[发明专利]基于RGB彩色模型的低光照图像增强方法

摘要

本发明提出一种基于RGB彩色模型的低光照图像增强方法，主要解决现有技术忽略甚至丢失图像细节信息、边缘信息的问题。将低光照图像的彩色信息运用到图像增强过程中，其实现步骤是：(1)提取输入图像的R、G、B分量图像；(2)对R、G、B分量图像进行分频；(3)对R、G、B分量图像的低频分量进行直方图均衡化；(4)对R、G、B分量图像的高频分量进行加权处理；(5)线性组合处理后的低频分量和高频分量，得到处理后的R、G、B分量图像；(6)组合处理后的R、G、B分量图像，输出最终的增强图像。本发明在提高图像亮度的同时，有效地减少了图像中的噪声，较好地保留了图像的边缘信息和细节信息，可用于提高光照不足情况下拍摄的彩色图像的质量。

主权项

一种基于RGB彩色模型的低光照图像增强方法，包括如下步骤：（1）输入一幅低光照图像，提取该图像的R分量图像fR(x,y)，G分量图像fG(x,y)，B分量图像fB(x,y)，并对fR(x,y)、fG(x,y)和fB(x,y)分别进行快速傅里叶变换，得到变换后的R分量图像FR(u,v)、G分量图像FG(u,v)和B分量图像FB(u,v)，其中R、G、B分量图像分别表示输入的低光照图像基于RGB彩色模型的红色图像分量、绿色图像分量和蓝色图像分量；（2）运用截止频率为40的高斯低通滤波器GLPF对上述FR(u,v)、FG(u,v)和FB(u,v)进行分频处理，得到FR(u,v)的低频分量FRl(u,v)和高频分量FRh(u,v)，FG(u,v)的低频分量FGl(u,v)和高频分量FGh(u,v)，FB(u,v)的低频分量FBl(u,v)和高频分量FBh(u,v)，其中FRl(u,v)、FGl(u,v)和FBl(u,v)分别表示R、G、B分量图像在频域中的低频分量，FRh(u,v)、FGh(u,v)和FBh(u,v)分别表示R、G、B分量图像在频域中的高频分量；（3）对步骤（2）所述的FRl(u,v)、FGl(u,v)和FBl(u,v)分别进行傅里叶反变换，得到R、G、B分量图像在空域中的低频分量fRl(x,y)、fGl(x,y)和fBl(x,y),并对fRl(x,y)、fGl(x,y)和fBl(x,y)进行直方图均衡化，得到均衡化后的低频分量fR′l(x,y)、fG′l(x,y)和fB′l(x,y)；（4）对步骤（2）所述的FRh(u,v)、FGh(u,v)和FBh(u,v)分别进行傅里叶反变换，得到R、G、B分量图像在空域中的高频分量fRh(x,y)、fGh(x,y)和fBh(x,y),并对fRh(x,y)、fGh(x,y)和fBh(x,y)进行加权处理，得到加权处理后的高频分量fR＇h(x,y)、fG＇h(x,y)和fB＇h(x,y)；（5）线性组合步骤（3）所述的fR′l(x,y)、fG′l(x,y)、fB′l(x,y)和步骤（4）中 所述的fR＇h(x,y)、fG＇h(x,y)、fB＇h(x,y)，得到增强处理后的R分量图像fR＇(x,y)、G分量图像fG'(x,y)和B分量图像fB＇(x,y)，即：fR'(x,y)=fR′l(x,y)+fR＇h(x,y)，fG'(x,y)=fG′l(x,y)+fG＇h(x,y)，fB'(x,y)=fB′l(x,y)+fB＇h(x,y)；（6）将步骤（5）增强处理后的R分量图像fR＇(x,y)、G分量图像fG＇(x,y)和B分量图像fB'(x,y)按照RGB彩色模型进行组合，输出最终增强图像。