[发明专利]一种低照度彩色图像增强方法

说明书

本发明涉及一种低照度彩色图像增强方法，本发明基于Retinex理论进行低照度彩色图像增强，假设原始图像是由光照图像与反射图像乘积得到，用图像平滑获得原始图像的平滑的图；将获得的平滑图加一个常数得到需要的光照图；原始彩色图像的三个通道图像分别除以光照图得到三个通道图像的反射图像；用原始图像像素灰度的均值加上一个常数作为新的光照图；最后将三个通道反射图与新的光照图相乘然后合并三通道获得最终的增强图像。本发明解决现有基于Retinex理论进行低照度图像增强算法在增强图像的同时产生光晕与黑暗区域颜色出现马赛克现象的问题，得到一个更加自然的增强图像，算法步骤和理论简单，编程易于实现，保证算法的实时性。

技术领域

本发明涉及一种图像增强方法，特别是一种低照度彩色图像增强方法，属于数字图像处理技术领域。

背景技术

低照度图像是指由于光线较暗或者光线照明失衡的情况下导致全部或者局部较暗的图像，例如黄昏或者灯光较暗的条件下拍摄的图像。像这样因为亮度失衡的原因导致低照度的图像严重影响人们的观察或者计算机对图像的处理工作。低亮度图像进行图像增强之后就可以调整图像的亮度，图像中较暗区域的细节就可以再现，计算机就能够对图像做一个更好的分析与处理。目前低亮度图像增强已经广泛应用于遥感图像、医学图像、声呐图像、视频处理、摄影图像等。近些年来已经出现了许多低照度图像增强的方法，这些方法主要分为以下几类：

①直方图均衡化：因为低照度图像灰度直方图分布主要集中在灰度值较低的区域，直方图均衡化就是将原始低照度图像进行非线性拉伸，使得图像的灰度直方图分布均匀，扩大图像灰度值的范围，提高图像对比度，从而达到低照度图像增强的目的。但是该方法经常会出现因对比度增强过小或者过大使图像增强不自然，而且对于像素较少的灰度级会被合并，从而使增强的图像丢失一些细节信息甚至造成图像失真。

②非线性方程映射：该方法利用非线性函数如对数函数、幂函数、指数函数对原本处于灰度范围较低的低照度图像进行灰度范围拉伸，从而达到图像增强的目的。但是该方法只适合于全局较暗的图像，对于局部较暗区域不适合，会使这样的图像过度增强，使图像失真。

③基于Retinex模型的增强算法：本发明就是利用该算法，但是现在用这种方法增强的图像会出现光晕，而且在图像特别暗的地方会出现“马赛克”现象，且算法繁琐。本发明的方法不会出现这种光晕和“马赛克”现象，而且方法简单，算法具有比较好的实时性和通用性。

④图像同态增晰算法：同态增晰算法是将图像转换到频域，然后对图像进行对比度的调整从而使图像增强。但是该方法会出现图像细节丢失，图像失真。

⑤暗通道去雾理论算法：该类方法能够达到一定的图像增强效果，但是由于不易控制去雾理论中参数大小，可能会出现图像增强不当的情况，也会出现颜色失真和人工处理痕迹的情况。

综上，现在的低照度图像增强算法在增强图像的同时会使增强的图像出现颜色失真、光晕、对比度过分增强等情况，而且部分算法耗时严重，编程麻烦，且算法不具有实时性。

发明内容

针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种以Retinex理论为依据，直接通过平滑的方法获取光照图像，达到对低照度图像进行图像增强且避免增强图像出现光晕现象的低照度彩色图像增强方法。

为解决上述技术问题，本发明一种低照度彩色图像增强方法，包括以下步骤：

步骤一：获得原始光照图像L，具体为：输入一张原始低照度图像S，将图像转换成灰度图像，将灰度图像进行平滑滤波，获得平滑灰度图像，将平滑后的灰度图像加上一个常值C，得到需要的原始光照图像L；

步骤二：得到反射图像R，具体为：将原始低照度图像S分离成R、G、B三个通道，然后将三个通道图像分别除去步骤一中获得的原始光照图像L，得到三个通道对应的反射图像R；