[發明專利]基于Retinex理論的圖像增強方法、裝置和設備在審
| 申請號： | 201810686408.7 | 申請日： | 2018-06-28 |
| 公開（公告）號： | CN110211049A | 公開（公告）日： | 2019-09-06 |
| 發明（設計）人： | 朱丹;那彥波 | 申請（專利權）人： | 京東方科技集團股份有限公司 |
| 主分類號： | G06T5/00 | 分類號： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243 | 代理人： | 許靜;黃燦 |
| 地址： | 100015 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 輸入圖像 損失函數 圖像增強 入射 激活函數 優化圖像 求解 圖像 | ||
1.一種基于Retinex理論的圖像增強方法，其特征在于，包括：
獲取輸入圖像；
求解使損失函數最小的所述輸入圖像的入射分量；
根據所述入射分量，得到所述輸入圖像的優化圖像；
其中，所述損失函數包含激活函數。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述損失函數為如下函數：
其中，c1、c2和c3為預設權重值，l為所述入射分量的對數，s為所述輸入圖像的對數，為l的一階偏導，為s-l的一階偏導。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述損失函數為如下函數：
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，采用Scharr算子求解和
5.如權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述求解使損失函數最小的所述輸入圖像的入射分量，包括：
使用Adam優化算法求解使所述損失函數的最小的所述輸入圖像的入射分量。
6.如權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述入射分量，得到所述輸入圖像的優化圖像，包括：
去除所述輸入圖像中的所述入射分量，得到所述輸入圖像的反射分量；
對所述入射分量進行伽馬校正，得到校正分量；
將所述反射分量與所述校正分量的乘積作為所述優化圖像。
7.如權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述入射分量，得到所述輸入圖像的優化圖像之前，所述方法還包括：
獲取所述輸入圖像的色度飽和度亮度HSV空間中H通道的圖像信息、S通道的圖像信息，以及V通道的圖像信息，其中，所述入射分量為所述V通道的圖像信息的入射分量；
所述根據所述入射分量，得到所述輸入圖像的優化圖像，包括：
根據所述入射分量，得到所述輸入圖像優化后的V通道的圖像信息；
將所述H通道的圖像信息、所述S通道的圖像信息和所述優化后的V通道的圖像信息轉換為紅綠藍RGB空間的所述優化圖像。
8.一種基于Retinex理論的圖像增強裝置，其特征在于，包括：
第一獲取模塊，用于獲取輸入圖像；
求解模塊，用于求解使損失函數最小的所述輸入圖像的入射分量；
處理模塊，用于根據所述入射分量，得到所述輸入圖像的優化圖像；
其中，所述損失函數包含激活函數。
9.如權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述損失函數為如下函數：
其中，c1、c2和c3為預設權重值，l為所述入射分量的對數，s為所述輸入圖像的對數，為l的一階偏導，為s-l的一階偏導。
10.如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述損失函數為如下函數：
11.如權利要求10所述的裝置，其特征在于，采用Scharr算子求解和
12.如權利要求8至11中任一項所述的裝置，其特征在于，所述求解模塊用于使用Adam優化算法求解使所述損失函數的最小的所述輸入圖像的入射分量。
13.如權利要求8至11中任一項所述的裝置，其特征在于，所述處理模塊，包括：
去除單元，用于去除所述輸入圖像中的所述入射分量，得到所述輸入圖像的反射分量；
校正單元，用于對所述入射分量進行伽馬校正，得到校正分量；
運算單元，用于將所述反射分量與所述校正分量的乘積作為所述優化圖像。
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