【技术实现步骤摘要】
一种基于变异系数和保持结构的低光图像增强方法
[0001]本专利技术涉及图像增强
，更具体的说是涉及一种基于变异系数和保持结构的低光图像增强方法。
技术介绍
[0002]在恶劣照明条件下拍摄的图片，由于数码相机传感器的入射光亮不足，会导致图像的动态范围低，同时还会受到噪声的严重干扰，难以获得高质量的图像，而低光图像增强在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色，低光图像增强使拍摄的图像亮度更亮、对比度更高、结构信息更明显，从而有利于后续的高层次工作，比如目标检测、人脸识别、图像分类等，具有很强的现实意义。
[0003]目前，基于Retinex理论的低光图像增强算法是主流方法，然而，现有的低光图像增强算法有如下几个主要困难：第一，对结构信息的增强以往通常是在图像的梯度上进行放大，但受到局部区域影响，该方法获得增益并不明显；第二，从单一图像中估计反射率和照度本身难以兼顾，如果同时分别估计，很容易造成局部区域的伪影出现。
[0004]因此，如何提供一种能够有效地保留完整的结构信息和平滑的光照信息的低光图像增强方法是...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于变异系数和保持结构的低光图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对低光图像使用变异系数获取权重图，自适应提取结构权重图和纹理权重图；S2.利用所述结构权重图和所述纹理权重图来增强低光图像梯度，作为反射分量的先验；使用亮通道的先验估计作为照度分量的先验；利用P范数约束光照的平滑性；利用块坐标下降法获得反射分量和照度分量；S3.对所述照度分量进行伽玛校正，与所述反射分量按像素相乘，获得增强图像。2.根据权利要求1所述的一种基于变异系数和保持结构的低光图像增强方法，其特征在于，所述S1的具体内容包括：使用变异系数表示低光图像原图的分散程度，并在低光图像中使用变异系数，自适应地提取结构权重图和纹理权重图，具体过程为：具体过程为：其中，S为低光图像原图，COV为变异系数，Ω为3X3的局部区域，V
s
为结构权重图，V
ns
为纹理权重图，θ为COV的平均强度值。3.根据权利要求2所述的一种基于变异系数和保持结构的低光图像增强方法，其特征在于，所述S2的具体内容包括：S2.1.反射分量先验E(R)：其中:其中a和b分别是调整结构权重图和纹理...
【专利技术属性】
技术研发人员：周明亮，邬兴泰，魏雪凯，向涛，房斌，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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