[发明专利]一种基于噪声抑制的低照度图像自适应亮度增强方法

摘要

本发明提出了一种基于噪声抑制的低照度图像自适应亮度增强方法，属于图像处理技术领域。本发明针对低照度图像中的噪声，使用噪声抑制来代替噪声去除，对低照度图像中的噪声进行抑制。首先，将低照度图像的色彩空间由RGB转为HSV。然后，在HSV空间对亮度分量依次进行预处理、自适应gamma校正以及后处理操作。最后，将增强后的亮度分量与H、S分量融合并转到RGB色彩空间获得增强图像。本发明不再需要建立相应的噪声模型并去噪，使计算量相比之前的方法大幅减小，速度更快。本发明中的自适应gamma校正方法相比于之前同类的方法在不影响图像增强效果的情况下，需要的信息更少。

主权项

1.一种基于噪声抑制的低照度图像自适应亮度增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、进行色彩空间转换；为避免亮度增强导致图像颜色偏移，将低照度图像由RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，后续，只对图像的亮度分量进行处理；步骤2、对亮度分量进行预处理；首先，将亮度分量V的取值范围由[0‑255]压缩到[0‑1]，如式(1)所示：I_n＝I_v/255              (1)其中，I_v表示压缩前的亮度分量，I_n表示压缩后的亮度分量；然后，对亮度分量V中的不同区域分别进行抑制和增强，如式(2)所示：其中，I_n(i，j)是预处理前亮度分量(i，j)处的像素值，I_s(i，j)是预处理后得到的值；α是(0，1)内的浮点数，用于调节增强及抑制区域，亮度分量中大于α的值将会被增强，小于α的值将会被抑制，等于α的值不变；τ是不小于1的浮点数，用于调节抑制程度，当τ＝1时，表示不抑制，抑制程度随着τ的增大而增大；ρ是不小于1的浮点数，用于调节增强程度，当ρ＝1时，表示不增强，增强程度随着ρ的增大而增大；步骤3、进行自适应gamma校正；首先，针对亮度分量V中每个像素I_s(i，j)的值，计算其对应的gamma值，如式(3)所示：γ_i，j＝max(I_s(i，j)^λ，μ)               (3)其中，γ_i，j表示亮度分量(i，j)处的像素对应的gamma值，I_s(i，j)由式(2)获得；λ的取值范围是[0，1]，用于控制增强程度，增强程度随λ的增大而增大；μ的取值范围是[0，1]，用于调节γ的取值范围，避免由于γ过小导致图像的过增强；然后，进行gamma校正，如式(4)所示：其中，I_g(i，j)表示亮度分量(i，j)处像素经过gamma校正后对应的像素值，γ_i，j由式(3)获得；步骤4、进行亮度分量后处理；对增强后的亮度分量V不同区域分别进行不同程度的抑制，如式(5)所示：其中，I_o(i，j)表示亮度分量(i，j)处像素值经过抑制后的输出值；I_g(i，j)由式(4)获得；是(0，1)内的浮点数，用于将图像分为两种抑制区域；；δ是不小于1的浮点数，用于调节抑制程度，当δ＝1时，表示不抑制，抑制程度随着δ的增大而增大；ω的取值范围是[0，1]，当ω＝1时，表示不抑制，抑制程度随ω的减小而增大；最后，将亮度分量V的取值范围由[0，1]转为[0，255]，如式(6)所示；I′_o(i，j)＝I_o(i，j)×255            (6)其中，I_o(i，j)由式(5)获得；I′_o(i，j)是取值范围为[0，255]的亮度分量V在(i，j)处的像素值；步骤5、进行色彩空间转换；将经过自适应gamma校正增强后的亮度分量V与H、S分量进行融合，并将色彩空间由HSV转换到RGB，获得增强后的图像。