【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机图像处理的，尤其涉及一种无人机采集图像增强方法。
技术介绍
1、随着数字图像处理和计算机视觉的不断发展，使用无人机通过巡航方式进行图像采集的应用越来越普遍。无人机在光照不均的条件下采集的低光照图像具有低照度特征，给后期无人机的高效工作带来很大的不便，在很大程度上抑制了无人机在图像检测领域的应用与发展。现有的图像增强算法虽然在大雾、夜间拍摄条件下的图像质量的提高上有明显效果，但是至今仍然没有很有效地消除图像的局部曝光不足、光晕和图像的轮廓纹理不清晰等问题，处理效率较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供的无人机采集图像增强方法，解决现有方法低光照图像处理效率较低的技术问题，本专利技术在保持提升图像质量的同时有效消除图像的局部曝光不足、光晕和图像的轮廓纹理不清晰等问题，并提升了细节清晰度、达到色彩保真的效果。
2、一种无人机采集图像增强方法，包括：
3、s101：低照度图像通过高斯模糊函数进行去噪处理，得到第一图像；
4、s102：所述第一图像从rgb颜色空间转换成灰度图像，在灰度图像的yuv颜色空间中进行亮度分量y的提取，得到亮度分量y的直方图；
5、s103：确定亮区域和暗区域，其中，预设均值点像素值，将所述直方图中像素点的像素值小于所述预设均值点像素值的作为所述暗区域的像素点，大于或等于所述预设均值点像素值的作为所述亮区域的像素点；
6、s104：确定修正系数α，所述修正系数α根据所述亮区域
7、s105：所述第一图像根据所述修正系数α进行非线性变换，得到第二图像；
8、s106：所述第二图像进行去噪处理。
9、有益效果
10、该专利技术首先对采集的低照度图像用高斯模糊函数进行图像去噪，以便对图像边缘进行平滑，然后划分图像的亮暗区域，将无人机采集的rgb图像转换成灰度图像，然后计算灰度像素的均值和方差，通过计算亮度系数划分亮暗区域，最后计算修正系数并进行亮度修正。根据滑动窗口的像素均值与设定的均值点进行计算得到修正系数，完成图像亮度的修正，并采用三次快速均值滤波进行去噪。将专利技术图像增强算法的结果从主观视觉和客观评价指标两个方面与现有的ssr、msr和msrcr算法进行对比分析，结果表明本专利技术的算法能够有效地改善图像局部亮度、提高图像对比度和保留轮廓边缘纹理信息。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种无人机采集图像增强方法，适应于低照度图像的处理，其特征在于，其方法包括，
2.根据权利要求1所述的无人机采集图像增强方法，其特征在于，步骤S101，包括，
3.根据权利要求2所述的无人机采集图像增强方法，其特征在于，步骤S102，包括，
4.根据权利要求3所述的无人机采集图像增强方法，其特征在于，步骤S104，包括，
5.根据权利要求4所述的无人机采集图像增强方法，其特征在于，步骤S105，包括，
6.根据权利要求5所述的无人机采集图像增强方法，其特征在于，步骤S106，包括
【技术特征摘要】
1.一种无人机采集图像增强方法，适应于低照度图像的处理，其特征在于，其方法包括，
2.根据权利要求1所述的无人机采集图像增强方法，其特征在于，步骤s101，包括，
3.根据权利要求2所述的无人机采集图像增强方法，其特征在于，步骤s102，包括，
【专利技术属性】
技术研发人员：樊红，王海翔，车凯，白林亭，杨芷柔，文鹏程，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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