一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法技术

本发明专利技术公开了一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法,包括以下步骤：(1)将原始彩色图像从RGB空间转化到HSV空间，获取图像的照度分量V、色调分量H、饱和度分量S；(2)对照度分量V采用互补伽马变换函数进行处理得到增强照度分量V

【技术实现步骤摘要】
一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体是涉及一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法。

技术介绍

[0002]受到图像采集技术、成像环境等因素的限制，有时获得高质量的图像是非常困难的，在极端天气条件下或夜间拍摄的图像往往能见度低，细节模糊，质量大大下降。获得低照度的图像几乎是不可避免的。因此，有必要增强低照度图像以满足我们的需求。现有技术中，大多采用加权分布的自适应伽马校正增强图(AGCWD)或者光照估计的微光图像增强图(LIME)技术对图像进行增强，但采用以上技术进行增强的图像中存在一些高曝光的部分。

技术实现思路

[0003]专利技术目的：针对以上缺点，本专利技术提供一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，能够有效改善光照不均匀导致图像模糊现象，使得图像的视觉效果更佳，同时抑制图像的高曝光部分。
[0004]技术方案：为解决上述问题，本专利技术一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，包括以下步骤：
[0005](1)将原始彩色图像从RGB空间转化到HSV空间，获取图像的照度分量V、色调分量H、饱和度分量S；
[0006](2)对照度分量V采用互补伽马变换函数进行处理得到增强照度分量V
′
；所述的互补伽马变换函数公式为：
[0007]V
′
＝a1V1+a2V2[0008]V1＝V
r
[0009]V2＝1
‑
(1
‑
V)/>r
[0010]式中，r＝2.2；a1、a2均为权重系数；
[0011](3)再将彩色图像从HSV空间转换到RGB空间，获取增强图像。
[0012]进一步的，步骤(2)中权重系数计算公式如下：
[0013][0014]式中：i取1，2；表示V
i
的平均值。
[0015]进一步的，将原始彩色图像从RGB空间转化到HSV空间的公式为：
[0016][0017][0018][0019][0020]进一步的，将彩色图像从HSV空间转换到RGB空间的公式为：
[0021][0022]其中：h
i
＝[H/60]mod6,f＝H/60
‑
h
i
，p＝V
′×
(1
‑
S)，q＝V
′×
(1
‑
f
×
S),t＝V
′×
(1
‑
(1
‑
f)
×
S)。
[0023]有益效果：本专利技术所述相对于现有技术，其显著优点是：通过使用所设计的互补伽马变换校正函数对图像的照度分量V进行处理，能够使得图像的亮度分布更加均匀，图像的细节得到有效增强，图像的视觉质量更高；并且在得到增强的图像整体亮度有所提高的同时，也抑制图像的高曝光部分，细节也得到一定的增强。
附图说明
[0024]图1所示为本专利技术所述的方法的流程图；
[0025]图2所示为图像增强对比图；图2(a)所示为原图；图2(b)所示为本专利技术的增强图；
[0026]图3所示为各种算法增强结果对比图；图3(a)所示为原图、图3(b)所示为采用加权分布的自适应伽马校正(AGCWD)的增强图、图3(c)所示为采用光照估计的微光图像增强图(LIME)的增强图、图3(d)所示为本专利技术增强图。
具体实施方式
[0027]下面结合附图对本专利技术的技术方案进一步说明。
[0028]如图1所示，本专利技术所述一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，具体包括以下步骤：
[0029](1)将原始彩色图像从RGB空间转化到HSV空间，获取图像的照度分量V、色调分量H、饱和度分量S；具体公式为：
[0030][0031][0032][0033]式中：
[0034][0035](2)针对获取的照度分量V使用所设计的互补伽马校正函数进行处理：
[0036](a)对V分量的拉伸公式采用传统的伽马校正函数，公式为：
[0037]V1＝V
r
[0038](b)对V分量的所设计的补偿公式如下：
[0039]V2＝1
‑
(1
‑
V)
r
[0040](c)所设计的互补伽马校正函数为：
[0041]V
′
＝a1V1+a2V2[0042]其中，r＝2.2；a1、a2均为权重系数；为了使得算法能够自适应且取值能够维持在[0,1]区间内，所设计的权重系数计算公式如下：
[0043][0044]其中：i取1，2；表示V
i
的平均值。
[0045](3)再将彩色图像从HSV空间转换到RGB空间，获取增强图像。具体的公式为：
[0046][0047]其中：h
i
＝[H/60]mod6,f＝H/60
‑
h
i
，p＝V
′×
(1
‑
S)，q＝V
′×
(1
‑
f
×
S),t＝V
′×
(1
‑
(1
‑
f)
×
S)。
[0048]为验证本算法的有效性，采用多幅图像测试，对增强前后的图像进行对比测试。如图2(a)所示，原图像存在模糊、光照不均匀衡等特点；图2(b)所示,经过本专利技术所述方法进行图像增强处理后，图片清晰，图像亮度更加均匀，与原图像相比，增强效果显著。如图3(a)所示，原图像存在模糊、光照不均匀衡等特点，如图3(b)、图3(c)所示，虽然提高图像的整体亮度，但图片中存在一些高曝光部分，如图3(d)所示，本专利技术所述方法既能够提高图像的整体亮度，同时也抑制图像的高曝光部分，细节也得到一定的增强。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将原始彩色图像从RGB空间转化到HSV空间，获取图像的照度分量V、色调分量H、饱和度分量S；(2)对照度分量V采用互补伽马变换函数进行处理得到增强照度分量V
′
；所述的互补伽马变换函数公式为：V
′
＝a1V1+a2V2V1＝V
r
V2＝1
‑
(1
‑
V)
r
式中，r＝2.2；a1、a2均为权重系数；(3)再将彩色图像从HSV空间转换到RGB空间，获取增强图像。2.根据权利要求1所述的基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，其特征在于，步骤(2)中权重系数计算公式如下：式中：i取1，2；表示V
i
的平均值。3.根据权利要求1所述的基于互补伽马变换的低照度图像增...

【专利技术属性】
技术研发人员：李昌利，潘志庚，王超，周先春，蔡创新，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：