一种自适应图像恢复方法技术

本发明专利技术一种基于色阶矫正的自适应调整方法，该方法包含光照均衡和色阶均衡。针对过亮或过暗图像提出一种自适应偏移方法，针对的色彩偏移提出了一种通道均衡方法。采用均值与方差去提取图像主要部分进行色阶调整，最后使用高斯滤波提取光照亮度进行光照均衡化。整个算法只存在一次卷积操作，速度快、效果好、通用性强。通过实验验证，该算法对于水下、去雾、夜视、过度曝光、色差偏差过大都有很好的效果，并且无需更改参数，自适应强，可以应用在汽车驾驶、水下设备、军事侦察、其他视频设备当中。其他视频设备当中。其他视频设备当中。

【技术实现步骤摘要】
一种自适应图像恢复方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
、涉及一种基于直方图统计的快速自适应图像色阶矫正方法。

技术介绍

[0002]对于图像的增强方法有许多种，但是针对不同环境需要调整其参数才能达到最好的效果。对于一些比较经典的图像增强手段，比如直方图均衡化，其效果非常好，运算速度也很快，但是其运算机制导致了对三个通道采用了同样的均衡化方法，这导致了对于某些某个通道占了比大的图像，经过直方图均衡后会出现色彩失真的现象。各种图像增强算法专一性高，通用性差，计算速度慢，并且色彩恢复后往往出现颜色偏差是难以解决的问题。

技术实现思路

[0003]对于图像的增强方法有许多种，但是针对不同环境需要调整其参数才能达到最好的效果。色阶调整是图像增强中的一种方法，对于一些比较经典的图像增强手段，比如直方图均衡化，其效果非常好，运算速度也很快，但是其运算机制导致了对三个通道采用了同样的均衡化方法，这导致了对于某些某个通道占了比大的图像，经过直方图均衡后会出现色彩失真的现象。因此，本专利技术设计了一种基于色阶矫正的自适应图像恢复方法，实现上述目的，本专利技术采用以下具体技术方案：
[0004]一种自适应图像恢复方法，包括：
[0005]S1：输入图像，分离R、G、B通道，获取各通道像素的标准差σ
c
、均值μ
c
以及一维熵H
c
，
[0006]其中：c为通道，c∈(R,G,B)；
[0007]S2：获取各通道基于3-σ准则的色阶区间的提取函数：
[0008]L
c
＝max(μ
c-e
·
σ
c
，0)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0009]R
c
＝min(μ
c
+e
·
σ
c
，255)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0010]其中，L
c
是区间的左界；
[0011]R
c
为区间的右界；
[0012]e为提取系数；
[0013]S3：计算各自适应通道的均衡量b
c
，以及通过计算各通道的自适应窗口左侧偏移量和右侧偏移量获取色阶提取区间偏移后的像素对称轴μ
′
c
，从而得到修正后各通道像素的提取区间L
′
c
和R
′
c
，完成基于3-σ准则的色阶区间的矫正；
[0014]S4：基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法，利用高斯函数G(x,y)提取图像中的光照分量I(x,y)，利用光照分量使用二维伽马函数，转换到HSV模型下进行光照校正，获取矫正后的图像亮度值O(x，y)。
[0015]优选地，各通道像素的一维熵H
c
通过一下公式获取：
[0016][0017]其中，i为像素灰度值。
[0018]优选地，提取系数e∈(0，3]，e的大小决定了色阶区间的提取函数的左右界，也代表了色阶区间的调整程度。
[0019]优选地，一维熵最大的通道为主要通道，在此系数上做修正，使得主要通道在矫正后仍然表现为主通道。
[0020]优选地，S3具体包括如下步骤：
[0021]S301：各通道的均衡量b
c
通过下式获取：
[0022]b
c
＝CS
·
d
c
·
σ
c
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0023]其中，d
c
为各通道的均衡偏差系数；
[0024]CS为各通道的不平衡敏感系数，该系数大小代表了对不重要的通道的削弱程度；
[0025]各通道的均衡偏差系数d
c
通过下式获取：
[0026][0027]S302：左侧偏移量和右侧偏移量分别通过下式获取：
[0028][0029][0030]其中，se为偏移敏感系数，se取值越大，对图像的整体偏移就越敏感；
[0031]通过下式获取色阶提取区间偏移后的像素对称轴μ
′
c
：
[0032][0033]其中，si为偏移系数；
[0034]S303：获取修正后各通道像素的提取区间，完成基于3-σ准则的色阶区间的矫正：
[0035]L
′
c
＝max(μ
′
c-(e
·
σ
c
+b
c
)，0)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0036]R
′
c
＝min(μ
′
c
+(e
·
σ
c
+b
c
)，255)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0037]其中，L
′
c
为矫正后区间的左界；
[0038]R
′
c
为矫正后区间的右界；
[0039]优选地，矫正后的图像亮度值O(x，y)通过下式获取：
[0040][0041][0042]其中，F(x,y)为原图按照HSV色彩模型计算的光照通道；
[0043]γ为亮度均衡的指数；
[0044]m为提取出的光照分量的亮度均值；
[0045]I(x,y)为光照分量。
[0046]优选地，光照分量，其公式如下：
[0047]I(x,y)＝F(x,y)*G(x,y)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0048]其中，G(x,y)为高斯函数。
[0049]优选地，高斯函数形式为：
[0050][0051]其中，c为尺度因子；
[0052]λ为归一化常数；
[0053]G(x,y)满足∫∫G(x,y)＝1。
[0054]优选地，输入图像为RGB格式或者HSV模式。
[0055]优选地，步骤S1和S2之间还包括：计算图像直方图分布，得到直方图分布的均值μ与方差σ，其中x＝μ为图像的对称轴，依据3-σ准则计算大部分像素所处区间。
[0056]本专利技术能够取得以下技术效果：
[0057]1、通用性高，无需修改参数，就可以适应绝大部分图像。
[0058]2、自适应调整，不会出现色彩失衡，针对极暗极亮图像，自适应调整拉伸区间。
[0059]3、速度快，在光照均衡化处理中，仅存在一次卷积操作，如果不使用光照均衡，速度提高7倍以上。
附图说明
[0060]图1是本专利技术一个实施例的一种自适应图像恢复方法流程图；
[0061]图2a是本专利技术一个实施例的原图及其直方图；
[0062]图2b是图2a拉伸后的效果图及其直方图；
[0063]图3本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应图像恢复方法，其特征在于，包括：S1：输入图像，分离R、G、B通道，获取各通道像素的标准差σ
c
、均值μ
c
以及一维熵H
c
，其中：c为通道，c∈(R，G，B)；S2：获取所述各通道基于3-σ准则的色阶区间的提取函数：L
c
＝max(μ
c-e
·
σ
c
，0)
ꢀꢀꢀ
(1)R
c
＝min(μ
c
+e
·
σ
c
，255) (2)其中，L
c
是区间的左界；R
c
为区间的右界；e为提取系数；S3：计算所述各自适应通道的均衡量b
c
，以及通过计算所述各通道的自适应窗口左侧偏移量和右侧偏移量获取所述色阶提取区间偏移后的像素对称轴μ
′
c
，从而得到修正后所述各通道像素的提取区间L
′
c
和R
′
c
，完成所述基于3-σ准则的色阶区间的矫正；S4：基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法，利用高斯函数G(x，y)提取图像中的光照分量I(x，y)，利用所述光照分量使用二维伽马函数，转换到HSV模型下进行光照校正，获取矫正后的图像亮度值O(x，y)。2.根据权利要求1所述的自适应图像恢复方法，其特征在于，所述各通道像素的一维熵H
c
通过一下公式获取：其中，i为像素灰度值。3.根据权利要求1所述的自适应图像恢复方法，其特征在于，所述提取系数e∈(0，3]，所述e的大小决定了所述色阶区间的提取函数的左右界，也代表了所述色阶区间的调整程度。4.根据权利要求1所述的自适应图像恢复方法，其特征在于，所述一维熵最大的通道为主要通道，在此系数上做修正，使得主要通道在矫正后仍然表现为主通道。5.根据权利要求1所述的自适应图像恢复方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括如下步骤：S301：所述各通道的均衡量b
c
通过下式获取：b
c
＝CS
·
d
c
·
σ...

【专利技术属性】
技术研发人员：高文，刘长吉，朱明，聂海涛，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：