一种图像增强方法及计算设备技术

本发明专利技术公开了一种图像增强方法，包括步骤：针对待处理图像的初始亮度分量，计算亮度增益因子；基于亮度增益因子，对待处理图像进行增强处理，得到处理后的亮度增益分量；基于处理后的亮度增益分量，确定处理后的反射光分量；以及基于初始亮度增益分量、处理后的亮度增益分量和处理后的反射光分量，确定出增强后图像。本发明专利技术一并公开了相应的计算设备。

【技术实现步骤摘要】
一种图像增强方法及计算设备
本专利技术涉及图像处理
，尤其是一种图像增强方法。
技术介绍
随着超高清图像在医疗、安防、教育等各行业各领域的积极拓展应用，图像清晰度的提升使得各个行业完成了从“看得见”到“看得清”的跨越。一方面，超高清图像能够将图像的“大范围”与“小细节”同步呈现、以更加真实地还原物体的原样，且色泽层次感和画面感更强，为人们带来丰富的视觉体验。另一方面，由于超高清图像蕴含的信息量及数据量巨大，故而对用户端的硬件配置要求较高，目前还难以对广大普通用户进行大面积覆盖。鉴于此，亟需图像增强方法来对一些图像进行处理，来达到增强局部或整体细节特征的目的，以满足人们的视觉感受。常见的图像增强方法例如有直方图均衡化方法、小波变换增强方法、Gamma校正补偿方法等。直方图均衡化是一种常用的图像灰度变换方法，经直方图均衡化处理后的图像的灰度值分布近似于均匀分布，具备较大的灰度动态范围和较高的对比度。但是，直方图均衡化后的图像会出现拓展了像素取值的动态范围却减少了灰度级的问题，或者，拉伸后的图像会出现细节丢失的问题。若原图像有直方图高峰，经处理后会出现对比度不自然的过分增强。小波变换增强方法实质上是通过小波变换把图像分解为不同频率子带，针对不同频率子带采用不同的算法来增强不同频率范围内的图像分量，其中大部分的噪声和一些边缘细节属于高频子带，而低频子带主要表征为图像近似信息。对高频子带进行小波去噪处理，降低噪声对图像的影响；对低频子带进行非线性图像增强，增强目标对比度；最后通过小波重构得到增强后的图像。该方法突出不同尺度下近似特征和细节，从而达到增强图像层次感的目的。然而，小波变换增强方法不适用于图像存在信号和噪声的频带相互重叠的情况，增强效果不理想，并且对于广泛存在的白噪声，其去噪效果不理想。Gamma校正补偿方法就是对图像Gamma曲线进行编辑，以对图像进行非线性色调编辑的方法，检测出图像信号中的深色部分和浅色部分，并使两者比例增大，从而提高图像对比度效果。但是，Gamma校正补偿方法中的Gamma曲线只是理想状态下的曲线，实际应用中无法得到如此完美的曲线，因此难以完全发挥出Gamma校正补偿的完美效果。因此，需要一种新的图像增强方案。
技术实现思路
为此，本专利技术提供了一种图像增强方案，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种图像增强方法，适于在计算设备中执行，包括步骤：针对待处理图像的初始亮度分量，计算亮度增益因子；基于亮度增益因子，对待处理图像进行增强处理，得到处理后的亮度增益分量；基于处理后的亮度增益分量，确定处理后的反射光分量；以及基于初始亮度增益分量、处理后的亮度增益分量和处理后的反射光分量，确定出增强后图像。可选地，在根据本专利技术的方法中，初始亮度增益分量为待处理图像的初始亮度分量。可选地，根据本专利技术的方法还包括步骤：计算处理后的亮度增益分量对应的反射光分量；利用色彩恢复函数，基于对应的反射光分量，确定处理后的反射光分量。可选地，根据本专利技术的方法还包括步骤：通过对待处理图像的初始亮度分量取对数，确定出亮度对数均值；根据亮度对数均值，确定待处理图像的亮度增益因子。可选地，在根据本专利技术的方法中，通过公式L'(x,y)＝(L(x,y))τ，来确定处理后的亮度增益分量，其中，L(x,y)为初始亮度增益分量，L'(x,y)为处理后的亮度增益分量，τ为亮度增益因子，(x,y)表示待处理图像的像素坐标。可选地，在根据本专利技术的方法中，通过公式：来确定对应的反射光分量，其中，Rri(x,y)为处理后的亮度增益分量对应的反射光分量，Si(x,y)为待处理图像，L(x,y)为初始亮度增益分量，L'(x,y)为处理后的亮度增益分量，(x,y)表示待处理图像的像素坐标。可选地，在根据本专利技术的方法中，通过公式：RMSRCR(x,y)＝G[Ci(x,y)Rri(x,y)+b]，来确定处理后的反射光分量，其中，Ci(x,y)为色彩恢复函数，Rri(x,y)为处理后的亮度增益分量对应的反射光分量，G和b分别为亮度增益量和偏移量，RMSRCR(x,y)为处理后的反射光分量，(x,y)表示待处理图像的像素坐标。可选地，在根据本专利技术的方法中，增强后图像通过如下公式来确定：S(x,y)＝RMSRCR(x,y)·[L'(x,y)+L(x,y)]，其中，S(x,y)为增强后图像，RMSRCR(x,y)为处理后的反射光分量，L'(x,y)为处理后的亮度增益分量，L(x,y)为初始亮度增益分量。根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器；和存储器；一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序包括用于执行如上所述方法中的任一方法的指令。根据本专利技术的再一方面，提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，一个或多个程序包括指令，指令当计算设备执行时，使得计算设备执行如上所述方法中的任一方法。根据本专利技术的图像增强方法，通过亮度增益因子，来控制调整待处理图像的亮度；同时，利用色彩恢复函数对对应的反射光分量进行优化。经多次对比实验，根据本专利技术的图像增强方法处理后的图像信息量高、轮廓信息得到了很好地增强，视觉感官效果得到提升，具有很好的图像增强效果。附图说明为了实现上述以及相关目的，本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面，这些方面指示了可以实践本文所公开的原理的各种方式，并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保护的主题的范围内。通过结合附图阅读下面的详细描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。遍及本公开，相同的附图标记通常指代相同的部件或元素。图1示出了根据本专利技术一个实施例的计算设备100的构造示意图；图2示出了根据本专利技术一个实施例的图像增强方法200的流程图；以及图3A和图3B示出了根据本专利技术一个实施例的增强前图像和增强后图像的对比示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。图1示出了根据本专利技术一个实施例的计算设备100的示意图。如图1所示，在基本的配置102中，计算设备100典型地包括系统存储器106和一个或者多个处理器104。存储器总线108可以用于在处理器104和系统存储器106之间的通信。取决于期望的配置，处理器104可以是任何类型的处理，包括但不限于：微处理器(μP)、微控制器(μC)、数字信息处理器(DSP)或者它们的任何组合。处理器104可以包括诸如一级高速缓存110和二级高速缓存112之类的一个或者多个级别的高速缓存、处理器核心114和寄本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像增强方法，适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：/n针对待处理图像的初始亮度分量，计算亮度增益因子；/n基于所述亮度增益因子，对待处理图像进行增强处理，得到处理后的亮度增益分量；/n基于所述处理后的亮度增益分量，确定处理后的反射光分量；以及/n基于初始亮度增益分量、所述处理后的亮度增益分量和所述处理后的反射光分量，确定出增强后图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像增强方法，适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：
针对待处理图像的初始亮度分量，计算亮度增益因子；
基于所述亮度增益因子，对待处理图像进行增强处理，得到处理后的亮度增益分量；
基于所述处理后的亮度增益分量，确定处理后的反射光分量；以及
基于初始亮度增益分量、所述处理后的亮度增益分量和所述处理后的反射光分量，确定出增强后图像。


2.如权利要求1所述的方法，其中，所述初始亮度增益分量为待处理图像的初始亮度分量。


3.如权利要求1或2所述的方法，其中，所述基于处理后的亮度增益分量，确定处理后的反射光分量的步骤包括：
计算所述处理后的亮度增益分量对应的反射光分量；以及
利用色彩恢复函数，基于所述对应的反射光分量，确定处理后的反射光分量。


4.如权利要求3所述的方法，其中，所述针对待处理图像的初始亮度分量，计算亮度增益因子的步骤包括：
通过对待处理图像的初始亮度分量取对数，确定出亮度对数均值；
根据所述亮度对数均值，确定待处理图像的亮度增益因子。


5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述基于亮度增益因子，对待处理图像进行增强处理，得到处理后的亮度增益分量的步骤包括：
通过公式：L'(x,y)＝(L(x,y))τ，来确定处理后的亮度增益分量，
其中，L(x,y)为初始亮度增益分量，L'(x,y)为处理后的亮度增益分量，τ为亮度增益因子，(x,y)表示待处理图像的像素坐标。


6.如权利要求3所述方法，其中，所述计算处理后的亮度增益分量对应的反射光分量的步骤包括：
通过公式：

【专利技术属性】
技术研发人员：范科峰，赵晓莺，吴卓钊，贾凯，
申请(专利权)人：中国电子技术标准化研究院，深圳赛西信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11