【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其是一种基于信息分治的图像增强方法、计算机装置和存储介质。
技术介绍
1、在拍摄照片时，通常因为拍摄环境客观条件限制或者摄影者不熟悉摄影技术等原因，导致拍摄过程处于低光照条件下，所得到的图像为暗图。为了使暗图符合要求，需要对暗图进行增强处理。目前的暗图增强技术包括直方图处理和伽马校正等方法，其原理在于通过分析暗图中的光学参数分布规律，从而对暗图中的像素进行增强。但是，由于暗图与正常图像相比本身就存在着信息缺失，因此目前的暗图增强技术容易出现不均衡的问题，使得增强后的图像的视觉效果较差。例如，基于直方图处理的暗图增强技术，增强后的图像容易因为灰度级移至较高的一侧而出现对比度衰减等问题。
2、针对基于分析暗图中的光学参数分布规律来进行增强的暗图增强技术存在的问题，提出了基于人工智能的暗图增强技术。例如，kin，gwn lore等人提出了第一个将神经网络应用到暗图增强任务的网络llnet，随后越来越多基于深度学习的神经网络出现，基于cnn，transformer等复杂架构的模型被相继提出。xu，xiaog...
【技术保护点】
1.一种基于信息分治的图像增强方法，其特征在于，所述基于信息分治的图像增强方法包括：获取待处理图像；
2.根据权利要求1所述的基于信息分治的图像增强方法，其特征在于，所述将所述待处理图像分解成多个图像块，包括：
3.根据权利要求1所述的基于信息分治的图像增强方法，其特征在于，所述使用基于图像块灰度共生矩阵熵的图像块分类算法，分别对各所述图像块进行分类，获得各所述图像块各自对应的类别标签，包括：
4.根据权利要求3所述的基于信息分治的图像增强方法，其特征在于，所述根据所述高斯模型和所述灰度共生矩阵熵，计算任一所述图像块对应的概率密度函...
【技术特征摘要】
1.一种基于信息分治的图像增强方法，其特征在于，所述基于信息分治的图像增强方法包括：获取待处理图像；
2.根据权利要求1所述的基于信息分治的图像增强方法，其特征在于，所述将所述待处理图像分解成多个图像块，包括：
3.根据权利要求1所述的基于信息分治的图像增强方法，其特征在于，所述使用基于图像块灰度共生矩阵熵的图像块分类算法，分别对各所述图像块进行分类，获得各所述图像块各自对应的类别标签，包括：
4.根据权利要求3所述的基于信息分治的图像增强方法，其特征在于，所述根据所述高斯模型和所述灰度共生矩阵熵，计算任一所述图像块对应的概率密度函数值，所使用的公式包括：
5.根据权利要求4所述的基于信息分治的图像增强方法，其特征在于，所述根据所述概率密度函数值，确定所述图像块对应的类别标签，包括：
6.根据权利要求3所述的基于信息分治的图像增强方法，其特征在于，所...
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