[发明专利]一种参数优化的低照度图像增强方法

说明书

本发明提供一种参数优化的低照度图像增强方法，所述图像增强方法包括：a)获取低照度图像R(x)，建立所述低照度图像R(x)与增强图像E(x)的增强函数E(x)‑(225‑A)＝(R(x)‑(225‑A))/t(x)；b)归一化低照度图像R(x)的灰度图像g(x)，得到低照度图像R(x)的归一化灰度图像gray；c)构造低照度图像R(x)到增强图像E(x)的放大倍数t(x)与低照度图像R(x)的归一化灰度图像gray的线性相关函数t(x)＝f(w,g(x))；d)选取天空亮度参数A＝255，线性相关函数t(x)＝f(w,gray)，得到优化增强函数E(x)＝R(x)/t(x)＝R(x)/f(w,gray)对低照度图像增强。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种参数优化的低照度图像增强方法。

背景技术

随着移动互联网的发展，图像信息已经逐步取代文本信息成为新的通信媒介。图片，视频逐步成为新的沟通，娱乐方式，与之相关的VR技术更是产业界与学术界的新宠。图像识别，目标跟踪，人脸识别，运动目标检测等多种机器视觉算法越发成为研究热点，而良好的图像效果恰恰是这一切的前提和关键。

图像更是视觉的基础，是人类获取和利用视觉信息的主要途径和手段。现实生活中存在各种各样的因素影响着视觉系统的成像质量，导致通过成像设备获取的图像产生一定程度的退化，例如光学透镜、光电传感器的非线性、图像散焦模糊、相机运动带来的模糊等。对于大多数视觉系统而言，光照条件的不均衡是造成图像质量下降的重要原因，其中能见度较低出现最为频繁且分布区域广泛。低能见度，环境光不均衡是导致户外视觉系统成像质量变差的主要因素，使得图像质量严重退化，影响图像信息的获取。

图像视频设备大多采用CMOS图像传感器芯片，视频拍摄由于数字存储的限制只能存放256种灰度量级，远远达不到人眼上万的动态范围。现有技术中对低照度图像增强通常采用的是的去雾反转的方式。但是现有技术中去雾反转需要低照度图像进行反转-去雾-反转的过程，其中去雾过程选择天空亮度参数以及透射率需要大量的计算，其计算过程非常复杂。

因此，需要一种能够能够简化透射率计算，并保证图像增强效果的参数优化的低照度图像增强方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种参数优化的低照度图像增强方法，所述图像增强方法包括：

a)获取低照度图像R(x)，建立所述低照度图像R(x)与增强图像E(x)的增强函数E(x)-(225-A)＝(R(x)-(225-A))/t(x)，其中x为图像中的坐标点，A为天空亮度参数，t(x)为低照度图像R(x)到增强图像E(x)的放大倍数；

b)归一化低照度图像R(x)的灰度图像g(x)，得到低照度图像R(x)的归一化灰度图像gray；

c)构造所述低照度图像R(x)到增强图像E(x)的放大倍数t(x)与所述归一化灰度图像gray的线性相关函数t(x)＝f(w,g(x))，其中w为修正因子；

d)选取天空亮度参数A＝255，线性相关函数t(x)＝f(w,gray)，得到优化增强函数E(x)＝R(x)/t(x)＝R(x)/f(w,gray)；

e)由优化增强函数E(x)＝R(x)/t(x)＝R(x)/f(w,gray)对低照度图像增强，得到增强图像E(x)。

优选地，低照度图像R(x)到增强图像E(x)的放大倍数t(x)与归一化灰度图像gray的线性相关函数满足：

t(x)＝f(w,gray)＝1-w+gray，

其中w为修正因子，gray为低照度图像R(x)的归一化灰度图像。

优选地，所述低照度图像R(x)的归一化灰度图像gray满足：