一种微光增强色彩恢复方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种微光增强色彩恢复方法；该方法包括：在不同场景下获取不同角度的标准图像以及微光图像；将微光图像划分为至少两个子区域，以每个子区域中任意像素点为目标点构建语义区域，获取语义区域与目标点对应子区域的交集，进而得到目标点的语义度量指数；基于子区域中每个像素点对应的语义度量指数进行聚类得到至少一个聚类区域，将每个聚类区域划分为至少两个子块，根据每个子块中每个像素点的语义度量指数获取子块的语义度量向量，进而构成聚类区域的语义描述子；基于语义描述子的相似程度得到每个聚类区域的匹配图像，基于每个聚类区域的匹配图像对聚类区域进行色彩恢复，色彩恢复的效果更好。更好。更好。

【技术实现步骤摘要】
一种微光增强色彩恢复方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种微光增强色彩恢复方法。

技术介绍

[0002]微光图像是在夜间等低照明条件下利用数字相机、智能手表等摄像装备获取的图像，微光图像的特点是图像整体的亮度较低，且图像区域之间、同类图像之间的对比度较低；随着微光图像的数量与日俱增，简单的图像处理技术难以对此类微光图像进行信息的有效提取，因此需要对微光图像进行图像增强，改变微光图像的质量，以便于利用常规的方法提取微光图像中的信息或者进行检测，而对微光图像的图像增强实际便是为微光图像的色彩恢复，色彩恢复是指将摄像装置获取的图像进行颜色矫正，目的是为了平衡色彩与真实场景中的物体颜色。
[0003]传统的图像增强和色彩恢复主要是利用图像的外部信息进行实现，经常利用特征描述子进行局部信息的表征，例如SIFT描述子等，但描述子的获取需要较强的图像信息才能获取，而微光图像中的图像信息较难直接获取，因此利用传统方法进行色彩恢复的效果较差，不能很好的将微光图像还原成真实场景。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种微光增强色彩恢复方法，所采用的技术方案具体如下：
[0005]本专利技术一个实施例提供了一种微光增强色彩恢复方法，该方法包括以下步骤：
[0006]在不同场景下获取不同角度的标准图像以及微光图像；
[0007]将所述微光图像划分为至少两个子区域，以每个子区域中任意像素点为目标点，以所述目标点为中心构建语义区域，获取所述语义区域与所述目标点对应子区域的交集，根据所述交集内每个像素点的像素值得到所述目标点的语义度量指数；
[0008]基于子区域中每个像素点对应的语义度量指数进行聚类得到至少一个聚类区域，将每个所述聚类区域划分为至少两个子块，根据每个所述子块中每个像素点的语义度量指数获取所述子块的语义度量向量，所有所述子块的语义度量向量构成所述聚类区域的语义描述子；
[0009]获取每个所述聚类区域的语义描述子与每张标准图像的语义描述子的相似程度，以得到每个所述聚类区域的匹配图像，基于每个所述聚类区域的匹配图像对所述聚类区域进行色彩恢复。
[0010]优选的，所述根据所述交集内每个像素点的像素值得到所述目标点的语义度量指数的步骤，包括：
[0011]获取子区域内所有像素点的像素值的均值，计算所述交集内每个像素点的像素值与子区域内的像素值的均值的差值绝对值，以所述交集内所有像素点对应的差值绝对值的和作为分母，以交集内所有像素点的数量作为分子得到比值，根据所述比值得到交集对应
像素点的语义度量指数，所述语义度量指数与所述比值呈正相关关系。
[0012]优选的，所述根据每个所述子块中每个像素点的语义度量指数获取所述子块的语义度量向量的步骤，包括：
[0013]获取聚类区域的参考方向；
[0014]选取所述子块中语义度量指数的最大值，并统计在每个参考方向上所述最大值出现的数量，以所述最大值与参考方向上所述最大值出现的数量的乘积作为第一乘积结果；选取所述子块中出现次数最多的语义度量指数，并统计在每个参考方向上出现次数最多的语义度量指数的出现数量，以所述子块内出现次数最多的语义度量指数与其在参考方向上出现数量的乘积作为第二乘积结果，根据所述第一乘积结果与所述第二乘积结果得到所述子块在每个参考方向上的语义元素，所述语义元素与所述第一乘积结果和所述第二乘积结果分别呈正相关关系；
[0015]将所述子块对应的所有参考方向上的语义元素依次排列得到所述子块的语义度量向量。
[0016]优选的，所述获取聚类区域的参考方向的步骤，包括：
[0017]获取聚类区域中每个像素点的梯度，以梯度变化最大的方向作为主方向，所述主方向为x轴的正方向，基于x轴的正方向得到对应的负方向，并基于x轴的垂直方向得到y轴的正方向和负方向；所述参考方向包括x轴的正方向、x轴的负方向、y轴的正方向以及y轴的负方向。
[0018]优选的，所述基于子区域中每个像素点对应的语义度量指数进行聚类得到至少一个聚类区域的步骤，包括：
[0019]计算相邻两个像素点对应的语义度量指数的差值，若所述差值小于预设的阈值，则对应的相邻两个像素点为同一类；将子区域中所有的像素点划分为至少一个聚类簇，每个聚类簇对应一个聚类区域。
[0020]优选的，所述以所述目标点为中心构建语义区域的步骤，包括：
[0021]获取所有标准图像中的语义类型，并统计每个语义类型在对应标准图像中的面积占比，选取所有标准图像中语义类型的面积占比的最小值，以面积占比的最小值设定参考面积，所述参考面积与面积占比的最小值呈正相关关系；
[0022]以目标点为中心构建圆形区域，所述圆形区域的面积等于或最接近于所述参考面积；所述圆形区域为所述目标点的语义区域。
[0023]优选的，所述所有所述子块的语义度量向量构成所述聚类区域的语义描述子的步骤，包括：
[0024]将所述聚类区域中所有子块对应的语义度量向量进行横向拼接得到拼接向量，所述拼接向量为所述聚类区域的语义描述子。
[0025]优选的，所述获取每个所述聚类区域的语义描述子与每张标准图像的语义描述子的相似程度的步骤，包括：
[0026]计算所述聚类区域的语义描述子与每张标准图像的语义描述子之间的余弦相似度，所述余弦相似度为对应的相似程度。
[0027]优选的，每个所述聚类区域的匹配图像的获取方法为：
[0028]选取与所述聚类区域的语义描述子的相似程度最大的标准图像为对应的匹配图
像。
[0029]优选的，所述基于每个所述聚类区域的匹配图像对所述聚类区域进行色彩恢复的步骤，包括：
[0030]根据每个聚类区域的匹配图像在匹配库中对应标准先验颜色图像，以得到所述微光图像对应的所有的标准先验颜色图像，将所述微光图像与所有的标准先验颜色图像输入训练完成的神经网络，输出所述微光图像色彩恢复后的恢复图像。
[0031]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术实施例通过获取标准图像作为微光图像色彩恢复的依据，确保了微光图像色彩恢复参照标准的可靠性；然后对微光图像中的语义信息进行提取，首先将微光图像划分为多个子区域，以每个子区域为基准进行分析，局部分析的更加细节准确，通过构建子区域内每个像素点对应的语义区域得到与该子区域的交集，以交集区域中的像素点的像素值获取像素点的语义度量指数，以尽可能的保证在对每个像素点的语义度量指数获取时，所依据的交集区域中的像素点是同类型的像素点，使得语义度量指数所表征语义信息的代表性更强；然后根据每个像素点对应的语义度量指数将每个子区域划分为多个聚类区域，以同类型的聚类区域中像素点进行后续分析并匹配图像进行色彩恢复，效果更好；聚类区域在进行匹配图像的获取时，将聚类区域再次细分为多个子块进行处理，根据每个子块内像素点的语义度量指数获取对应的语义度量向量，进而根据所有子块的语义度量向量构成聚类区域的语义描述子，确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微光增强色彩恢复方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在不同场景下获取不同角度的标准图像以及微光图像；将所述微光图像划分为至少两个子区域，以每个子区域中任意像素点为目标点，以所述目标点为中心构建语义区域，获取所述语义区域与所述目标点对应子区域的交集，根据所述交集内每个像素点的像素值得到所述目标点的语义度量指数；基于子区域中每个像素点对应的语义度量指数进行聚类得到至少一个聚类区域，将每个所述聚类区域划分为至少两个子块，根据每个所述子块中每个像素点的语义度量指数获取所述子块的语义度量向量，所有所述子块的语义度量向量构成所述聚类区域的语义描述子；获取每个所述聚类区域的语义描述子与每张标准图像的语义描述子的相似程度，以得到每个所述聚类区域的匹配图像，基于每个所述聚类区域的匹配图像对所述聚类区域进行色彩恢复。2.根据权利要求1所述的一种微光增强色彩恢复方法，其特征在于，所述根据所述交集内每个像素点的像素值得到所述目标点的语义度量指数的步骤，包括：获取子区域内所有像素点的像素值的均值，计算所述交集内每个像素点的像素值与子区域内的像素值的均值的差值绝对值，以所述交集内所有像素点对应的差值绝对值的和作为分母，以交集内所有像素点的数量作为分子得到比值，根据所述比值得到交集对应像素点的语义度量指数，所述语义度量指数与所述比值呈正相关关系。3.根据权利要求1所述的一种微光增强色彩恢复方法，其特征在于，所述根据每个所述子块中每个像素点的语义度量指数获取所述子块的语义度量向量的步骤，包括：获取聚类区域的参考方向；选取所述子块中语义度量指数的最大值，并统计在每个参考方向上所述最大值出现的数量，以所述最大值与参考方向上所述最大值出现的数量的乘积作为第一乘积结果；选取所述子块中出现次数最多的语义度量指数，并统计在每个参考方向上出现次数最多的语义度量指数的出现数量，以所述子块内出现次数最多的语义度量指数与其在参考方向上出现数量的乘积作为第二乘积结果，根据所述第一乘积结果与所述第二乘积结果得到所述子块在每个参考方向上的语义元素，所述语义元素与所述第一乘积结果和所述第二乘积结果分别呈正相关关系；将所述子块对应的所有参考方向上的语义元素依次排列得到所述子块的语义度量向量。4.根据权利要求3所述的一种微光增强色彩恢复方法，其特征在于，所述获取聚类区域的参考方向的步骤，包括：获取聚类区域中每个像素点...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖浚男，林树新，
申请(专利权)人：昆山腾云达信息咨询技术服务中心有限合伙，
类型：发明
国别省市：