第一权重，第一权重的计算公式为：其中，thrl为第一权重的上限阈值，thrh为第一权重的下限阈值，diff为特征等级强度和图像块特征等级强度的差分绝对值，wi为HBase数据库中第i个特征分段的第一权重；再根据每个特征的第一权重确定图像块中不进行增强的特征和进行增强的特征的比例，对进行增强的特征进行增强，具体为：blkres2i＝blkres1i*(1-wi)+blkin*wi其中，blkres1i为数据库中第i个特征分段的全增强结果；blkin为待增强图像的图像块；blkres2i为数据库中第i个特征分段的输出增强结果；根据第一权重计算第二权重，根据第二权重对不进行增强的特征和进行增强的特征进行融合，具体为：w'i＝1-wi其中，w’i为与第一权重相对应的第二权重，blkout为对不进行增强的特征和进行增强的特征进行融合的输出结果，融合后得到增强后的图像。可选的，判断每个图像块的第二均方特征和第二卷积特征是否在HBase数据库，如果不在HBase数据库内，则判断每个图像块的第二均方特征和第二卷积特征相邻的特征值是否在所对应的特征分段内，如果在，则采用每个图像块的第二均方特征和第二卷积特征相邻的特征值进行增强，如果不在，不进行增强。可选的，将处理过程中产生的数据更新至参考数据库具体包括：判断每个图像块的第二均方特征和第二卷积特征是否在HBase数据库；如果图像块的第二均方特征和第二卷积特征在HBase数据库内，则根据图像块的第二均方特征和第二卷积特征设置新的主键，将新的主键更新至主键列；将图像块内的所有特征更新至图像内容列；重新计算图像块的特征所在的特征分段的特征等级强并更新至辅助列，计算公式为：其中，flevel为重新计算的特征等级强，flevel0为未更新之前图像块的特征所在的特征分段的特征等级强，flevelc为图像块特征等级强度，M为未更新之前图像块所对应的HBase数据库中的主键所包含的数目值；新的主键中包含新的数目值，新的数目值为图像块所对应的HBase数据库中的主键所包含的数目值加1，将新的数目值更新至定位列。可选的，如果图像块的第二均方特征和第二卷积特征不在HBase数据库内，则根据图像块的第二均方特征和第二卷积特征设置新的主键，将新的主键更新至主键列；将图像块内的所有特征更新至图像内容列；将图像块特征等级强度更新至辅助列；...

【技术保护点】
1.一种图像增强方法，其特征在于，所述图像增强方法包括如下步骤：/n采集测试场景图像，对测试场景图像进行预处理，建立参考数据库；/n采集待增强图像，基于参考数据库中的数据对待增强图像进行增强处理；/n增强处理后，将处理过程中产生的数据更新至参考数据库。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像增强方法，其特征在于，所述图像增强方法包括如下步骤：
采集测试场景图像，对测试场景图像进行预处理，建立参考数据库；
采集待增强图像，基于参考数据库中的数据对待增强图像进行增强处理；
增强处理后，将处理过程中产生的数据更新至参考数据库。


2.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，对测试场景图像进行预处理具体包括：
计算测试场景图像的第一尺寸特征，所述第一尺寸特征为将测试场景图像划分为若干图像分块后，图像分块的大小；
计算每个图像分块的第一均方特征和第一卷积特征，所述第一均方特征包括第一亮度均值特征、第一亮度方差特征、第一色度均值特征和第一色度方差特征，所述第一卷积特征包括：第一水平卷积特征、第一垂直卷积特征、第一45度卷积特征和第一135度卷积特征；
对测试场景图像的亮度均值特征、色度均值特征、亮度方差特征、色度方差特征、水平卷积特征、垂直卷积特征、45度卷积特征和135度卷积特征进行划分，得到每个特征的特征分段：
亮度均值特征分段为亮度方差特征分段为色度均值特征分段为色度方差特征分段为水平卷积特征、垂直卷积特征、45度卷积特征和135度卷积特征分段均为
其中，len1为亮度均值划分后每个特征分段的步长，len2为亮度方差划分后每个特征分段的步长，len3为色度均值划分后每个特征分段的步长，len4为色度方差划分后每个特征分段的步长，max1为亮度均值最大值，max2为亮度方差最大值，max3为色度均值最大值，max4为色度方差最大值，min1为亮度均值最小值，min2为亮度方差最小值，min3为色度均值最小值，min4为色度方差最小值，max为卷积特征的最大值，min为卷积特征的最小值，N为测试场景图像数据有效值，n为进行分段的分段数；
完成划分后，对每个特征的特征分段计算均值，所述均值为测试场景图像各个特征的特征分段的特征等级强度。


3.根据权利要求2所述的图像增强方法，其特征在于，所述参考数据库为HBase数据库，建立参考数据库具体包括：
设置主键，构成主键列，每个图像分块具有一个主键，用以确定每个图像分块的各个特征位于相对应的特征分段内，包括第一尺寸特征、第一均方特征、第一水平卷积特征、第一垂直卷积特征、第一45度卷积特征和第一135度卷积特征以及特征数据ID，所述数据特征ID为图像分块的数目，用以定位到特征分段内每个特征值；
将各个图像分块的所有特征按照从上至下和从左至右的顺序依次列于对应的主键之后作为图像内容列；
将各个特征分段的特征等级强度列于图像内容列之后作为辅助列；
将各个特征分段中图像分块的数目值列于辅助列之后作为定位列。


4.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，采集测试场景图像时，采集不同的增益环境下、不同的常规测试场景的视频，每个增益环境下每个场景的视频取1至10帧图像。


5.根据权利要求3所述的图像增强方法，其特征在于，采集待增强图像，基于参考数据库中的数据对待增强图像进行增强处理具体包括：
计算待增强图像的第二尺寸特征，所述第二尺寸特征为将待增强图像划分为若干图像块后，图像块的大小；
计算每个图像块的第二均方特征和第二卷积特征，所述第二均方特征包括第二亮度均值特征、第二亮度方差特征、第二色度均值特征和第二色度方差特征，所述第二卷积特征包括：第二水平卷积特征、第二垂直卷积特征、第二45度卷积特征和第二135度卷积特征，以计算得到的第二均方特征的特征值作...

【专利技术属性】
技术研发人员：周晓亚，
申请(专利权)人：杭州雄迈集成电路技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33