[发明专利]一种基于时空累积和图像退化模型的低照度视频图像增强方法

摘要

本发明公开了一种基于时空累积和图像退化模型的低照度视频图像增强方法，其涉及计算机视觉领域，包括：1利用时空域累积信息的对低照度视频图像进行降噪处理；2对降噪处理后的低照度视频图像进行反转运算得到伪雾图像；对伪雾图像进行亚采样后求得暗通道图像，再利用插值方法求得伪雾图像的完整的暗通道图像，至此再采用暗原色先验规律估计伪雾图像的大气光值A；3采用基于伪雾图像的亮度分量估算透射率；4通过滤波的方式优化透射率获得更加精确、平滑的透射率；5根据大气光值A和优化后的透射率得到去雾图像，将伪雾图像的去雾图像进行反转得到低照度图像的增强图像；6对增强后的图像进行非锐化掩蔽的锐化后处理。

主权项

一种基于时空域累积和图像退化模型的低照度视频图像增强方法，其特征是：包括如下步骤：(1)利用时空域累积信息的对低照度视频图像进行降噪处理；(2)对降噪处理后的低照度视频图像Ic(x)进行反转运算，反转公式为Ir(x)＝1‑Ic(x)，反转后的图像为伪雾图像Ir(x)，其中，x是图像的坐标点；求解伪雾图像Ir(x)的大气光值A，对伪雾图像Ir(x)进行亚采样后求得暗通道图像，再利用插值方法求得伪雾图像Ir(x)的完整的暗通道图像，至此再采用暗原色先验规律估算伪雾图像的大气光值A；(3)估算图像退化模型中的透射率t(x)，采用基于伪雾图像的亮度分量估算透射率；估算过程如下：伪雾图像Ir的亮度分量为：Y＝0.299Rr+0.587Gr+0.114Brt(x)＝Y(x)+2c其中，Rr、Gr、Br分别为伪雾图像Ir的三个颜色通道；Y为Ir的亮度分量，c取0.6；(4)通过滤波的方式优化透射率，得到优化后的透射率t(x)；优化过程如下：双边滤波优化透射率的公式为：t(x)′=1w(x)Σy∈N(x)Gσs(||x-y||)Gσr(|Ix-Iy|)t(x)]]>其中，w(x)=Σy∈N(x)Gσs(||x-y||)Gσr(|Ix-Iy|)]]>式中，t(x)是步骤(3)中求得的透射率；t(x)'是优化之后的透射率；N(x)是中心点(x,y)的窗口邻域内的像素；I是像素点的强度值；σs是高斯函数的标准差；σr是高斯函数的标准差；w(x)是归一化因子；(5)根据大气光值A和优化后的透射率t(x)'得到去雾图像Jr(x)，将伪雾图像Ir(x)的去雾图像Jr(x)进行反转得到低照度图像的增强图像Je(x)，反转公式入为：Je(x)＝1‑Jr(x)；(6)对增强后的图像Je(x)进行非锐化掩蔽的锐化后处理。