图像增强方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取原始彩色图像，并对原始彩色图像进行颜色空间转换，得到转换后图像；计算转换后图像对应的梯度矩阵和增强信息矩阵，并基于梯度矩阵和增强信息矩阵，确定出转换后图像对应的增强能量矩阵；对转换后图像进行高斯滤波，得到滤波图，并基于转换后图像与滤波图，得到掩模能量矩阵；基于掩模能量矩阵和增强能量矩阵，对转换后图像中的边缘区域和细节区域进行能量增强，得到目标中间图像；对目标中间图像进行颜色空间转换，得到能量增强后的彩色图像。这样，可以有效提高原始彩色图像的清晰度，进而提高了行车安全性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、‌随着汽车电动化和智能化的发展，高阶辅助驾驶与无人驾驶越来越备受关注，在高阶辅助驾驶与无人驾驶过程中，需要对车身周围的环境信息进行采集。然而在使用车载摄像头采集汽车周围图像时，由于光照、天气等因素，可能使得采集到的图像不够清晰，导致车辆无法准确感知周围环境信息，从而影响行车安全。因此，如何提高车载摄像头所采集的图像的清晰度，成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中车载摄像头所采集的汽车周围图像因光照、天气等因素影响，导致清晰度较低的问题。

2、第一方面，本申请提供了一种图像增强方法，所述方法包括：

3、获取原始彩色图像，并对所述原始彩色图像进行颜色空间转换，得到转换后图像；

4、计算所述转换后图像对应的梯度矩阵和增强信息矩阵，并基于所述梯度矩阵和所述增强信息矩阵，确定出所述转换后图像对应的增强能量矩阵；

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述计算所述转换后图像对应的梯度矩阵和增强信息矩阵，包括：

3.根据权利要求2所述的图像增强方法，其特征在于，所述各像素点的增强信息采用如下公式进行表示：

4.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述基于所述梯度矩阵和所述增强信息矩阵，确定出所述转换后图像对应的增强能量矩阵，包括：

5.根据权利要求4所述的图像增强方法，其特征在于，所述基于所述增强信息矩阵，确定出预设的神经网络中各神经元在不同时刻对应的脉冲值，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述计算所述转换后图像对应的梯度矩阵和增强信息矩阵，包括：

3.根据权利要求2所述的图像增强方法，其特征在于，所述各像素点的增强信息采用如下公式进行表示：

4.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述基于所述梯度矩阵和所述增强信息矩阵，确定出所述转换后图像对应的增强能量矩阵，包括：

5.根据权利要求4所述的图像增强方法，其特征在于，所述基于所述增强信息矩阵，确定出预设的神经网络中各神经元在不同时刻对应的脉冲值，包括：

6.根据权利要求4所述的图像增强方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王广，李郑伟，陈彬焜，马超，郑华莲，何娇，蔡雨航，
申请(专利权)人：成都赛力斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：