一种用于钻井作业现场的低照度图像判断以及图像增强方法技术

本发明专利技术公开了一种用于钻井作业现场的低照度图像判断以及图像增强方法，该方法包括以下步骤：首先将基于灰度图偏离均值和平均偏差的低照度判断方法与滑动窗口模式结合，实现钻井作业现场全局低照度、局部低照度及正常低照度三种情况的判断。构造钻井多曝光序列数据集联合训练Zero

【技术实现步骤摘要】
一种用于钻井作业现场的低照度图像判断以及图像增强方法


[0001]本专利技术属于钻井环境下图像增强
，特别涉及一种低照度图像判断及低照度图像增强的预处理方案。

技术介绍

[0002]现实场景中的摄像头画面质量往往会受到天气、光照等环境影响，这些影响因素包括环境中不充分或不平衡的光照、物体背光或逆光等，使得一些图像信息湮没在暗处，呈现低照度的特点。而针对低照度图像增强的研究，可总结为两类：传统的增强算法以及基于深度学习的增强算法。
[0003]传统的低照度图像增强算法大都基于数学原理，比较权威的方法有基于直方图均衡化的方法、Gamma校正、基于Retinex理论的方法等。其中，直方图均衡化、Gamma校正等此类方法主要思想是使用非线性函数提高图像全局亮度，但容易丢失细节信息，产生大量噪点。基于Retinex理论的方法以颜色恒定不变感知理论为基础，通过估计并去除光照图像以减少低照度对原图像造成的影响，保留反射图像以实低照度图像增强效果。基于Retinex原理的算法缺乏健壮性，Robust Retinex模型引入噪声图估计来提升健壮性。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于钻井作业现场的低照度图像判断以及图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：判断低照度图像，大多数低照度图像增强算法忽略了判断低照度图像这一环节。低照度图像灰度图的灰度级分布不均匀，像素主要堆积于灰度级较小的区域，利用该特点可粗略将低照度图像区分出来；步骤S2：将井场监控的RGB彩色图像转化为灰度图像，计算灰度图偏离图像灰度级均值参考值α的均值、平均偏差以及亮度参数，通过计算亮度参数的大小判断图像是否为低照度；步骤S3：将井场照度种类划分为正常光照图像、全局低照度图像、局部低照度图像。针对局部低照度图像，利用滑动窗口策略判断局部低照度图像，依次分析每个滑动窗口内的图像是否为低照度。针对全局低照度图像直接通过步骤S2中的亮度参数判断，从而尽数筛选出全局低照度和局部低照度的图像；步骤S4：采集实际钻井井队的监控视频画面扩充Zero
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DCE网络的训练数据集，以时间序列为标志进行存取，挑选2400张井队作业图像作为扩充数据集。步骤S5：将低光照RGB图像每个像素值从[0,255]归一化至[0,1]范围内，然后输入到DCE
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Net中来推理输入图像的最佳拟合光照增强曲线；步骤S6：对输入RGB图像的三通道分别应用LE
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curve，迭代使用8次以使增强曲线拥有更强的调节能力，最终共得到24个曲线参数图，对应DCE
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Net中24个通道，从而映射输入RGB通道的所有像素，最终达到图像增强的效果。2.根据权利要求1所述低照度图像判断方法，其特征在于，灰度级越小意味着图像亮度越暗，那么当图片的亮度偏暗时，整体灰度级处于较小的区间范围内，那么均值会偏小；由于图像灰度图整体集中于左侧，意味着数据波动较小，那么方差偏小。通过上述方式判断图像是否为低照度图像。3.根据权利要求1所述的低照度图像判断方法，其特征在于，所述步骤S2中计算灰度图偏离图像灰度级均值参考值α的均值AVG、平均偏差A.D.以及亮度参数S的计算公式如下：计算灰度图偏离阈值点α的平均偏差计算公式为：其中H[i]表示灰度图中灰度级为的像素个数。亮度参数S的计算公式为：其中，AVG表示灰度图像素强度偏离α的均值，A.D.表示偏离α的平均偏差。通过计算S的大小判断图像是否为低照度，当S<＝1时，图像亮度正常；当S>1,AVG<0时，图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子昊，张千，梁鸿，杨俊龙，童彦淇，柏恩瑞，梁其耀，冯林霞，任洁，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：