本申请适用于图像增强领域，提供了一种测绘图像增强方法、装置以及存储介质，包括：服务器基于Retinex算法，获取目标原始测绘图像的增强图像；获取目标原始测绘图像的噪声方差以及可见边缘强度，并解析出Retinex算法中双边滤波器中的空间几何标准差参数初始值以及亮度标准差参数初始值；设定亮度标准差参数与可见边缘强度满足第一约束条件；空间几何标准差参数与噪声方差满足第二约束条件；基于第一约束条件以及第二约束条件，对Retinex算法中的亮度标准差参数以及所述空间几何标准差参数进行自适应调整，直至更新后的增强图像的峰值信噪比值最小时，输出更新后的增强图像。该算法可以有效地保留边缘细节信息，同时增强了图像的对比度，且减少了算法计算量。且减少了算法计算量。且减少了算法计算量。
【技术实现步骤摘要】
一种测绘图像增强方法、装置、电子设备以及存储介质
[0001]本申请属于图像增强
，尤其涉及一种测绘图像增强方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技的发展与进步，人们对各个领域的技术要求越来越高。测绘工程作为一个极为重要的领域，对于地图制作、建筑设计、以及交通规划等方面起到了极为重要的作用。图像处理技术的出现，使得测绘工程得到了广泛的应用。
[0003]图像增强是图像预处理环节中一项非常重要的工作，它是利用各种数学方法和特定的变换手段以增强图像的对比度、目视效果和清晰度。其中Retinex方法是目前应用比较广泛的一种图像增强算法；其中，多尺度Retinex算法和中心环绕的Retinex算法是其最常用的两种算法。
[0004]近年来，研究者们针对Retinex算法提出了不同的改进方法。例如，2015年有人提出了一种利用三高斯模型和高斯滤波相结合的Retinex算法，以提高图像的对比度，抑制图像光晕现象；2016年，有人提出一种HSV色彩空间中Retinex结构光图像增强算法，通过将彩色图像从RGB空间转换到HSV颜色空间，再对V分量用传统的MSR算法进行增强，以改善图像的色彩饱和度。然而以上各种对Retinex算法的改进都是需要人工调节参数。
[0005]因此，如何避免人工调节Retinex算法中的参数，提高Retinex算法增强测绘图像的效果以及效率是目前急需解决的问题。
技术实现思路
[0006]本申请实施例提供了一种测绘图像增强方法、装置、电子设备以及存储介质，可以提高了Retinex算法增强图像的效果以及效率。
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种测绘图像增强方法，包括：基于Retinex算法，获取目标原始测绘图像的增强图像；获取所述目标原始测绘图像的噪声方差以及可见边缘强度，并解析出所述Retinex算法中双边滤波器中的空间几何标准差参数初始值以及亮度标准差参数初始值；设定亮度标准差参数与所述可见边缘强度满足第一约束条件；空间几何标准差参数与所述噪声方差满足第二约束条件；基于所述第一约束条件以及所述第二约束条件，对所述Retinex算法中的亮度标准差参数以及所述空间几何标准差参数进行自适应调整，直至所述更新后的增强图像的峰值信噪比值最小时，输出更新后的增强图像。
[0008]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于Retinex算法，获取目标原始测绘图像的增强图像，包括以下步骤：利用双边滤波器对目标原始测绘图像进行照度估计，获取所述目标原始测绘图像的照度图像；基于所述照度图像，获取所述目标原始测绘图像的反射图像；基于所述反射图像，获取所述目标原始测绘图像的增强图像。
[0009]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述目标原始测绘图像是由无噪声图像与高斯噪声相叠加而成；所述获取所述目标原始测绘图像的噪声方差，包括：获取所述目标原
始测绘图像的协方差矩阵；基于所述协方差矩阵，获取所述目标原始测绘图像的噪声方差。
[0010]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取所述目标原始测绘图像的可见边缘强度，包括以下步骤：利用一阶微分算子，估算所述目标原始测绘图像的第一梯度幅值以及梯度方位角；对所述第一梯度幅值进行非极大值约束，获取第二梯度幅值；基于所述第二梯度幅值以及梯度方位角，获取所述目标原始测绘图像的图像边缘像素总和。
[0011]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述第一约束条件是指所述亮度标准差参数与所述可见边缘强度满足第一线性关系；所述第二约束条件是指所述空间几何标准差参数与所述噪声方差满足第二线性关系。
[0012]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述第一约束条件以及所述第二约束条件，对所述Retinex算法中的亮度标准差参数以及所述空间几何标准差参数进行自适应调整，包括以下步骤：调整所述第一线性参数，获取更新后的亮度标准差参数；调整所述第二线性参数，获取更新后的空间几何标准差参数；基于所述更新后的亮度标准差参数以及所述更新后的空间几何标准差参数，获取更新后的Retinex算法。
[0013]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述更新后的增强图像的峰值信噪比值最小时，输出更新后的增强图像，包括以下步骤：基于更新后的Retinex算法，获取所述目标原始测绘图像的更新后的增强图像；当所述更新后的增强图像的峰值信噪比值最小时，输出更新后的增强图像。
[0014]第二方面，本申请实施例提供了一种测绘图像增强装置，包括：增强图像获取模块，其用于基于Retinex算法，获取目标原始测绘图像的增强图像；初始值获取模块，其用于获取所述目标原始测绘图像的噪声方差以及可见边缘强度，并解析出所述Retinex算法中双边滤波器中的空间几何标准差参数初始值以及亮度标准差参数初始值；约束设定模块，其用于设定亮度标准差参数与所述可见边缘强度满足第一约束条件；空间几何标准差参数与所述噪声方差满足第二约束条件；自适应调整模块，其用于基于所述第一约束条件以及所述第二约束条件，对所述Retinex算法中的亮度标准差参数以及所述空间几何标准差参数进行自适应调整，直至所述增强图像的峰值信噪比值最小时，输出相对应的增强图像。
[0015]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述测绘图像增强方法。
[0016]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述基于区块链的交通数据协同调度方法。
[0017]可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
[0018]本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：服务器基于Retinex算法，获取目标原始测绘图像的增强图像；获取目标原始测绘图像的噪声方差以及可见边缘强度，并解析出Retinex算法中双边滤波器中的空间几何标准差参数初始值以及亮度标准差参数初始值；设定亮度标准差参数与可见边缘强度满足第一约束条件；空间几何标准差参数与所述噪声方差满足第二约束条件；基于第一约束条件以及第二约束条件，对Retinex算法中的亮度标准差参数以及空间几何标准差参数进行自适应调整，直至更新后的增强图像的峰值
信噪比值最小时，输出更新后的增强图像。通过估算出目标原始测绘图像的噪声方差和边缘强度，然后与空间几何标准差参数和亮度标准差参数做线性相关运算，寻求最优参数，该算法可以有效地保留边缘细节信息，抑制了光晕现象，同时增强了图像的对比度，且减少了算法计算量。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种测绘图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：基于Retinex算法，获取目标原始测绘图像的增强图像；获取所述目标原始测绘图像的噪声方差以及可见边缘强度，并解析出所述Retinex算法中双边滤波器中的空间几何标准差参数初始值以及亮度标准差参数初始值；设定亮度标准差参数与所述可见边缘强度满足第一约束条件；空间几何标准差参数与所述噪声方差满足第二约束条件；基于所述第一约束条件以及所述第二约束条件，对所述Retinex算法中的亮度标准差参数以及所述空间几何标准差参数进行自适应调整，直至所述更新后的增强图像的峰值信噪比值最小时，输出更新后的增强图像。2.如权利要求1所述的测绘图像增强方法，其特征在于，所述基于Retinex算法，获取目标原始测绘图像的增强图像，包括以下步骤：利用双边滤波器对目标原始测绘图像进行照度估计，获取所述目标原始测绘图像的照度图像；基于所述照度图像，获取所述目标原始测绘图像的反射图像；基于所述反射图像，获取所述目标原始测绘图像的增强图像。3.如权利要求1所述测绘图像增强方法，其特征在于，所述目标原始测绘图像是由无噪声图像与高斯噪声相叠加而成；所述获取所述目标原始测绘图像的噪声方差，包括：获取所述目标原始测绘图像的协方差矩阵；基于所述协方差矩阵，获取所述目标原始测绘图像的噪声方差。4.如权利要求1所述测绘图像增强方法，其特征在于，所述获取所述目标原始测绘图像的可见边缘强度，包括以下步骤：利用一阶微分算子，估算所述目标原始测绘图像的第一梯度幅值以及梯度方位角；对所述第一梯度幅值进行非极大值约束，获取第二梯度幅值；基于所述第二梯度幅值以及梯度方位角，获取所述目标原始测绘图像的图像边缘像素总和。5.如权利要求1所述的测绘图像增强方法，其特征在于，所述第一约束条件是指所述亮度标准差参数与所述可见边缘强度满足第一线性关系；所述第二约束条件是指所述空间几何标准差参数与所述噪声方差满足第二线性关系。6.如权利要求5所述的测绘图像增强方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，崔磊磊，王刚刚，房高林，薛春峰，曹文建，郭倩倩，
申请(专利权)人：郑州众益信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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