[發明專利]一種用于抑制低照度圖像中眩光并增強圖像的方法及裝置

有效

• 申請號: 201810836483.7
• 申請日: 2018-07-26
• 公開（公告）號: CN109064426B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 伍瑞卿;唐婷婷;黎藝泉;余大彥;陳偉;顧慶水
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/11
• 代理公司: 四川力久律師事務所 51221
• 代理人: 王蕓;張勇

本發明公開了種用于抑制低照度圖像中眩光并增強圖像的方法及裝置，通過自適應性的低照度圖像非線性曲線調整，能夠根據圖像的亮度信息進行自適應的亮度增強，并且在增強時對于眩光區域面積能夠有效控制，避免覆蓋有用信息。該方法包括：輸入低照度圖像；對所輸入的低照度圖像進行全局增強處理，以獲取第一增強圖像；對所輸入的低照度圖像進行圖像分割，并在存高亮區域時計算分割的各區域參數；根據區域參數，利用非線性曲線對第一增強圖像進行調整，以獲取調整圖像；對調整圖像進行圖像去霧處理，獲取第二增強圖像。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種用于抑制低照度圖像中眩光并增強圖像的方法及裝置。

背景技術

通常受攝像頭性能退化、環境光線不均、光線不足、光線干擾、煙霧退化等不利因素的影響，拍攝得到的圖像會存在一些質量問題，比如對比度低、細節信息損失等。圖像增強的主要目的是突出感興趣的目標信息，提高圖呈現清晰細節的能力，降低圖像的冗余信息。圖像增強是其他許多基于視覺的技術至關重要的基礎，比如對象檢測和跟蹤等。圖像增強可以在頻率域與空間域進行，空間域增強主要分為像素點運算和鄰域運算，頻率域增強可以分為圖像的平滑和銳化。

在低照度環境(例如，照度小于1Lux或1流明)中拍攝的圖像的視覺質量問題更為嚴重，特別是帶有眩光的低照度圖像中大量細節信息被隱藏在黑暗中。現有的圖像增強方法研究中，對于低照度條件下拍攝下的帶有眩光的圖像尚沒有較為通用的方法，一些常規增強算法用于低照度圖像增強，無法獲得理想的增強效果，甚至會帶來更嚴重的圖像不清晰和圖像失真等一系列不良影響。

最直觀和簡單方式就是直接放大低照度區域增強低照度區域的可見性，但是這處理方法將導致眩光區域可能被過飽和，放大明亮區域，破壞圖像的細節。

自適應的直方圖均衡化處理的算法根據圖像的區域信息有效地擴展圖像的灰度范圍，由于該算法關注對比度增強并不是從真正的光照因素出發，所以存在增強過度和增強不足的風險，會在一定程度上放大眩光區域，而且容易引入難以抑制的斑點噪聲。

Retinex增強算法受到廣泛關注，它假設圖像可以分解為反射率和照明，將反射率作為最終增強結果。它分單尺度Retinex增強(SSR)和多尺度Retinex增強(MSR)兩大類，但增強結果往往看起來不自然，而且容易出現過增強現象和色偏問題。

圖像的非線性變換方法也常用于增強低照度圖像。Gamma校正便是其中一種，Minjae Kim，Dubok，Park等在IEEE TRANSACTIONS ON Consumer Electronics，2015，61(1)：72-80中使用了Gamma校正的直方圖調整算法，該方法對每個顏色通道設定一個低閾值和高閾值，低閾值設定在直方圖的峰值處，高閾值為大部分像素的累積強度值。利用設定的閾值，按照一定的色調映射規則進行Gamma變換，將暗像素轉換為明亮的像素值，得到增強后的圖像。該方法雖然能將低照度圖像得到良好的增強，并且增強后的圖像眩光區域放大面積較小。但是由于伽馬校正時沒有考慮各像素與其鄰域的關系，因此增強后的圖像存在一定的色偏，與真實場景不一致。

Guo X，Li Y，Ling H在IEEE Transactions on Image Processing，2017，26(2)：982-993.發表的LIME：Low-Light Image Enhancement via Illumination MapEstimation[J].中利用通過查找R、G和B通道的最大值來分別估計每個像素的亮度。在最初的照明圖(illumination map)上加上一個結構，作為最終的照明圖來細化初始的照明圖，實現低照度圖像的增強。該方法對于一定條件下的低照度圖像得到良好的增強，但是對于幾乎沒有亮度的極低照度圖像在增強時會被過度增強，自適應性較差。特別是對于存在眩光的極低照度圖像，眩光區域幾乎被放大到了全圖，能得到的有效信息十分有限。