[發明專利]基于目的性優化及直方圖均衡化的夜間彩色圖像增強方法

有效

• 申請號: 201410093012.3
• 申請日: 2014-03-13
• 公開（公告）號: CN103886565B
• 公開（公告）日: 2017-02-22
• 發明（設計）人: 趙華夏;趙宏宇;段娟;肖創柏
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06T5/40
• 分類號: G06T5/40
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司11203
• 代理人: 樓艮基

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，具體涉及一種夜間彩色圖像處理方法及系統。?

背景技術

夜間圖像增強技術在計算攝影學和計算機視覺領域都有很大的應用意義，主要表現在夜間圖像增強技術能夠有效的增強攝影效果；一些計算機視覺算法（如：光度分析算法）的輸入圖像往往是非夜間圖像，夜間圖像增強技術能夠增大此類算法的適應范圍；一些高級任務（如：視頻監控）也將受益于夜間圖像增強技術。?

目前對于夜間圖像質量增強的技術主要包括圖像融合和圖像增強。圖像融合技術包括夜間圖像與可見光圖像融合以及夜間圖像與紅外圖像融合，此類方法都需要在同一場景下采集多幅不同頻譜的圖像且算法復雜耗時。圖像增強技術可分為空間統一方法和空間非統一方法兩類。空間統一方法主要包括：對數壓縮，伽瑪校正，直方圖均衡，線性拉伸；這類方法計算高效，實現簡單，但是效果往往不能滿足實際的應用。空間非統一方法主要包括：局部直方圖均衡，基于人眼對比敏感度的方法，基于Retinex方法等；這類算法往往算法效果較好。其中基于Retinex模型的增強算法對夜間圖像具有較好的增強效果。根據估計亮度圖像的方法不同，基于Retinex模型的增強算法大致分為基于路徑比較的方法、基于迭代的方法和中心環繞計算方法等。其中，中心環繞的Retinex算法是使用最為廣泛的方法。具有代表性的有單尺度Retinex（Singlescale-Retinex,SSR）算法和多尺度Retinex（Multiscale-Retinex,MSR）算法，以及在此基礎上為了克服顏色失真問題而提出的顏色復原的多尺度Retinex（Multiscale-Retinexwithcolorrestoration,MSRCR）算法。鑒于中心環繞方法存在“光暈偽影”的現象，MichaelElad等提出了基于雙邊濾波的Retinex算法，該算法能夠有效地消除“光暈偽影”現象；Meylan等提出了一種基于中心/鄰域Retinex模型的自適應濾波方法，根據圖像邊緣方向自適應調整濾波器的形狀，以此抑制圖像邊緣處的Halo效應，但仍不可避免地在圖像邊緣處產生過增強現象。?

夜間圖像往往存在對比度、亮度偏低現象，基于此種問題本發明采用最優化算法來增強夜間圖像的對比度，利用改進的直方圖均衡化及改進的Gamma變換增強夜間圖像的亮度。一般的最優化算法往往利用迭代的方式進行處理，運算相對比較復雜，本發明采用目的性優化進行夜間圖像對比度的增強，基本滿足實際應用的實時性要求。改進的直方圖均衡化及改進的Gamma變換是在保護細節的前提下進行的亮度增強。?

發明內容

本發明的目的在于提出一種基于目的性優化及直方圖均衡化的夜間彩色圖像增強方法。?

本發明的特征在于，在計算機中是依次按以下步驟實現的：?

步驟(1)，讀取一幅未處理的夜間彩色圖像I(x，y)簡稱原圖像；?

步驟(2)，把所述的原圖像I(x，y)從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間，并對其進行歸一化使其各像素點的像素值取值范圍為[0，1]，對其中的亮度分量V按以下步驟進行夜間彩色圖像增強操作；?

步驟(3)，依次按以下步驟計算對應于所述原圖像I(x，y)的經過增強的夜間彩色圖像R(x，y)，簡稱結果圖像：?

步驟(3.1)，設定：用于控制所述結果圖像R(x，y)中各像素點在x，y兩個方向上未知梯度分量的兩個對應輔助變量h_p、v_p的參數θ，使所述兩個輔助變量h_p、v_p在數值上分別近似于所述原圖像I(x，y)中對應像素點在x，y兩個方向上的梯度分量?該控制參數θ的取值范圍為[0.02,0.9]，的取值范圍為[-1，1]；?

步驟(3.2)，利用所述控制參數θ來設定h_p、v_p的數值：?