[发明专利]一种多尺度全景图像增强方法

说明书

本发明公开了一种多尺度全景图像增强方法，利用多尺度算法，可以对图像中不同频率分别进行增强，提出了一种曝光补偿算法，引入了全局光照和局部光照参数，可以对低光照、普通光照和高光照图像和图像区域进行自适应的光照补偿，自动调整增强后的图像亮度和对比度,并避免引入过多噪声；引入了色彩通道增强算法，根据增强后的Y通道与输入的Y通道变化关系，进行色彩通道的增强，减少了色彩失真。

技术领域

本发明属于全景图像增强领域，具体涉及一种多尺度图像增强方法。

背景技术

全景照片或者视频在获取时，因为全向视角的特点，相机拍照环境中的动态范围过大，导致照片中产生过暗和过亮区域，是图像的质量下降。另外全景相机在夜晚光线不足，或者照明条件不足的场景下，常常会导致图像或者亮度不够，或者对比度偏低。总之，全景相机受到拍照环境的影响，要远大于普通相机，所以需要对全景相机的图像和视频进行增强。

目前常用算法不足以解决全景图像的图像增强问题。传统的直方图均衡化，通过对灰度分布密集的区间进行扩展，可以非常显著地提高图像的对比度，但是对噪声的放大是直方图均衡算法不可避免的问题。Retinex算法是一种非常优秀的图像增强算法，但是为了保证原始图像色彩不变，引入了非常复杂的色彩恢复算法，另外在光线变化剧烈的地方，不可避免出现光晕现象。

发明内容

本发明公开了一种多尺度全景图像增强方法，利用多尺度算法，可以对图像中不同频率分别进行增强，提出了一种曝光补偿算法，引入了全局光照和局部光照参数，可以对低光照、普通光照和高光照图像和图像区域进行自适应的光照补偿，自动调整增强后的图像亮度和对比度；引入了色彩通道增强算法，根据增强后的Y通道与输入的Y通道变化关系，进行色彩通道的增强，减少了色彩失真。

为了解决上述存在的技术问题，本发明采用了以下方案：

一种多尺度全景图像增强方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)输入图像，根据图像的尺寸确定增强图像所需要的大中小3种不同尺度的窗口大小；

(2)计算输入图像Y通道的全局平均值；

(3)分别对输入图像Y通道在不同尺度的窗口下在对数域中进行增强；

(4)对不同尺寸下对数域增强图像进行加权平均，然后取自然指数，得到输出图像的Y通道；

(5)利用输出图像Y通道和输入图像Y通道增强输入图像的UV通道。

上述步骤1中根据输入图像尺寸选取合适的尺度窗口，如果图像的尺寸越大，那么每一个尺度窗口的大小也就越大。

上述步骤2，求取输入图像Y通道Y(x,y)的全局平均值，公式如下:

上述步骤3，可以按照以下步骤进行实现：

按照尺度i的窗口大小S_i，为输入图像Y通道每个像素计算平均值，得到局部均值图像：

对输入图像Y通道Y(x,y)和局部均值图像分别取对数，并求细节图像：

R_i(x，y)＝ln(Y(x，y))-ln(μ_i(x，y)) (3)

利用局部均值和整体均值对输入图像进行曝光补偿，提升图像的整体亮度，补偿方法为：

A_i(x，y)＝α_i(μ)(F_i(μ_i(x，y))-ln(μ_i(x，y))) (4)

其中α_i()与图像的平均亮度有关，其函数为：