【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分析的
,具体说是一种应用于实时视频图像的自适应对比度增强的基于FPGA平台的自适应分级线性图形增强方法。
技术介绍
图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。目前监控行业中对于图像对比度线性增强的主要方法为单一线性对比度拉伸,上述方法在提升图像对比度的同时,会严重牺牲图像的过亮和过暗部分的信息,并且对于不同亮度,不同场景的图像适应性较差。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种应用于实时视频图像的自适应对比度增强的基于FPGA平台的自适应分级线性图形增强方法。本专利技术为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是: 本专利技术的基于FPGA平台的自适应分级线性图形增强方法,包括以下步骤: A、把输入视频流图像的 灰度值信息进行直方图统计和累积,并同时进行正反两个方向的累积,每累积5%的总像素点数标定一次灰度坐标,通过该坐标分析判断直方图的形状; B、根据已经生成的直方图形状,计算出4个灰度阈值,把对应的直方图划分为5个部分,即暗区次要部分,暗区保留部分,拉伸部分,亮区保留部分以及亮区次要部分,并根据每个部分的大小计算出该部分线段的斜率,根据不同场景图像的直方图信息产生出不同的灰度阈值并输出不同的斜率 ...
【技术保护点】
一种基于FPGA平台的自适应分级线性图形增强方法,包括以下步骤:A、把输入视频流图像的灰度值信息进行直方图统计和累积,并同时进行正反两个方向的累积,每累积5%的总像素点数标定一次灰度坐标,通过该坐标分析判断直方图的形状;B、根据已经生成的直方图形状,计算出4个灰度阈值,把对应的直方图划分为5个部分,即暗区次要部分,暗区保留部分,拉伸部分,亮区保留部分以及亮区次要部分,并根据每个部分的大小计算出该部分线段的斜率,根据不同场景图像的直方图信息产生出不同的灰度阈值并输出不同的斜率;C、根据上述5个部分的斜率以及上一区间的结束端点,计算下一区间经相应曲线处理后的灰度值,即为最终自适应增强后的输出值;D、将上述输出值作为输出视频流。
【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA平台的自适应分级线性图形增强方法,包括以下步骤: A、把输入视频流图像的灰度值信息进行直方图统计和累积,并同时进行正反两个方向的累积,每累积5%的总像素点数标定一次灰度坐标,通过该坐标分析判断直方图的形状; B、根据已经生成的直方图形状,计算出4个灰度阈值,把对应的直方图划分为5个部分,即暗区次要部分,暗区保留部分,拉伸部分,亮区保留部分以及亮区次要部分,并根据每个部分的大小计算出该部分线段的斜率,根据不同场景图像的直方图信息产生出不同的灰度阈值并输出不同的斜率; C、根据上述5个部分的斜率以及上一区间的结束端...
【专利技术属性】
技术研发人员:戴林,宇德志,白云飞,
申请(专利权)人:天津天地伟业数码科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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