[發(fā)明專利]一種低照度圖像的增強(qiáng)和去噪方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210524585.8
• 申請(qǐng)日: 2012-12-07
• 公開（公告）號(hào): CN103177424A
• 公開（公告）日: 2013-06-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張亮;沈沛意;張向東;宋娟;董洛兵;羅玲利;周夢(mèng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 西安弘理專利事務(wù)所 61214
• 代理人: 羅笛

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種低照度圖像的增強(qiáng)和去噪方法。?

背景技術(shù)

在霧天、陰雨天和晚上等低光照度條件下，采集的圖像對(duì)比度很低，可視性很差，如：智能交通監(jiān)控這類需要監(jiān)視視場(chǎng)進(jìn)行全天候監(jiān)視的情況，當(dāng)進(jìn)入夜間，因照度過低，為了看清景物，需要對(duì)低亮度圖像進(jìn)行增強(qiáng)和去噪處理，使畫面顯示的效果更好。?

直方圖均衡是一種常用的圖像對(duì)比度增強(qiáng)算法，這種方法對(duì)于背景和前景都太亮或者太暗的圖像是非常有用的，通過這種方法，亮度可以更好地在直方圖上分布，這樣就可以用于增強(qiáng)圖像局部的對(duì)比度而不會(huì)影響圖像整體的對(duì)比度。?

Retinex模型由Land和McCann于1971年提出，認(rèn)為：圖像的觀察結(jié)果只依賴于圖像表面的反射特性，而與光照條件無關(guān)?；赗etinex模型，可以通過處理低照度圖像得到一個(gè)灰度圖。Dong?etc發(fā)表的“FASTEFFICIENT?ALGORITHM?FOR?ENHANCEMENT?OF?LOW?LIGHTINGVIDEO”論文，把暗原色先驗(yàn)去霧算法應(yīng)用到視頻中，但是仍有些缺點(diǎn)存在，例如：場(chǎng)景不連續(xù)，有些會(huì)出現(xiàn)塊瑕疵。?

雙邊濾波器是一種可以保邊去噪的濾波器，它是指將當(dāng)前點(diǎn)的灰度?值用周圍點(diǎn)的灰度值的加權(quán)平均來代替，權(quán)因子不只和兩點(diǎn)之間的幾何距離有關(guān)，更和它們的灰度值差異有關(guān)，之所以可以達(dá)到此去噪效果，是因?yàn)闉V波器是由兩個(gè)函數(shù)構(gòu)成：一個(gè)函數(shù)是由幾何空間距離決定濾波器系數(shù)：另一個(gè)由像素差值決定濾波器系數(shù)；雙邊濾波器的優(yōu)勢(shì)在于可以做邊緣保存。?

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種低照度圖像的增強(qiáng)和去噪方法，在低光照、圖像亮度低及圖像噪聲過強(qiáng)時(shí)，實(shí)現(xiàn)了增強(qiáng)圖像亮度、去除了圖像噪聲，提高了圖像的可視覺效果。?

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種低照度圖像的增強(qiáng)和去噪方法，具體按照以下步驟實(shí)施：?

步驟1、將原始圖像L(x，y)輸入計(jì)算機(jī)的圖像處理系統(tǒng)，確定原始圖像L(x，y)的情況，判斷是否進(jìn)行圖像的增強(qiáng)和去噪處理：?

將原始圖像L(x，y)輸入計(jì)算機(jī)的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)原始圖像L(x，y)的拍攝環(huán)境、視覺效果以及原始圖像L(x，y)的亮度判斷原始圖像L(x，y)的情況，確定是否要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)和去噪處理：若原始圖像拍攝環(huán)境是在暗處，圖像不清晰且原始圖像L(x，y)的亮度低，判斷出原始圖像為低照度圖像就要對(duì)原始圖像L(x，y)進(jìn)行增強(qiáng)和去噪處理；?

步驟2、將原始圖像L(x，y)進(jìn)行反轉(zhuǎn)，得到反轉(zhuǎn)后圖像I(x，y)；?

步驟3、用暗原色先驗(yàn)法，選取反轉(zhuǎn)后圖像I(x，y)暗原色中亮度最大的0.1%的像素點(diǎn)，這些像素點(diǎn)都是不透明的，將這些像素點(diǎn)選定作為反轉(zhuǎn)后圖像I(x，y)的大氣光成分A；?

步驟4、將步驟2中獲得的反轉(zhuǎn)后圖像I(x，y)用亮度算法進(jìn)行處理，得到亮度圖像Y；?

步驟5、采用一個(gè)參數(shù)C來減弱步驟4中獲得的亮度圖像Y，得到消弱亮度后的圖像CY；?

步驟6、對(duì)步驟5中獲得的消弱亮度后的圖像CY進(jìn)行中值濾波，去除圖像CY的隨機(jī)噪聲，得到濾波后的圖像T(x，y)，濾波后的圖像T(x，y)即為反轉(zhuǎn)后圖像I(x，y)的透射率估測(cè)圖像T(x，y)；?

步驟7、結(jié)合步驟6所得到的透射率估測(cè)圖像T(x，y)和步驟3所得的大氣光成分A，用暗原色先驗(yàn)法對(duì)步驟2中獲得的反轉(zhuǎn)后圖像I(x，y)進(jìn)行去霧處理，得到圖像J；?

步驟8、將步驟7得到的圖像J進(jìn)行反轉(zhuǎn)處理，具體按步驟2中的反轉(zhuǎn)算法進(jìn)行反轉(zhuǎn)處理，即得到去霧后含有噪聲的圖像O(x，y)；?

步驟9、將步驟8所得到圖像O(x，y)和步驟1中輸入的原始圖像L(x，y)的綠色通道圖像G同時(shí)應(yīng)用到混合雙邊濾波器中，利用混合雙邊濾波器對(duì)圖像O(x，y)進(jìn)行去噪處理，輸出得到增強(qiáng)亮度和去噪后的圖像。?

本發(fā)明的特點(diǎn)還在于，?

步驟2具體按照以下步驟實(shí)施：?

經(jīng)步驟1判斷要對(duì)原始圖像L(x，y)進(jìn)行亮度增強(qiáng)處理后，將原始圖像L(x，y)進(jìn)行反轉(zhuǎn)，獲得亮度增強(qiáng)的反轉(zhuǎn)后圖像I(x，y)，具體的反轉(zhuǎn)算法如下：?

I^c|x|＝255-L^c|x|??????????(1)?

式中：c表示RGB顏色通道，L表示輸入的原始圖像，I表示反轉(zhuǎn)后輸?出的亮度增強(qiáng)的圖像。?

步驟4中亮度圖像Y的計(jì)算公式為：?

Y＝0.299×R+0.587×G+0.114×B????（2）。?