[发明专利]颜色迁移匹配特征的视频监控影像增强方法

说明书

本发明提供的颜色迁移匹配特征的视频监控影像增强方法，根据监控视频影像的特点，监控视频影像具有连续性和稳定性，提出了用颜色迁移的方法来解决监控影像下颜色增强的问题，将同一个场景下，监控影像质量好的影像的颜色特征迁移到需要增强的影像上，或将影像颜色信息较多但有块效应的影像颜色信息，通过颜色迁移从而对待处理影像进行颜色增强；利用高斯金字塔对影像进行特征点提取，保证影像不同尺度下的特征点都能提取到，并用影像亮度纹理对颜色进行约束，减少影像由于颜色增强所带来的块效应，在保证影像颜色增强的同时，增强图像信息，目标人物或车辆的影像质量好，对城市综合管理提供有力支撑。

技术领域

本发明涉及一种视频监控影像增强方法，特别涉及一种颜色迁移匹配特征的视频监控影像增强方法，属于视频监控影像增强技术领域。

背景技术

随着经济社会的高速发展，城镇化建设越来越快，城市的综合治理面临着巨大的挑战，大中型城市对社会公共事件与公共区域的监控手段和监测方式主要是安防视频监控系统。同时，随着视频监控系统在交通和安全等领域的广泛使用，针对监控场景下的影像增强处理，提高目标的辨识信息，显得日益重要。城市安防监控系统的效果与监控视频影像系统收集到的影像质量关系密切，在城市安防系统当中，高清晰度、高颜色信息的视频监控影像对于还原事件现场尤为重要，由于城市安防系统还处于发展阶段，有些方面的技术并不是非常成熟，通过视频监控系统采集到的影像并不理想，很多时候满足不了实际使用需要。

目前的城市安防监控视频影像在实际使用当中存在很多问题：第一，在夜晚，监控影像光线不足的情况下，整个画面由于路灯和车灯的影响，造成整个画面降质或偏色，影响对目标(车辆，行人)的识别；第二，光电传感器的非线性导致影像颜色缺失，在成像过程中，噪声、天气状况和光照等因素对影像质量的影响；第三，在存储和传输过程中，有限的网络带宽和服务器存储限制等情况也会造成影像信息的丢失和影像的块效应。通过监控探头采集到的影像和视频文件受到以上几个因素的影响，导致影像质量差，影响对目标(人与车)的辨识度，针对监控视频的彩色影像颜色增强方法具有重要的研发价值和广阔的运用空间。

城市安防监控系统针对监控影像的颜色增强技术，考虑到彩色影像跟灰度影像的区别，需要对彩色影像的不同颜色通道进行处理，达到对影像颜色信息进行增强的目的，与此同时减少影像由于饱和度增强，所产生的块效应，使监控影像在颜色校正和去块效应之间达到平衡。影像颜色迁移是以一副参照影像为模板处理目标影像，使得目标影像与参照影像有同样或类似的颜色，最简单的方法就是将参照影像的颜色信息直接映射到待处理影像上，实现两幅影像的颜色迁移，但这种方法很容易造成较大的失真。影像的颜色迁移一般分为两类：一种是彩色影像之间的颜色迁移，另一种是灰度影像与彩色影像之间的颜色迁移，前者也被称为影像的颜色校正，后者为灰度影像彩色化或上色。

现有技术最初的彩色影像增强方法是分别对彩色影像的每一个颜色分量进行增强处理，增强的方法一般是灰度影像增强法，然后将处理后的各个通道合到一起，得到增强后的彩色影像。但这种处理方法没有考虑到彩色影像各个通道之间的相关性，处理效果不理想，会造成影像颜色的失真和偏色。由于灰度影像的增强算法已较成熟，最初的彩色影像增强方法对亮度通道用灰度影像的增强算法进行处理，将影像的亮度通道用灰度影像增强算法处理以达到对彩色影像处理的效果。这种算法的缺点也显而易见，灰度影像算法的优劣，直接影响到整个影像处理的效果。现有技术有一些基于CLEAN的彩色影像增强算法，将CLEAN算法进行改进优化，使其用于实时对影像进行增强处理，使用保持色调不变的算法，对影像中出现的色调不一致进行校正；对亮度通道用CLAHE算法，对影像的像素用瑞丽分布重新分配。