[发明专利]一种粒度可控的低照度图像的增强方法

摘要

本发明提出了一种粒度可控的低照度图像的增强方法，首先获取原始低照度图像的光辐射场，然后通过对原始低照度图像亮度的估测，制备出自适应的亮度修复因子ω和基础光强A，并利用对光辐射场的标准差制备出两个自适应的高斯滤波器；最后利用该两高斯滤波器对光辐射场进行去噪和模糊化处理，并通过自适应亮度修复因子ω和基础光强A得到复原后的图像；由于采用反应可见光成像规律的大气光散射模型，图像复原的效果符合人眼视觉特性；自适应地设计高斯滤波器、求取亮度修复因子和计算基础光强，具有场景变化的自适应性；适用于彩色图像或灰度图像、光学图像或其它光谱图像，具有通用性。

主权项

一种粒度可控的低照度图像的增强方法，其特征在于：首先获取原始低照度图像的光辐射场，然后通过对原始低照度图像亮度的估测，制备出自适应的亮度修复因子ω和基础光强A，并利用对光辐射场的标准差制备出两个自适应的高斯滤波器；最后利用该两高斯滤波器对光辐射场进行去噪和模糊化处理，并通过自适应亮度修复因子ω和基础光强A得到复原后的图像，具体包括如下步骤：步骤1、定义光辐射场的初始值：若原始低照度图像为彩色图像，则光辐射场初始值w(x,y)＝max(Ioriginal_R,Ioriginal_G,Ioriginal_B)；若原始低照度图像为灰度图像，则光辐射场初始值w(x,y)＝Ioriginal，其中Ioriginal为原始低照度图像，Ioriginal_R、Ioriginal_G、Ioriginal_B分别为彩色图像IoriginalR、G、B三通道的值；步骤2、制备自适应的亮度修复因子ω：(1)求光辐射场初始值w(x,y)的平均值Nmean：n为图像中像素点的总数，xi为图像中某一像素点的亮度值；(2)求自适应的亮度修复因子ω：ω＝k1‑(Nmean/128)2，k1为设定的控制参数，范围为0.7≤k1≤0.95；步骤3、制备自适应的基础光强A：(1)统计光辐射场w(x,y)的直方图Histogram_w；(2)计算光辐射场w(x,y)的直方图的累加和当其中待处理整幅图像的尺寸为imagesize，imagesize＝Height*Width，其中Height为图像的高，Width为图像的宽；对应的j1即为基础光强A，k2为设定的控制参数，范围为0≤k2≤0.1；步骤4、制备两个自适应高斯滤波器：先定义高斯滤波器为gaussfilter(N,σ)，其公式为：其中N是高斯滤波的窗口大小；σ为高斯滤波的方差系数，i，j为二维图像中像素的坐标，取值范围为：[‑(N‑1)/2，(N‑1)/2]；(1)求原始低照度图像的光辐射场的标准差Nstd：n为图像中像素点的总数，xi为图像中某一像素点的亮度值，Nmean为待处理整幅图像的亮度平均值；(2)对光辐射场的标准差Nstd做归一化处理：Nstd2＝Nstd2/(k3+Nstd2)，k3为设定的控制参数，范围为500≤k3≤1500；(3)求取自适应的窗口大小N：N＝2*floor(k4*Nstd2)+1，其中，floor()为向下取整数函数，k4为设定的控制参数，范围为5≤k4≤25；(4)求取自适应的标准差σ：σ＝k5*Nstd2，其中k5为设定的控制参数，范围为50≤k5≤200；(5)根据上述步骤获得自适应的窗口大小为N，标准差为σ，生成去噪的第一高斯滤波器gaussfilter1(N,σ)；(6)根据上述步骤获得自适应的窗口大小为N，标准差为σ，生成去噪的第二高斯滤波器gaussfilter2(2*N+1,σ)；步骤5、对原始低照度图像进行高斯滤波以及复原图像：(1)用第一高斯滤波器对光辐射场初始值w(x,y)做去噪处理：其中为卷积运算符，gaussfilter1(N,σ)为先前制备出的第一高斯滤波器，w(x,y)为光辐射场初始值；(2)用第二高斯滤波器对光辐射场初始值w(x,y)做模糊化滤波：其中为卷积运算符，gaussfilter2(2*N+1,σ)为先前制备出的第二高斯滤波器，w(x,y)为光辐射场初始值；(3)得到光辐射场的估计值U(x,y)：U(x,y)＝gauss1(x,y)*(1+Nstd2)‑gauss2(x,y)*Nstd2，其中Nstd2为先前制备高斯滤波器所求的归一化的光辐射场标准差，gauss1(x,y)和gauss2(x,y)分别为对光辐射场初始值w(x,y)进行去噪处理和模糊化滤波求得的值；(4)得到透射率分布函数s(x,y)：其中ω为先前制备出的自适应亮度修复因子，B＝255‑A，A为基础光强，U(x,y)为光辐射场的估计值；(5)根据大气光散射模型得到复原后图像J(x,y)：若原始低照度图像为彩色图像，根据复原公式J(x,y)＝(Ioriginal(x,y)‑A)*s(x,y)+A，分别将三通道的值Ioriginal_R(x,y)、Ioriginal_G(x,y)、Ioriginal_B(x,y)以及基础光强A、透射率分布函数s(x,y)代入计算得到R、G、B三通道的复原值JR(x,y)、JG(x,y)、JB(x,y)，即可得到复原后图像J(x,y)；若原始低照度图像为灰度图像，根据复原公式J(x,y)＝(Ioriginal(x,y)‑A)*s(x,y)+A，分别将灰度图像亮度值Ioriginal以及基础光强A、透射率分布函数s(x,y)代入计算得到复原值J(x,y)，即可得到复原后图像J(x,y)。