【技术实现步骤摘要】
基于Retinex的自适应非均匀低照度图像增强的方法
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及基于Retinex的自适应非均匀低照度图像增强的方法。
技术介绍
光源不充足的狭小昏暗环境下，采集到的图像视觉效果不佳，存在整体阴暗，颜色退化，对比度低，光照不均匀等问题，极大影响机器视觉对目标检测分割和分析决策的准确率。因此，图像亮度的增强处理，能获得有效图像信息，以达到良好的视觉效果，提高分析决策的准确率。现阶段用于增强低照度、非均匀图像的方法主要是直方图均衡化、色调映射、暗通道先验、Retinex算法等。通过亮度直方图局部线性化图像增强方法来提高彩色遥感图像的可视效果,首先将图像进行HSI变换，对I分量进行直方图均衡，然后利用局部线性化的灰度映射曲线进行增强，有效改善了图像的可视效果，可以减少图像增强后的灰度，但会增强后的图像亮度不均匀，会丢失细节信息。基于色调映射图像的亮度分区的盲质量指标，可以很好的保留图像细节信息，但整体对比度不高且计算量复杂。高斯曲线建模的自适应暗通道先验(DCP)去雾增强算法，通过计算块级暗通道获得像素级暗通道，与其他DCP方法相比，提高了约30倍的处理速度，但获得恢复图像的同时放大了噪声点，降低了图像的质量。改进型Retinex算法的雾天图像技术，有效提高了雾天图像的清晰度和对比度，不能有效抑制高亮区域的过度增强。
技术实现思路
为了解决以上技术问题，本专利技术的目的在于提供基于Retinex的自适应非均匀低照度图像增强的方法，该方法可以解决在暗环境下采集到的非均...
【技术保护点】
1.基于Retinex的自适应非均匀低照度图像增强的方法，包括以下步骤；/n步骤1：将输入原图像I(x,y)的RGB色度空间转化为HSI色度空间，获得色度图H，饱和度图S，亮度图I；/n步骤2：根据Retinex理论，构建三个半径不同的引导滤波器窗口获得亮度图I的入射分量L(x,y)；/n步骤3：根据韦伯-费希纳定律校正亮度L(x,y)，其中权重系数的经验值为α
【技术特征摘要】
1.基于Retinex的自适应非均匀低照度图像增强的方法，包括以下步骤；
步骤1：将输入原图像I(x,y)的RGB色度空间转化为HSI色度空间，获得色度图H，饱和度图S，亮度图I；
步骤2：根据Retinex理论，构建三个半径不同的引导滤波器窗口获得亮度图I的入射分量L(x,y)；
步骤3：根据韦伯-费希纳定律校正亮度L(x,y)，其中权重系数的经验值为α1＝3，α2＝4，结合输入原图像I(x,y)平均值获取的调整参数，得到两张信息不等增强图像S1,S2；
步骤4：通过主成分分析法(PCA)融合S1,S2不同的信息特征，得到亮度均匀的图像Ien；
步骤5：将色度图H，饱和度图S，增强后的亮度图Ien重新合并得到最终增强的图像。
2.根据权利要求1所述的基于Retinex的自适应非均匀低照度图像增强的方法，其特征在于，所述步骤1中色调、饱和度、亮度彼此独立，可以在H和S不变的情况下调整I分量，抑制图像颜色失真。
3.根据权利要求1所述的基于Retinex的自适应非均匀低照度图像增强的方法，其特征在于，所述步骤2中，由算法提取入射分量L(x,y)，反映了低照度图像的整体结构，入射分量L(x,y)可以通过中心/环绕操作来估计，定义如下:
L(x，y)＝lg(G(x，y)*I(x，y))(1)
其中*为卷积运算，G(x,y)为高斯环绕函数，定义如下：
式中，k为归一化参数，σ为高斯函数的标准差，满足∫∫G(x,y)dxdy＝1，构建三个半径不同的引导滤波器窗口代替高斯滤波获得亮度图像的入射分量L，假定引导图像Gi与输出图像qi存在局部线性关系，可建立线性模型：
式中，i为像素索引，Mk代表半径为r的滤波窗口，k为滤波窗口的中心像素点，|w|为滤波窗口Mk中的总像素个数，令引导图像Gi与输入图像pi一致，所以线性系数ak和bk表示为：
bk＝(1-ak)uk(5)
式中，uk和分别为滤波窗口Mk中像素的平均值和方差，ε用于调整平衡平滑和保持边缘信息，防止ak过大的归一化因子，令三个滤波半径不同的引导滤波器来估计入射分量；基于公式(1)获得入射分量：
式中，n为尺度数目，N为尺度总数，本文中N＝3，Wn为第n个尺度所对应的权重不同尺度，引导滤波器的加权因子，其中选择三个半径不同的引...
【专利技术属性】
技术研发人员：马宗方，曹陇鑫，宋琳，罗婵，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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