[发明专利]低照度无人机航拍图像增强方法及装置

说明书

本申请提供一种低照度无人机航拍图像增强方法及装置，涉及图像处理领域。该方法包括：获取RGB格式的低照度无人机航拍图像；将RGB格式的低照度无人机航拍图像转换为HSV格式；对亮度分量V进行预处理，基于预处理后的亮度分量V和色调分量H与饱和度分量S获取低照度无人机航拍图像对应的过度曝光图像；基于低照度无人机航拍图像和过曝光图像生成中等曝光图像；分别为低照度无人机航拍图像、过度曝光图像、中等曝光图像设计对应的融合权重函数，并利用融合权重函数将低照度无人机航拍图像、过度曝光图像、中等曝光图像融合，得到融合后的图像；对融合后的图像进行细节增强，得到增强后的无人机航拍图像。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种低照度无人机航拍图像增强方法及装置。

背景技术

无人机体积小，机动灵活，隐蔽性好，便于运输携带，可快速到达现场开展工作，而且具有超视距自动驾驶功能，在工作时基本不受恶劣环境条件和紧急情况的影响。其任务功能多样化，可根据不同任务需求快速搭载各种警用设备，目前阶段能够实时回传获得的数据信息，未来研究还可以使无人机具有对环境的自动化、智能感知能力，因此不远的将来，无人机将在实时巡逻、有效沟通、跟踪调查、武器打击、锁定目标、切断联系等侦查活动中成为打击犯罪分子的中坚力量。

在光照条件良好的情况下，无人机搭载的成像设备能够获取到画质理想的影像数据。但是在光照不足(比如夜间、含有大面积阴影区域等)的情况下，无人机可见光成像设备获取的影像的质量下降严重，经常会丢失图像的细节信息甚至丢失目标信息，不仅严重地影响了图像的视觉质量，而且会给后续高层的视觉任务，如目标识别和目标跟踪等。因此开展低照度无人机航拍图像增强处理技术研究，有效提高获取低光照无人机航拍图像的质量、凸显图像细节信息，确保在低光照条件下目标具有良好的图像质量，对于提高无人机在低光照条件下的综合效能具有重要的意义。

其中，常用的低光照图像增强算法可以分为直方图均衡化类方法、基于Retinex理论的方法、基于深度学习的方法以及图像融合类方法等。

但是，上述常用算法对无人机航拍图像增强效果不佳。比如：基于直方图均衡化类算法和基于Retinex理论的方法均是仅利用单一的低照度图像作为输入，而单张低照度图像中所蕴涵的有效信息毕竟有限，导致这些算法无法有效地展示图像中所有的细节；基于深度学习的方法能够获得较好的增强效果，但其性能仍然在一定程度上受到限制，其主要原因是采集用于训练模型的图像数据集比较困难；图像融合类算法实现效率高且增强效果不错，然而图像融合类算法仅采用一张曝光适度的伪曝光图像作为低照度图像的互补图像，所能提供的有用信息仍然不够全面，在适度曝光的图像中，仍然存在曝光不充分的区域需要增强，故为了更好地提升图像增强效果,应该使用更多图像参与融合。

发明内容

本申请提供了一种低照度无人机航拍图像增强方法及装置，以更加有效地提升低照度无人机航拍图像的质量。

本申请采用的技术方案如下：

第一方面，本发明提供了一种低照度无人机航拍图像增强方法，包括：

获取RGB格式的所述低照度无人机航拍图像；

将RGB格式的低照度无人机航拍图像转换为HSV格式的低照度无人机航拍图像，其中，HSV格式低照度无人机航拍图像的每个像素点包括色调分量H、饱和度分量S和亮度分量V；

对亮度分量V进行预处理，基于预处理后的亮度分量V和色调分量H与饱和度分量S获取所述低照度无人机航拍图像对应的过度曝光图像；

基于所述低照度无人机航拍图像和过曝光图像生成中等曝光图像，所述生成中等曝光图像采用曝光插值算法；

分别为所述低照度无人机航拍图像、所述过度曝光图像、所述中等曝光图像设计对应的融合权重函数，并利用融合权重函数将所述低照度无人机航拍图像、所述过度曝光图像、所述中等曝光图像融合，得到融合后的图像，所述融合采用多尺度特征融合算法；