[发明专利]一种基于FPGA的实时水面浓雾场景图像增强方法

摘要

本发明涉及一种基于FPGA的实时水面浓雾场景图像增强方法，包括以下步骤：第一，对输入图像进行自动白平衡校正；第二，对白平衡校正之后的数据进行色彩空间变换；第三，利用暗原色先验理论，估计大气光强A与透射率t(x)；第四，对RGB三个通道数据分别进行去雾处理；第五，对去雾之后的RGB通道进行亮度校正；第六，对自动白平衡校正之后的图像进行细节保持的对比度增强；第七，对第五步和第六步得到的图像进行图像融合；第八，对融合之后的图像进行色彩空间逆变换，由RGB色彩空间变为原始输入的色彩空间。本发明具有针对水面浓雾场景的去雾效果，可以显著增强图像细节和对比度，增强了在水面浓雾的情况下发现和识别目标的能力，使视频更适宜人眼观看。

主权项

1.一种基于FPGA的实时水面浓雾场景图像增强方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：对输入图像进行自动白平衡校正；步骤二：对白平衡校正之后的数据进行色彩空间变换，由其他色彩空间转换到RGB色彩空间；步骤三：将色彩空间转换之后的数据分为四个部分，第一部分进行保持细节的对比度增强；第二部分为RGB三个通道的原始数据，用于后面去雾处理；第三部分计算暗通道先验信息，用于估计大气光强和透射率；第四部分计算亮通道信息，用于进行亮度校正；步骤四：利用步骤三中的暗通道先验信息，估计大气光强A与透射率t(x)；步骤五：根据步骤四计算的大气光强A与透射率t(x)，对RGB三个通道数据分别进行去雾处理；步骤六：利用步骤三中的亮度通道信息计算亮度均值，对去雾之后的RGB通道进行亮度校正，抑制高亮度区域亮度，提升低亮度区域亮度；步骤七：对步骤二的自动白平衡校正之后的图像进行细节保持的对比度增强，可使图像的细节部分变得明显，突出物体的轮廓；步骤八：对经过步骤六、步骤七处理的图像进行图像融合，得到的结果图像同时具有亮暗区域增强与细节增强的自然效果；步骤九：最后对步骤八处理之后的图像进行色彩空间逆变换，由RGB色彩空间变为原始输入的色彩空间；所述步骤六中，具体实现为：选定图像块亮度均值为：其中R，G，B分别表示图像红色通道，绿色通道，蓝色通道的亮度值，m表示选定图像块横坐标方向像素个数，n表示选定图像块纵坐标方向像素个数；统计校正前图像亮度均值Lmean_curr，目标亮度均值为Lmean_targ，设为128，亮度校正增益即gain＝Lmean_targ/Lmean_curr，将gain乘以RGB通道的各像素，完成RGB通道的亮度校正：Igain＝I*gain其中Igain为校正之后的图像数据，I表示校正之前的图像数据；所述步骤七中，对自动白平衡校正之后的图像进行细节保持的对比度增强的具体过程为：(1)在每个像素点p(i,j)，测量有用细节的细节增益因子为：其中std(i,j)是以(i,j)为中心的5×5邻域内的标准方差，(i,j)为像素点p(i,j)的坐标；(2)图像高频细节的场景反射率为：Ref＝I/(L+c)其中L为图像照度分量，c取值为0.01，避免分母为0；(3)结合步骤(1)与(2)中的计算结果，高频细节分量通过下式进行增强：Den＝Refp其中Den为图像增强之后的高频细节分量，Ref为步骤(2)中计算的图像高频细节的场景反射率；(4)采用以步骤(3)中Den为因子的灰调映射方法来改善亮度区域的对比度：其中Ibright_en为改善对比度之后的图像；所述步骤八中，图像融合的过程为：通过如下式加权融合方法，得到符合主观视觉感受且对比度得到增强的图像，Ien＝a·Ibright_en+(1‑a)·Igain其中Ien表示融合之后的图像，a为参数，取值范围0～1，用来控制融合图像的细节与明暗比例。