[发明专利]基于改进图像增强算法与生成对抗网络的夜景复原方法

说明书

本发明公开了一种基于改进图像增强算法与生成对抗网络的夜景复原方法，包括以下步骤：S1：采集夜间图像，并利用MSRCP算法对夜间图像进行增强处理；S2：判断增强处理后的夜间图像是否需要进行风格迁移，若是则进入步骤S3，否则进入步骤S4；S3：进行风格迁移，并进入步骤S4；S4：对增强处理后的夜间图像依次进行暗通道先验去雾和清晰度处理，完成夜景复原。本发明的夜景复原方法适用于安防监控和有区域夜间取景需要的领域，训练集易收集，易训练，对模型的泛化性要求不高，在单风格区域的实验当中尤为出色，具有很强的实用性和可行性。

技术领域

本发明属于图像处理和机器视觉技术领域，具体涉及一种基于改进图像增强算法与生成对抗网络的夜景复原方法。

背景技术

随着社会经济发展，人类夜间活动变得不断丰富。人类和其他许多生物对黑夜有着天生的恐惧。因为我们在黑夜里视力不佳，不能很好地观察周围的情况，在防御方面处于弱势。而在现代社会，人们的许多活动和研究因为视线、夜晚摄影效果等原因而难以进行，战争的发动、军队的行进和偷袭多在晚上发生，不法分子也大多选择在夜幕的保护下进行违法活动。在夜晚，人类主导夜间视觉的细胞对色彩的敏感程度显著下降。在光线微弱的情况下，依靠自身视觉系统很难捕捉周边信息，相机也由于光线原因难以捕捉藏匿在黑暗中的关键信息，本申请的目标是实现一种技术来弥补夜晚的视觉缺陷。在科学研究领域，许多动物昼伏夜出且对光敏感，科学家为了研究动物的夜间行为需要在夜间拍摄图片视频。为了不打扰他们不能开灯光，而是一般采用红外摄像机，但部分动物特征信息会因此丢失，如果能将拍摄到的夜间影像复原，会有很大帮助。在公共安防领域，在夜幕的掩护下，夜晚犯罪频发，而公共场合监控设备采集到的视频往往在夜晚由于光线效果不佳，这导致保安看监控时容易错过关键信息，警察调查监控时对于昏暗的死角也束手无策。通过对采集到的夜景视频进行复原，可以使安保人员发现夜幕中的危险并作出快速反应，为办案人员恢复出明朗的景象，快速找到人员衣物颜色、车辆等重要信息，为案件侦破提供帮助。在国防和战争领域，战争中军队都喜欢在夜幕的庇护下行进、发动偷袭。假设敌人躲过了雷达监测，仅靠疲惫的站岗哨兵微弱的夜间视力很难发现敌人。这时如果能将夜景复原，便可快速发现敌人靠近，具有战略实践意义。经过研究，本申请实现了一种将图像处理算法和神经网络深度学习结合的技术，可以很好地复原夜晚景象，还原白天风格，帮助人们捕捉夜晚敏感关键的信息。

发明内容

本发明的目的是为了解决夜景图像复原的问题，提出了一种基于改进图像增强算法与生成对抗网络的夜景复原方法。

本发明的技术方案是：一种基于改进图像增强算法与生成对抗网络的夜景复原方法包括以下步骤：

S1：采集夜间图像，并利用MSRCP算法对夜间图像进行增强处理；

S2：判断增强处理后的夜间图像是否需要进行风格迁移，若是则进入步骤S3，否则进入步骤S4；

S3：训练夜间图像区域的非配对图像翻译神经网络，将增强处理后的夜间图像作为训练集的夜晚域输入，进行风格迁移，并进入步骤S4；

S4：对增强处理后的夜间图像依次进行暗通道先验去雾和清晰度处理，完成夜景复原。

本发明的有益效果是：本发明的夜景复原方法适用于安防监控和有区域夜间取景需要的领域，训练集易收集易训练，对模型的泛化性要求不高，在单风格区域的实验当中尤为出色，具有很强的实用性和可行性。创新的神经网络结构大大缓解了网络训练的压力，保护了图像内容，提升了生成图像的质量，还解决了夜间局部过度曝光的问题，最终输出的图像清晰柔和并且细节突出。

进一步地，步骤S1中，若采集的夜间图像为单通道图像，则进行增强处理包括以下子步骤：

A11：根据Retinex算法，对夜间图像进行分解和移项处理，得到夜间图像的关系式，具体为：