專利名稱：一種車輛抓拍圖像彩色顏色調(diào)整與增強方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計算機圖像處理領(lǐng)域，應用背景為智能交通系統(tǒng)中的車輛抓拍圖像處理，具體涉及圖像顏色調(diào)整、圖像顯示效果增強等技術(shù)。
背景技術(shù)：
在智能交通公路車輛抓拍中 ，由于天氣、日照或是技術(shù)參數(shù)調(diào)整不當，會發(fā)生抓拍圖像質(zhì)量較差，影響視覺效果。當前應用于智能交通的各類數(shù)字相機都內(nèi)置白平衡算法，對顏色調(diào)整取到一定的矯正作用。但對于某些特殊場景，如光線昏暗、多云天氣或是黎明時候，這些相機抓拍效果依然不是很理想。表現(xiàn)為抓拍的圖片比較昏暗，顏色層次模糊，對比度較低，對車輛的關(guān)鍵部位車牌的顯示尤為模糊，影響整個智能交通系統(tǒng)的使用效果。當前顏色白平衡算法多數(shù)基于顏色統(tǒng)計平均法，即認為所有圖片中RGB三分量顏色統(tǒng)計值應該相同，比如通過統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)R分量過多，則在白平衡調(diào)整中，按照比率減少每個像素的R分量或是增加每個像素的G、B分量，使得最后RGB各個顏色的統(tǒng)計值相同，以達到白平衡的目的。在實際應用中，由于圖片中的物體顏色構(gòu)成并不一定均勻，因此該方法有時候顏色矯正會出現(xiàn)偏差，同時對于亮度不夠的圖片，一般的白平衡算法并沒有改進圖像顯示效果。針對此問題，本發(fā)明提出一種采用平均反色彩色顏色調(diào)整與增強算法，該算法一方面對顏色偏差進行調(diào)整，另外一方面能夠?qū)α炼炔粔虻膱D片進行圖像增強，增加對比度與亮度，使得圖像視覺效果明顯增強，以提高智能交通圖像管理系統(tǒng)的整體效果。發(fā)明任務針對上述此問題，本發(fā)明的目的是提供一種車輛抓拍圖像彩色顏色調(diào)整與增強方法，該算法一方面對顏色偏差進行調(diào)整，另外一方面能夠?qū)α炼炔粔虻膱D片進行圖像增強， 增加對比度與亮度，使得圖像視覺效果明顯增強，以提高智能交通圖像管理系統(tǒng)的整體效^ ο本發(fā)明的技術(shù)方案是一種車輛抓拍圖像彩色顏色調(diào)整與增強方法，其特征在于 對圖像進行R/G/B分量判斷，只處理全部小于128的圖像，對于不符合要求的圖像，直接使用傳統(tǒng)白平衡算法處理；先對原始圖像進行顏色統(tǒng)計，然后針對各個像素點進行平均，得到一參照RGB數(shù)值，接著對該數(shù)值進行反相，最后通過增強算法將該值與原始圖像各個像素點進行計算，得到各個像素點新的圖像值。如上所述的車輛抓拍圖像彩色顏色調(diào)整與增強方法，其特征在于包括如下步驟(1)對圖像進行R/G/B分量判斷，只處理全部小于128的圖像，對于不符合要求的圖像，直接使用傳統(tǒng)白平衡算法處理；(2)對圖像所有R/G/B分量分別進行統(tǒng)計求和，同時針對所有像素點進行平均化， 得到RGB參考值(IT，G\B1 ；(3)對RGB參考值進行反相處理，得到反相RGB參考值(m)；(4)對0 127的每一個數(shù)值S乘以系數(shù)0. 3，得到0. 3*S ；
(5)對(R”，G”，B]各個 顏色C與上述S進行增強計算，得到計算公式為S、=(255*S*0. 7)/(l. 9*(255-C))；(6)將S"與0. 3S進行求和，得到S…=0. 3S+S"；(7)通過上述4-6三個步驟，形成一張表，該表保存了像素值從0-127對應的新的數(shù)值；(8)對原始圖像中每個像素的每個顏色查表，獲得新的像素值，最后形成新的圖像。本發(fā)明主要針對R、G、B分量值小于128的圖像(本方案假定處理的圖像為24位的RGB彩色圖像)進行顏色調(diào)整并增強其顯示效果，對于不屬于上述范圍的圖片，實踐表明由于其亮度足夠，只需要通過傳統(tǒng)的白平衡算法進行處理，即可達到較好的顯示效果。本發(fā)明主要過程為先對原始圖像進行顏色統(tǒng)計，然后對針對各個像素點進行平均，得到一參照 RGB數(shù)值，接著對該數(shù)值進行反相，最后通過增強算法將該值與原始圖像各個像素點進行計算，得到各個像素點新的圖像值。本發(fā)明的在智能交通抓拍系統(tǒng)中，很好的解決部分抓拍圖像顏色偏差以及因光線不夠?qū)е碌娘@示效果較差的問題，從而提高整個智能交通圖像管理系統(tǒng)的工作效果。


圖1，是未經(jīng)處理的原始圖片。圖2，是通過顏色統(tǒng)計平均法白平衡后效果圖片。圖3，是采用本發(fā)明方法處理后的圖片。圖4，是本發(fā)明工作處理流程圖。圖5，是本發(fā)明方法實施示意圖。
具體實施例方式參見圖1。在圖1中，由于光線不夠，也沒有做顏色調(diào)整，抓拍出來的圖像不僅僅對比度較低，同時顏色層次模糊，整體視覺效果較差；圖2是通過顏色統(tǒng)計平均法的白平衡效果，可發(fā)現(xiàn)有部分區(qū)域矯正過度，出現(xiàn)相反顏色，如大燈與車標部位，應該是白色或是銀白色，白平衡后反而出現(xiàn)紫紅色。采用本發(fā)明的方法對圖1的照片進行處理。本發(fā)明的方法進行顏色調(diào)整與增強時候，由以下幾個部分構(gòu)成(1)亮度判斷模塊；(2)顏色統(tǒng)計與反相模塊；(3)顏色均衡與效果增強模塊。工作流程如圖4所示。對圖1的車輛抓拍圖像做彩色顏色調(diào)整與增強，其步驟如下(1)對圖像進行R/G/B分量判斷，只處理全部小于128的圖像，對于不符合要求的圖像，直接使用傳統(tǒng)白平衡算法處理。(2)對圖像所有R/G/B分量分別進行統(tǒng)計求和，同時針對所有像素點進行平均化， 得到RGB參考值(R、，G、，B、)。
(3)對RGB參考值進行反相處理，得到反相RGB參考值(R”，G”，B”)。(4)對0 127的每一個數(shù)值S乘以系數(shù)0. 3，得到0. 3*S。(5)對(R…，G…，B]各個顏色C與上述S進行增強計算，得到S'，計算公式為 = (255*S*0. 7)/(l. 9*(255-C))。(6)將與0. 3S進行求和，得到S…=0. 3S+S"。
(7)通過上述4-6三個步驟，形成一張表，該表保存了像素值從0-127對應的新的數(shù)值。(8)對原始圖像中每個像素的每個顏色查表，獲得新的像素值，最后形成新的圖像。上述步驟的車輛抓拍圖像彩色顏色調(diào)整與增強方法，其特征在于(1)方法只處理像素值的各個顏色分量在0-127的范圍圖像，一幅圖像如果有像素點不在該范圍，則不應用后續(xù)步驟，直接使用傳統(tǒng)白平衡算法。(2)方法計算反相參考值的時候是以整個圖像區(qū)域作為計算目標。(3)方法在進行顏色矯正與圖像增強計算時候，首先計算的是一張表，該表的大小為 128。(4)對0 127的每一個數(shù)值S乘以系數(shù)，該系數(shù)為0. 3。(5)在增強計算中，計算S、時候，計算特征公式為(255*S*0. 7)/(1· 9*(255_C))。(6)方法最后取的數(shù)值由0. 3S與S、求和。本發(fā)明的實施方法較為簡潔，通過發(fā)明內(nèi)容的具體步驟，可形成基于平均反色的車輛抓拍圖像彩色顏色調(diào)整與增強動態(tài)鏈接庫，該鏈接庫輸出一個函數(shù)，供主程序調(diào)用，函數(shù)執(zhí)行完后，輸出處理后的圖片。按上述方法處理后的圖片效果如圖3所示。其色彩和清晰度大幅的提高。實施框架如圖5所示。在實施過程中，由圖像接收系統(tǒng)接收相機發(fā)來的抓拍圖片，然后調(diào)用基于平均反色的車輛抓拍圖像彩色顏色調(diào)整與增強動態(tài)鏈接庫接口，完成圖像的顏色調(diào)整與增強，最后將圖像發(fā)送至圖像存儲系統(tǒng)。
權(quán)利要求
1.一種車輛抓拍圖像彩色顏色調(diào)整與增強方法，其特征在于對圖像進行R/G/B分量判斷，只處理全部小于128的圖像，對于不符合要求的圖像，直接使用傳統(tǒng)白平衡算法處理；先對原始圖像進行顏色統(tǒng)計，然后針對各個像素點進行平均，得到一參照RGB數(shù)值，接著對該數(shù)值進行反相，最后通過增強算法將該值與原始圖像各個像素點進行計算，得到各個像素點新的圖像值。
2.如權(quán)利要求1所述的車輛抓拍圖像彩色顏色調(diào)整與增強方法，其特征在于包括如下步驟(1)對圖像進行R/G/B分量判斷，只處理全部小于128的圖像，對于不符合要求的圖像， 直接使用傳統(tǒng)白平衡算法處理；(2)對圖像所有R/G/B分量分別進行統(tǒng)計求和，同時針對所有像素點進行平均化，得到 RGB參考值(m)；(3)對RGB參考值進行反相處理，得到反相RGB參考值(R—，，B”)；(4)對O 127的每一個數(shù)值S乘以系數(shù)0.3，得到0. 3*S ；(5)對(R—，G—，B—)各個顏色C與上述S進行增強計算，得到計算公式為= (255*S*0. 7)/(l. 9*(255-C))；(6)將S、與0.3S進行求和，得到S…=0. 3S+S、；(7)通過上述4-6三個步驟，形成一張表，該表保存了像素值從0-127對應的新的數(shù)值；(8)對原始圖像中每個像素的每個顏色查表，獲得新的像素值，最后形成新的圖像。
全文摘要
一種車輛抓拍圖像彩色顏色調(diào)整與增強方法，其特征在于對圖像進行R/G/B分量判斷，只處理全部小于128的圖像，對于不符合要求的圖像，直接使用傳統(tǒng)白平衡算法處理；先對原始圖像進行顏色統(tǒng)計，然后針對各個像素點進行平均，得到一參照RGB數(shù)值，接著對該數(shù)值進行反相，最后通過增強算法將該值與原始圖像各個像素點進行計算，得到各個像素點新的圖像值。本發(fā)明的在智能交通抓拍系統(tǒng)中，很好的解決部分抓拍圖像顏色偏差以及因光線不夠?qū)е碌娘@示效果較差的問題，從而提高整個智能交通圖像管理系統(tǒng)的工作效果。
文檔編號G06T5/00GK102446348SQ20101051075
公開日2012年5月9日 申請日期2010年10月15日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月15日
發(fā)明者余挺, 吳友山, 李奕 申請人:武漢上博科技有限公司