[發(fā)明專利]圖像處理方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011359674.2
• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112348760A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫剛
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南傲英創(chuàng)視信息科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/20;G06T5/50
• 代理公司: 長沙朕揚知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43213
• 代理人: 鄧宇

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種圖像處理方法及系統(tǒng)，以在壓縮過程中增強(qiáng)細(xì)節(jié)信息。本發(fā)明方法包括：采用雙邊濾波將原始圖像分解為基底圖像和細(xì)節(jié)圖像；對所述基底圖像進(jìn)行自適應(yīng)動態(tài)范圍壓縮，以及對所述細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行細(xì)節(jié)增強(qiáng)；將自適應(yīng)動態(tài)范圍壓縮處理后的基底圖像與細(xì)節(jié)增強(qiáng)后的細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行加權(quán)融合后作為DRCDDE輸出結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

高性能的熱成像系統(tǒng)采用14bits或更高位寬的ADC對探測信號進(jìn)行采樣，從而提高對大動態(tài)范圍紅外場景的量化精度，和對局部小對比度細(xì)節(jié)探測的靈敏度。然而，一般的顯示或監(jiān)視設(shè)備只支持8bits位寬，即便是一些圖像處理機(jī)，考慮到實時性等因素，也需將動態(tài)范圍限制在256級灰度階；此外，由于人體視覺系統(tǒng)的局限性，人類只能識別圖像中128級灰度階(7bits)，對高動態(tài)范圍的圖像中較小動態(tài)溫差形成的細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)也無法感知。因此，有必要采取合理的壓縮技術(shù)，將高動態(tài)范圍的原始數(shù)據(jù)映射到8bits數(shù)據(jù)上，同時要求盡可能保留低對比的圖像細(xì)節(jié)。由于豐富的場景信息存在于高動態(tài)數(shù)據(jù)中，想從壓縮后的8bits數(shù)據(jù)中再增強(qiáng)出被壓縮掉的細(xì)節(jié)是比較困難的，因此應(yīng)考慮在動態(tài)范圍的壓縮過程中保持或增強(qiáng)細(xì)節(jié)信息。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的在于公開一種圖像處理方法及系統(tǒng)，以在壓縮過程中增強(qiáng)細(xì)節(jié)信息。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明公開一種圖像處理方法，包括：

采用雙邊濾波將原始圖像分解為基底圖像和細(xì)節(jié)圖像；

對所述基底圖像進(jìn)行自適應(yīng)動態(tài)范圍壓縮，以及對所述細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行細(xì)節(jié)增強(qiáng)；

將自適應(yīng)動態(tài)范圍壓縮處理后的基底圖像與細(xì)節(jié)增強(qiáng)后的細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行加權(quán)融合后作為DRCDDE(dynamic range compression and detail enhancement，動態(tài)范圍壓縮和數(shù)字細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法)輸出結(jié)果；

其中，在細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理過程中，基于伽馬校正來實現(xiàn)自適應(yīng)灰度擴(kuò)展從而進(jìn)行增強(qiáng)，具體公式為：

其中，g_dde為增強(qiáng)后的細(xì)節(jié)圖像，r_d為自適應(yīng)的灰度擴(kuò)展因子，f_d(x,y)為雙邊濾波后得到的細(xì)節(jié)圖像；且：

其中，Q為調(diào)節(jié)系數(shù)；σ和μ分別為輸入圖像f_d(x,y)的方差和均值；σ^l(x,y)和μ^l(x,y)分別為以像素點f(x,y)為中心，在3×3的局鄰域內(nèi)計算出的局部方差和均值。

在細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理過程中，還包括：

根據(jù)細(xì)節(jié)圖像中噪聲點與真實弱小目標(biāo)的局部統(tǒng)計特性差異，構(gòu)建噪聲點抑制的局部規(guī)則，實現(xiàn)細(xì)節(jié)圖像中背景殘差及隨機(jī)噪聲的快速判別與抑制。

優(yōu)選地，所述對所述基底圖像進(jìn)行自適應(yīng)動態(tài)范圍壓縮包括：

建立起局部對比度保持的動態(tài)范圍壓縮的算子模型，并構(gòu)建根據(jù)像素的局部均值自適應(yīng)決定壓縮比的非線性灰度轉(zhuǎn)移函數(shù)；所述算子模型具體為：

其中，f_in(x,y)為原始輸入圖像像素點(x,y)的灰度值，f_avg(x,y)為其局部鄰域平均值，g_out(x,y)為輸出圖像的灰度值，β為對比度的增強(qiáng)程度控制參數(shù)，T[.]:R→R表示任意單調(diào)遞增且連續(xù)可微的灰度轉(zhuǎn)移函數(shù)，R表示實數(shù)集；

所述非線性灰度轉(zhuǎn)移函數(shù)具體為：