基于亮通道滤波的彩色图像增强方法技术

本发明专利技术公开一种基于亮通道滤波的彩色图像增强方法，主要解决现有技术存在的增强结果图像中物体缘处的“光晕伪影”和处理耗时的问题。其实现步骤是：对待增强彩色图像的每个像素点的RGB分量取最大值，获得亮通道图像I(x,y)；对亮通道图像I(x,y)进行灰度闭运算，将其结果定义为I′(x,y)；结合亮通道图像I(x,y)，通过快速联合双边滤波器对亮通道图像的灰度闭运算结果滤波，获得光照分量L(x,y)；将光照分量L(x,y)代入光照-反射成像模型，求解输入图像的RGB各颜色通道的反射分量，并将各颜色通道的反射分量扩展至区间[0,255]，得到的彩色图像即为最终的增强结果。本发明专利技术仅需单幅输入图像，即可增强偏暗图像，消除光照不均匀图像的阴影，可用于目标检测、跟踪和识别的预处理。

【技术实现步骤摘要】
基于亮通道滤波的彩色图像增强方法
本专利技术属于图像处理
，特别涉及图像的增强方法，可用于偏暗图像的增强及光照不均匀图像的阴影消除。
技术介绍
在图像获取过程中，由于光源的变化、环境光照、物体遮挡等原因，造成了场景中物体接收到的光照强度不足、不均匀，使图像质量严重下降，影响了图像信息的辨识，导致后续图像细节特征的提取、目标的识别、跟踪和理解等处理无法正常进行。一直以来，光照不足、光照不均匀图像的增强问题得到了学术界的广泛关注。Braun等人(Braun,GustavJ.,andMarkD.Fairchild."Imagelightnessrescalingusingsigmoidalcontrastenhancementfunctions."JournalofElectronicImaging8.4(1999):380-393.)进行色调映射，并且结合图像均值、方差来确定函数参数，该方法简单快速，但当图像动态范围过高时，局部细节会丢失。Kim等人(Kim,Joung-Youn,Lee-SupKim,andSeung-HoHwang."Anadvancedcontrastenhancementusingpartiallyoverlappedsub-blockhistogramequalization."CircuitsandSystemsforVideoTechnology,IEEETransactionson11.4(2001):475-484.)提出了部分重叠子块直方图均衡化，该方法基本消除了子块不重叠方法的块效应，相比子块完全重叠的方法减少了运算量，但仅考虑局部子块中灰度分布，削弱了图像层次感。Rizzi等人(Rizzi,Alessandro,CarloGatta,andDanieleMarini."Anewalgorithmforunsupervisedglobalandlocalcolorcorrection."PatternRecognitionLetters24.11(2003):1663-1677.)提出自动颜色均衡化模型，在考虑了颜色和亮度的空间分布的情况下进行局部自适应滤波，该方法增强了彩色图像的对比度，但对于不满足灰度世界假设的图像，易导致明显的颜色失真。Fattal(Fattal,Raanan,DaniLischinski,andMichaelWerman."Gradientdomainhighdynamicrangecompression."ACMTransactionsonGraphics(TOG).Vol.21.No.3.ACM,2002.)将图像变换到梯度域，抑制较大的梯度，拉伸较小的梯度并且保持梯度的方向不变，虽然增强了原图中暗区域的细节，但也一定程度地削弱了亮处的细节。肖俊,宋寿鹏,丁丽娟提出的空域同态滤波方法研究[J].中国图像图形学报,2008,13(12):2302-2305.)，是基于光照-反射成像模型，其将图像取对数后，在空域对图像低通滤波，然后利用滤波结果估计光照分量，该方法压缩了动态范围，速度与性能优于传统的频域同态滤波，但结果的优劣关键在于滤波模板权值的选取。Land(Land,EdwinHerbert."Analternativetechniqueforthecomputationofthedesignatorintheretinextheoryofcolorvision."ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences83.10(1986):3078-3080.)将光照-反射成像模型与人类视觉对亮度和颜色的感知特性结合，提出了Retinex理论，并给出随机路径和中心环绕两种求解光照的方法。Jobson等人(Jobson,DanielJ.,Zia-urRahman,andGlennA.Woodell."Amultiscaleretinexforbridgingthegapbetweencolorimagesandthehumanobservationofscenes."ImageProcessing,IEEETransactionson6.7(1997):965-976.Rahman,Zia-ur,DanielJ.Jobson,andGlennA.Woodell."Retinexprocessingforautomaticimageenhancement."JournalofElectronicImaging13.1(2004):100-110.)基于Retinex理论，通过高斯环绕函数计算亮度图像，分别提出了单尺度、多尺度和带颜色恢复的多尺度三个版本的Retinex方法。单尺度Retinex(SSR,SingleScaleRetinex)方法效果取决于尺度常数的大小，多尺度Retinex(MSR,Multi-ScaleRetinex)方法可能会导致光晕伪影且运算量大，带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR,MultiScaleRetinexwithColorrendetion)方法对违反灰度世界假设的图像进行了颜色恢复，但颜色修正效果并不明显。Kimmel(Kimmel,Ron,etal."Avariationalframeworkforretinex."InternationalJournalofComputerVision52.1(2003):7-23.)将已有的多种Retinex方法规范成统一的变分形式，计算速度快，但易使阴影边界模糊，产生“光晕伪影”。以上方法中基于Retinex理论的方法在动态范围压缩、颜色再现等方面性能突出，但这些方法都有这样一个共同缺点：在增强结果图像中场景物体边缘处会存在“光晕伪影”，即经过增强的图像，在对比度较高的边缘区域存在着像光晕一样的影子。这是由于在估计光照时主要根据周围像素的位置远近赋予不同的权重，没有充分考虑到如何保持像素亮度突变，从而造成高对比度边缘区域光照估计的失真。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于亮通道滤波的彩色图像增强方法，以消除增强结果图像中的“光晕伪影”，减小场景物体边缘区域光照分量估计的失真，提高彩色图像的清晰度。实现本专利技术的目的技术思路是：基于图像的光照-反射成像模型，通过估计光照分量，有效地获取环境光照信息，进一步求解场景物体的反射分量，去除光照对成像过程的影响。其具体步骤包括如下：(1)通过数字成像设备，获得单幅彩色数字图像P(x,y)；(2)将获取的彩色数字图像转换到红绿蓝颜色空间，并求取每个像素点在该颜色空间下的RGB分量最大值，获得亮通道图像I(x,y)，并将亮通道图像作为光照分量的初步估计值，其中(x,y)是图像中任一像素的坐标；(3)对亮通道图像I(x,y)进行灰度闭运算，得到光照分量的粗估计值I′(x,y)；(4)结合亮通道图像I(x,y)，通过快速联合双边滤波器对光照分量的粗估计值I′(x,y)进行细化处理，得到光照分量L(x,y)；(5)将光照分量L(x,y)代入光照-反射成像模型，求解输入彩色图像P(x,y)在RGB颜色空间中RGB各通道的反射分量Rc(x,y)，将反射分量Rc(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于亮通道滤波的彩色图像增强方法，包括如下步骤：（1）通过数字成像设备，获得单幅彩色数字图像P(x,y)；（2）将获取的彩色数字图像转换到红绿蓝RGB颜色空间，并求取每个像素点在该颜色空间下的RGB分量最大值，获得亮通道图像I(x,y)，并将亮通道图像作为光照分量的初步估计值，其中(x,y)是图像中任一像素的坐标；（3）对亮通道图像I(x,y)进行灰度闭运算，得到光照分量的粗估计值I′(x,y)；（4）结合亮通道图像I(x,y)，通过快速联合双边滤波器对光照分量的粗估计值I′(x,y)进行细化处理，得到光照分量L(x,y)；（5）将光照分量L(x,y)代入光照?反射成像模型，求解输入彩色图像P(x,y)在RGB颜色空间中RGB各通道的反射分量Rc(x,y)，将反射分量Rc(x,y)灰度值扩展至区间[0,255]，得到的彩色图像即为最终的增强结果，其中c∈{R,G,B}。

【技术特征摘要】
1.一种基于亮通道滤波的彩色图像增强方法，包括如下步骤：(1)通过数字成像设备，获得单幅彩色数字图像P(x,y)；(2)将获取的彩色数字图像转换到RGB颜色空间，并求取每个像素点在该颜色空间下的RGB分量最大值，获得亮通道图像I(x,y)，并将亮通道图像作为光照分量的初步估计值，其中(x,y)是图像中任一像素的坐标；(3)对亮通道图像I(x,y)进行灰度闭运算，得到光照分量的粗估计值I′(x,y)：3a)对亮通道图像I(x,y)进行灰度膨胀运算，即选取碟形结构元素，使该结构元素中心在亮通道图像I(x,y)图像内能逐点滑动，再用亮通道图像I(x,y)中与结构元素重合像素中的最大灰度值替代亮通道图像I(x,y)中与结构元素中心重合的像素灰度值，得到亮通道图像I(x,y)灰度膨胀后的结果It(x,y)；3b)对灰度膨胀后的结果It(x,y)进行灰度腐蚀运算，即选取碟形结构元素，使该结构元素中心在灰度膨胀后的结果It(x,y)图像内逐点滑动，再用灰度膨胀后的结果It(x,y)中与结构元素重合像素中的最小灰度值替代It(x,y)中与结构元素中心重合的像素灰度值，得到光照分量的粗估计值I′(x,y)；(4)结合亮通道图像I(x,y)，通过快速联合双边滤波器对光照分量的粗估计值I′(x,y)进行细化处理，得到光照分量L(x,y)：4a)将亮通道图像I(x,y)和光照分量的粗估计值I′(x,y)作为快速联合双边滤波器的输入图像，并对亮通道图像I(x,y)的空间分辨率进行α倍的降采样，对亮通道图像I(x,y)的幅度分辨率进行β倍的降采样，得到网格化的三维空间(xd,yd,Id)，其中xd为降采样后的空间横坐标，yd为降采样后的空间纵坐标，Id为降采样后的灰度值，α＝16，β＝10；4b)利用网格化的三维空间构造灰度值三维数组：Idata(xd,yd,Id)和权值三维数组：Iw(xd,yd,Id)；4c)遍历亮通道图像I(x,y)的每个像素，将光照分量粗估计值I′(x,y)中与亮...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙伟，郭宝龙，韩龙，陈龙，倪越，贾伟，田雪涛，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：