变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法及系统，方法包括对变电站主变压器的可见光图像进行基于导向滤波的两尺度分解，得到基础层和细节层；采用动态压缩的方式对所述基础层进行亮度增强，得到基础增强图像；采用局部增强的方式对所述细节层进行局部增强，得到细节增强图像；对包含所述基础增强图像和所述细节增强图像的一次增强图像进行二次增强处理，得到二次增强图像；对所述一次增强图像和所述二次增强图像进行加权融合，得到变电站主变压器可见光增强结果图；本发明专利技术在提高可见光图像对比度的同时避免出现了过增强和伪影等现象。出现了过增强和伪影等现象。出现了过增强和伪影等现象。

【技术实现步骤摘要】
变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法及系统。

技术介绍

[0002]大部分夜间环境存在光照强度低、外界辅助光源照射角度单一和光线亮度不均匀的现象，导致在夜间监测环境中，被检测对象的图像背景信息丢失严重。
[0003]对于夜间安防系统、监测系统等领域，提高夜间可见光图像质量是系统高效运行的关键因素。变电站主变压器可见光图像中细节的可见性往往受照明条件的影响，在夜间环境下，往往拍摄的可见光图像的对比度较低，对夜间拍摄的变电站主变压器的可见光图像进行全方位的图像增强，可以大幅度的提高图像信息的利用率、可信度和检测判别精度，为后期的图像融合任务提供高质量的源图像。
[0004]目前图像增强方式分为两类：一种是基于亮度的图像增强，一种是基于对比度的图像增强。目前夜间环境下变电站主变压器可见光图像仅仅利用亮度增强方法进行增强，无法提高许多细节部分的可见度。而如果采用传统的基于对比度图像增强的方式对夜间环境下的可见光图像增强，会出现过度增强、边缘锐化和图像模糊化等问题。常见的基于对比度的图像增强方式包括：（1）伽马变换是一种用于矫正图像的方法，根据值的大小，对图像进行增强。对于过亮的图像，值设置成大于1，以此来进行灰度级压缩；而对于过暗的图像，值设置成小于1，以此来提高图像的对比度，使细节部分看的更加清楚。但基于伽马变换的图像增强在一定程度上虽然能够提高图像的对比度，但是由于值的选取是基于整张图像的，增强后的图像往往会出现过亮或过暗的现象。
[0005]（2）灰度变换作为最常见的一种空间域图像增强算法，通过设置灰度级变换函数的阈值，对灰度级大于该阈值的部分则提高亮度，对灰度级小于该阈值的部分则降低其亮度，从而提高图像的对比度。基于灰度变换的图像增强虽然在一定程度上提高了图像的对比度，但是增强效果的好坏取决于灰度变换方法的变换函数，然而对于某些特定的图像类型，难以找到合适的变换函数来进行灰度变换；此外，图像中任意一点处的增强效果仅依赖于该点处的灰度值，其鲁棒性需要进一步提高。
[0006]（3）直方图均衡化反映了灰度图像中每种灰度级出现的概率，通过把像素数分布相对较集中的灰度级的间距变大，对于那些像素数分布较分散的灰度级，将其灰度级之间的间距拉小，甚至将其间距变为0，增加像素灰度级的动态范围，从而提高图像的对比度。但基于直方图均衡化的图像增强有一定的局限性，如果需要增强的图像中大部分的像素集中分布在某些灰度级而另外的一些灰度级像素很少或没有，这种情况下直接使用直方图均衡化方法有可能会造成图像中一些灰度级的减少甚至丢失，体现在图像中就是灰度的断层或不连续，从而会导致增强后图像缺失一些细节信息，并降低了图像的分辨率。
[0007]（4）在利用频域滤波进行图像增强时，需要先将其从空间域中转换到频率域然后
再进行处理。低通滤波和高通滤波是两种典型的频域滤波增强算法，高通滤波器最主要的功能是去掉信号中不必要的低频成分，从而在达到衰减或去除低频分量的效果的同时使信号中的高频成分顺利通过，其目的就是使图像的边界信息更加突出或清晰，从而提高图像的对比度。但由于图像中丰富的信息，如细节、边缘等都在低频部分，基于高频滤波的图像增强去掉了低频部分，只保留了高频部分，因此增强后的图像会丢失大量的必要的信息；而基于低频滤波的图像增强虽然去掉了高频部分的噪声，但同时也抑制了高频部分的有用信息，会抑制图像中的边界和细节信息，造成图像在不同程度上的模糊。
[0008]（5）利用Retinex理论进行图像增强时，其目的是为了从原始的可见光图像估计出入射图像，再根据源图像是由入射图像和反射图像构成，从而分解出反射图像，消除光照不均的影响，改善图像的视觉质量，从而提高可见光图像的对比度。基于Retinex理论对可见光图像进行增强虽然能使灰度动态范围压缩、颜色恒常、边缘增强这三方面达到平衡，但由于其假设光照是缓慢变化的，而实际情况并不是，在光照变化剧烈的地方会被当作细节给增强了，导致出现光晕现象。
[0009]另外，在相关技术中，公布号为CN107248150A的专利申请文献中提出了一种基于导向滤波显著区域提取的多尺度图像融合方法，对图像进行有效的多尺度分解，采用了基于导向滤波的显著性区域提取算法，有效提取对应图层的显著区域信息，使得融合结果更好的保留各自图像源的显著性信息；但在该专利文献提出的方法中，仅仅利用了导向滤波进行两尺度分解，对于分解得到的基础层和细节层没有进行对比度的处理，从而会使最后得到的结果存在着对比度不足，纹理细节信息不够突出等问题。

技术实现思路

[0010]本专利技术所要解决的技术问题在于如何对可见光图像的基础层和细节层进行自适应增强，提高增强效果。
[0011]本专利技术通过以下技术手段解决上述技术问题的：一方面，本专利技术提出了一种变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法，所述方法包括：对变电站主变压器的可见光图像进行基于导向滤波的两尺度分解，得到基础层和细节层；采用动态压缩的方式对所述基础层进行亮度增强，得到基础增强图像；采用局部增强的方式对所述细节层进行局部增强，得到细节增强图像；对包含所述基础增强图像和所述细节增强图像的一次增强图像进行二次增强处理，得到二次增强图像；对所述一次增强图像和所述二次增强图像进行加权融合，得到变电站主变压器可见光增强结果图。
[0012]进一步地，所述对变电站主变压器的可见光图像进行基于导向滤波的两尺度分解，得到基础层和细节层，包括：对所述可见光图像进行导向滤波处理，得到原始基础层，公式表示为：
式中，GF（I）表示对所述可见光图像I进行引导滤波操作，分别是决定引导滤波器大小和边缘保持度的参数；将所述原始基础层转换到对数域后进行两尺度分解，得到所述基础层和所述细节层，公式表示为：细节层，公式表示为：式中，表示所述基础层，表示所述细节层，ln( )表示对数变换。
[0013]进一步地，所述采用动态压缩的方式对所述基础层进行亮度增强，得到基础增强图像，包括：根据动态压缩系数和恢复因子对所述基础层进行动态压缩，得到所述基础增强图像，其中，所述动态压缩系数和恢复因子根据定义，公式表示为：定义，公式表示为：式中，T为基本对比度，和分别表示基础层的最大像素值与最小像素值，log( )表示取对数操作。
[0014]进一步地，所述采用局部增强的方式对所述细节层进行局部增强，得到细节增强图像，包括：将所述细节层从对数域转换到指数域后进行归一化处理，得到归一化后的细节层；对所述归一化后的细节层利用局部均值和标准差进行区域的自适应对比度增强，得到所述细节层增强图像。
[0015]进一步地，所述对所述归一化后的细节层利用局部均值和标准差进行区域的自适应对比度增强，得到所述细节层增强图像，包括：对所述归一化后的细节层中满足局部增强条件的局部区域内的像素值进行增强，得到所述细节层增强图像，公式表示为：式中，表示细节层增强图像，C表示像素值放大倍本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法，其特征在于，所述方法包括：对变电站主变压器的可见光图像进行基于导向滤波的两尺度分解，得到基础层和细节层；采用动态压缩的方式对所述基础层进行亮度增强，得到基础增强图像；采用局部增强的方式对所述细节层进行局部增强，得到细节增强图像；对包含所述基础增强图像和所述细节增强图像的一次增强图像进行二次增强处理，得到二次增强图像；对所述一次增强图像和所述二次增强图像进行加权融合，得到变电站主变压器可见光增强结果图。2.如权利要求1所述的变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法，其特征在于，所述对变电站主变压器的可见光图像进行基于导向滤波的两尺度分解，得到基础层和细节层，包括：对所述可见光图像进行导向滤波处理，得到原始基础层，公式表示为：式中，GF（I）表示对所述可见光图像I进行引导滤波操作，分别是决定引导滤波器大小和边缘保持度的参数；将所述原始基础层转换到对数域后进行两尺度分解，得到所述基础层和所述细节层，公式表示为：公式表示为：式中，表示所述基础层，表示所述细节层，ln( )表示对数变换。3.如权利要求1所述的变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法，其特征在于，所述采用动态压缩的方式对所述基础层进行亮度增强，得到基础增强图像，包括：根据动态压缩系数和恢复因子对所述基础层进行动态压缩，得到所述基础增强图像，其中，所述动态压缩系数和恢复因子根据定义，公式表示为：定义，公式表示为：式中，T为基本对比度，和分别表示基础层的最大像素值与最小像素值，log( )表示取对数操作，表示基础层。4.如权利要求1所述的变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法，其特征在于，所述采用局部增强的方式对所述细节层进行局部增强，得到细节增强图像，包括：将所述细节层从对数域转换到指数域后进行归一化处理，得到归一化后的细节层；对所述归一化后的细节层利用局部均值和标准差进行区域的自适应对比度增强，得到
所述细节层增强图像。5.如权利要求4所述的变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法，其特征在于，所述对所述归一化后的细节层利用局部均值和标准差进行区域的自适应对比度...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊培培，葛健，谢佳，刘之奎，朱涛，卢一相，郭振宇，景瑶，李腾，廖军，马欢，张军，邱曼曼，阴春锦，张晗，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：