[發明專利]低照度圖像增強方法、裝置及圖像處理設備

在審

• 申請號: 202211245673.4
• 申請日: 2022-10-11
• 公開（公告）號: CN115619667A
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發明（設計）人: 南君義;包敏
• 申請（專利權）人: 武漢聯影智融醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/90
• 代理公司: 武漢智嘉聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 42231
• 代理人: 張璐

本發明提供了一種低照度圖像增強方法、裝置及圖像處理設備，其方法包括：獲取原始圖像，并確定所述原始圖像中各像素點的歸一化像素值；獲取以各所述像素點為中心的像素塊，并基于所述歸一化像素值確定所述像素點的像素點參數和所述像素塊的像素塊參數；根據所述像素點參數和所述像素塊參數確定所述像素點的自適應增益系數和自適應修正值；根據所述自適應增益系數和所述自適應修正值確定所述像素點的修正像素值，并根據所述像素點的修正像素值獲得增強圖像。本發明基于自適應增益系數和自適應修正值實現對低照度圖像中各個像素點的像素值進行調整的目的，從而提高了增強圖像的圖像質量。

技術領域

本發明涉及圖像增強技術領域，具體涉及一種低照度圖像增強方法、裝置及圖像處理設備。

背景技術

在大多數視覺系統中，由于光線遮擋、材料的反射率不同、夜間拍攝場景等原因導致的照度低是一個普遍存在的現象。這些現象會造成相機所拍攝的景物成像質量低，具體表現為局部信號非常弱，圖像很暗，信噪比差以及模糊不清等。因此為了改善低照度下獲取的圖像的視覺效果，需要對被拍攝物在低照度下的成像進行處理。

現有技術中對低照度圖像進行增強的方法包括：基于HSV域的伽馬變換、深度學習、直方圖變換、小波變換以及Retinex理論等圖像增強方法。但上述現有技術中的圖像增強方法均是將低照度原圖像中的各像素點進行同樣的增強處理，而由于低照度圖像中圖像灰度范圍小、相鄰像素的空間關聯性高，使得低照度圖像中的細節、顏色、背景和噪聲等都包含在極小的灰度范圍之內。若通過現有技術中的圖像增強方式對低照度圖像進行增強處理，雖然可提高低照度圖像的亮度，但會導致圖像噪聲被放大、高照度的像素區域過曝、對比度變差以及細節特征無法體現等技術問題。

因此，急需提供一種低照度圖像增強方法、裝置及圖像處理設備，用以在提高低照度圖像亮度的前提下降低圖像噪聲，確保圖像的對比度和細節特征。

發明內容

有鑒于此，有必要提供一種低照度圖像增強方法、裝置及圖像處理設備，用以解決現有技術中存在的在提高低照度圖像亮度的同時出現的圖像噪聲被放大、高照度的像素區域過曝、對比度變差以及細節特征無法體現的技術問題。

一方面，本發明提供了一種低照度圖像增強方法，包括：

獲取原始圖像，并確定所述原始圖像中各像素點的歸一化像素值；

獲取以各所述像素點為中心的像素塊，并基于所述歸一化像素值確定所述像素點的像素點參數和所述像素塊的像素塊參數；

根據所述像素點參數和所述像素塊參數確定所述像素點的自適應增益系數和自適應修正值；

根據所述自適應增益系數和所述自適應修正值確定所述像素點的修正像素值，并根據所述像素點的修正像素值獲得增強圖像。

在一些可能的實現方式中，所述確定所述原始圖像中各像素點的歸一化像素值，包括：

獲取所述原始圖像中各像素點的原始紅色分量像素值、原始綠色分量像素值、原始藍色分量像素值以及紅色分量歸一化系數、綠色分量歸一化系數、藍色分量歸一化系數；

根據所述原始紅色分量像素值、所述原始綠色分量像素值、所述原始藍色分量像素值、所述紅色分量歸一化系數、所述綠色分量歸一化系數以及所述藍色分量歸一化系數確定各所述像素點的歸一化像素值。

在一些可能的實現方式中，所述像素點參數包括所述像素值經伽馬變換的像素變換值以及像素變換導數值；所述像素塊參數包括所述像素塊的大小、歸一化像素值之和、像素塊均值以及像素塊均方差值。

在一些可能的實現方式中，所述根據所述像素點參數和所述像素塊參數確定所述像素點的自適應增益系數和自適應修正值，包括：

根據所述像素點參數和所述像素塊參數構建增益系數分段確定模型，并基于所述增益系數分段確定模型確定所述像素點的自適應增益系數；