[发明专利]一种低照度视频图像增强方法及装置

说明书

本发明公开了一种低照度视频图像增强方法及装置，涉及图像处理技术领域，能够得到较佳的增强的视频图像，且方法实施步骤简单、效率高。本发明的主要技术方案为：在获取到一段低照度视频图像数据之后，通过对所述视频图像数据进行分帧处理，得到所述视频图像数据对应的多个连续的单帧图像；利用全变分方法对所述单帧图像进行处理，生成所述单帧图像对应的照度图；对所述照度图进行亮度平衡调整，得到对应的曝光率；根据所述曝光率，通过调整所述单帧图像得到对应的增强图像，并利用多个所述增强图像合成增强的视频。本发明主要应用于低照度视频图像执行增强操作。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种低照度视频图像增强方法及装置。

背景技术

当光照不充足时，摄像机获取的图像往往可见度低，噪声大，图像细节被遮盖。这些问题严重影响了许多需要高质量输入图像的计算机视觉算法的性能，如图像分割、目标检测、目标识别等图像处理的需求。对于面向公共安全的视频监控系统来说，这些问题更加不容忽视。为了得到明亮、可见度高、噪声减少、细节丰富的高质量图像，研究低照度视频图像增强技术是必须的。

目前，低照度图像增强的方法主要包括：基于深度学习的方法、直方图均衡法、基于Retinex方法、反转去雾算法等。但是，将这些现有方法应用到增强低照度图像处理过程中，还是会存在很多问题，比如：基于深度学习的方法是需要依赖复杂的网络结构和大量样本的，所以训练过程中会占用大量的硬件资源，如图形处理器(Graphics ProcessingUnit，GPU)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)等硬件设备会被占用；使用直方图均衡法，虽然能够将低照度视频图像整体提亮，但是同时也会放大噪声；对于基于Retinex方法实现低照度视频图像的实施手段，它的性能会因照度大小、反射分量估计是否准确而受到影响；利用反转去雾算法执行对低照度视频图像增强，又缺乏物理理论支撑。

以上这些现有方法应用于视频图像增强处理时计算速度慢，或者只考虑全局亮度提升，使得原本高亮区域的细节被淹没，导致对低照度视频图像增强处理效果不佳、效率低。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种低照度视频图像增强方法及装置，主要目的在于对单帧视频图像估算照度分量以及根据照度分量对原单帧图像进行亮度平衡调整校正，从而在提升暗区亮度的同时抑制了强光区域的增强效果，保留了原单帧视频图像高亮度区域的细节，最终得到较佳的增强的视频图像，且方法实施步骤简单、效率高。

为了解决上述问题，本发明主要提供如下技术方案：

一方面，本发明提供了一种低照度视频图像增强方法，该方法包括：

在获取到一段低照度视频图像数据之后，通过对所述视频图像数据进行分帧处理，得到所述视频图像数据对应的多个连续的单帧图像；

利用全变分方法对所述单帧图像进行处理，生成所述单帧图像对应的照度图；

对所述照度图进行亮度平衡调整，得到对应的曝光率；

根据所述曝光率，通过调整所述单帧图像得到对应的增强图像，并利用多个所述增强图像合成增强的视频。

可选的，在所述得到所述视频图像数据对应的多个连续的单帧图像之后，所述方法还包括：

将所述单帧图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；

获取所述HSV颜色空间的明度分量；

利用相机响应函数对所述单帧图像的明度分量进行处理，得到所述单帧图像对应的真实场景图像。

可选的，所述利用全变分方法对所述单帧图像进行处理，生成所述单帧图像对应的照度图，包括：

利用全变分方法对所述单帧图像对应的真实场景图像进行处理，估算所述真实场景图像中存在的照度分量；