本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種參數(shù)優(yōu)化的低照度圖像增強方法。

背景技術(shù)：

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，圖像信息已經(jīng)逐步取代文本信息成為新的通信媒介。圖片，視頻逐步成為新的溝通，娛樂方式，與之相關(guān)的vr技術(shù)更是產(chǎn)業(yè)界與學術(shù)界的新寵。圖像識別，目標跟蹤，人臉識別，運動目標檢測等多種機器視覺算法越發(fā)成為研究熱點，而良好的圖像效果恰恰是這一切的前提和關(guān)鍵。

圖像更是視覺的基礎(chǔ)，是人類獲取和利用視覺信息的主要途徑和手段?，F(xiàn)實生活中存在各種各樣的因素影響著視覺系統(tǒng)的成像質(zhì)量，導致通過成像設(shè)備獲取的圖像產(chǎn)生一定程度的退化，例如光學透鏡、光電傳感器的非線性、圖像散焦模糊、相機運動帶來的模糊等。對于大多數(shù)視覺系統(tǒng)而言，光照條件的不均衡是造成圖像質(zhì)量下降的重要原因，其中能見度較低出現(xiàn)最為頻繁且分布區(qū)域廣泛。低能見度，環(huán)境光不均衡是導致戶外視覺系統(tǒng)成像質(zhì)量變差的主要因素，使得圖像質(zhì)量嚴重退化，影響圖像信息的獲取。

圖像視頻設(shè)備大多采用cmos圖像傳感器芯片，視頻拍攝由于數(shù)字存儲的限制只能存放256種灰度量級，遠遠達不到人眼上萬的動態(tài)范圍。現(xiàn)有技術(shù)中對低照度圖像增強通常采用的是的去霧反轉(zhuǎn)的方式。但是現(xiàn)有技術(shù)中去霧反轉(zhuǎn)需要低照度圖像進行反轉(zhuǎn)-去霧-反轉(zhuǎn)的過程，其中去霧過程選擇天空亮度參數(shù)以及透射率需要大量的計算，其計算過程非常復雜。

因此，需要一種能夠能夠簡化透射率計算，并保證圖像增強效果的參數(shù)優(yōu)化的低照度圖像增強方法。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種參數(shù)優(yōu)化的低照度圖像增強方法，所述圖像增強方法包括：

a)獲取低照度圖像r(x)，建立所述低照度圖像r(x)與增強圖像e(x)的增強函數(shù)e(x)-(225-a)＝(r(x)-(225-a))/t(x)，其中x為圖像中的坐標點，a為天空亮度參數(shù)，t(x)為低照度圖像r(x)到增強圖像e(x)的放大倍數(shù)；

b)歸一化低照度圖像r(x)的灰度圖像g(x)，得到低照度圖像r(x)的歸一化灰度圖像gray；

c)構(gòu)造所述低照度圖像r(x)到增強圖像e(x)的放大倍數(shù)t(x)與所述歸一化灰度圖像gray的線性相關(guān)函數(shù)t(x)＝f(w,g(x))，其中w為修正因子；

d)選取天空亮度參數(shù)a＝255，線性相關(guān)函數(shù)t(x)＝f(w,gray)，得到優(yōu)化增強函數(shù)e(x)＝r(x)/t(x)＝r(x)/f(w,gray)；

e)由優(yōu)化增強函數(shù)e(x)＝r(x)/t(x)＝r(x)/f(w,gray)對低照度圖像增強，得到增強圖像e(x)。

優(yōu)選地，低照度圖像r(x)到增強圖像e(x)的放大倍數(shù)t(x)與歸一化灰度圖像gray的線性相關(guān)函數(shù)滿足：

t(x)＝f(w,gray)＝1-w+gray，

其中w為修正因子，gray為低照度圖像r(x)的歸一化灰度圖像。

優(yōu)選地，所述低照度圖像r(x)的歸一化灰度圖像gray滿足：

gray＝(0.299*r+0.587*g+0.114*b/255)

其中，r、g、b為圖像rgb三通道的分量值。

優(yōu)選地，所述低照度圖像r(x)的數(shù)字信號采用最小化傳輸差分信號輸入；得到的所述增強圖像e(x)采用最小化傳輸差分信號輸出。

優(yōu)選地，對得到的所述增強圖像e(x)信號通過導向濾波的方法進行降噪。

優(yōu)選地，所述導向濾波的方法使用g通道作為引導圖像。

優(yōu)選地，所述導向濾波的計算邏輯為：

輸入一行增強圖像e(x)信號的數(shù)據(jù)，根據(jù)濾波器半徑，延時m個像素時鐘信號；

將每m個相鄰像素相加，存入不同行的塊隨機存儲器中，對不同行的塊隨機存儲器中相同位置的像素值相加輸出。

本發(fā)明提供的一種參數(shù)優(yōu)化的低照度圖像增強方法，采用低照度圖像的灰度圖代替反轉(zhuǎn)后的灰度圖，簡化了透射率的計算，使增強圖像的計算過程大大降低，能夠有效地將低照度圖像較清晰的還原。

應當理解，前述大體的描述和后續(xù)詳盡的描述均為示例性說明和解釋，并不應當用作對本發(fā)明所要求保護內(nèi)容的限制。

附圖說明

參考隨附的附圖，本發(fā)明更多的目的、功能和優(yōu)點將通過本發(fā)明實施方式的如下描述得以闡明，其中：

圖1示意性示出了現(xiàn)有技術(shù)中去霧反轉(zhuǎn)的低照度圖像增強方法流程圖；

圖2示出了本發(fā)明優(yōu)化參數(shù)的低照度圖像增強方法的流程圖；

圖3示出了本發(fā)明導向濾波計算邏輯流程圖；

圖4示出了本發(fā)明低照度圖像與增強圖像的對比圖。

具體實施方式

通過參考示范性實施例，本發(fā)明的目的和功能以及用于實現(xiàn)這些目的和功能的方法將得以闡明。然而，本發(fā)明并不受限于以下所公開的示范性實施例；可以通過不同形式來對其加以實現(xiàn)。說明書的實質(zhì)僅僅是幫助相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)人員綜合理解本發(fā)明的具體細節(jié)。

在下文中，將參考附圖描述本發(fā)明的實施例。在附圖中，相同的附圖標記代表相同或類似的部件，或者相同或類似的步驟，除非另有說明。

下面通過具體的實施例對本發(fā)明的內(nèi)容進行詳細的說明，本發(fā)明提供的一種參數(shù)優(yōu)化的低照度圖像增強方法，在去霧反轉(zhuǎn)圖像增強的基礎(chǔ)上進行參數(shù)優(yōu)化。實施例中以夜視效果下采用的是紅外攝像模式采集出來的圖像為例進行說明，但是應當理解本發(fā)明還可以應用于包括但不限以下的情形：安防領(lǐng)域的現(xiàn)代攝像頭、行車記錄儀夜間工作模式以及傳統(tǒng)相機的逆光拍照等。為了使本發(fā)明的內(nèi)容更加清晰的得以說明，首先對現(xiàn)有技術(shù)中的去霧反轉(zhuǎn)的低照度圖像增強方法進行闡釋，如圖1所示現(xiàn)有技術(shù)中去霧反轉(zhuǎn)的低照度圖像增強方法流程圖，具體地，去霧反轉(zhuǎn)的低照度圖像增強包括如下步驟：

s101、獲取低照度圖像，通過攝像頭獲取在光照較低環(huán)境下的圖像，獲得低照度圖像r(x)。

s102、低照度圖像反轉(zhuǎn)，對低照度圖像r(x)進行反轉(zhuǎn)，得到反轉(zhuǎn)的灰度圖像i(x)＝255-r(x)，本領(lǐng)域技術(shù)人員應當理解，此時的灰度圖i(x)與霧天環(huán)境下得到的圖像接近。

s103、去霧處理，對反轉(zhuǎn)得到的灰度圖像i(x)進行去霧處理，對為大氣光成分a和透射率t(x)進行計算，得到復原圖像

s104、圖像反轉(zhuǎn)，將復原圖像j(x)再次反轉(zhuǎn)e(x)＝255-j(x)。

s105、經(jīng)過再次反轉(zhuǎn)得到增強圖像e(x)。

上述現(xiàn)有技術(shù)中的低照度圖像增強方法，為得到復原圖像需要繁瑣大量的計算。

根據(jù)本發(fā)明，本實施例通過在去霧反轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)上提出的一種參數(shù)優(yōu)化的低照度圖像增強方法，實現(xiàn)對低照度圖像增強。如圖2所示本發(fā)明優(yōu)化參數(shù)的低照度圖像增強方法的流程圖，具體地，參數(shù)優(yōu)化的低照度圖像增強方法包括如下步驟：

s201、建立低照度圖像與增強圖像的增強函數(shù)。獲取低照度圖像r(x)，建立所述低照度圖像r(x)與增強圖像e(x)的增強函數(shù)e(x)-(225-a)＝(r(x)-(225-a))/t(x)，其中x為圖像中的坐標點，a為天空亮度參數(shù)，t(x)為低照度圖像r(x)到增強圖像e(x)的放大倍數(shù)。

s202、歸一化低照度圖像的灰度圖像。歸一化低照度圖像r(x)的灰度圖像g(x)，得到低照度圖像r(x)的歸一化灰度圖像gray，優(yōu)選地，低照度圖像r(x)的歸一化灰度圖像gray滿足：

gray＝(0.299*r+0.587*g+0.114*b/255)

其中，r、g、b為圖像rgb三通道的分量值。

s203、構(gòu)造低照度圖像到增強圖像的放大倍數(shù)與歸一化灰度圖像的線性相關(guān)函數(shù)。構(gòu)造低照度圖像r(x)到增強圖像e(x)的放大倍數(shù)t(x)與低照度圖像r(x)的歸一化灰度圖像gray的線性相關(guān)函數(shù)t(x)＝f(w,g(x))，其中w為修正因子。

優(yōu)選地，低照度圖像r(x)到增強圖像e(x)的放大倍數(shù)t(x)與歸一化灰度圖像gray的線性相關(guān)函數(shù)滿足：

t(x)＝f(w,gray)＝1-w+gray，

其中w為修正因子，gray為低照度圖像r(x)的歸一化灰度圖像。

s204、優(yōu)化增強函數(shù)。選取天空亮度參數(shù)a＝255，線性相關(guān)函數(shù)t(x)＝f(w,gray)，得到優(yōu)化增強函數(shù)e(x)＝r(x)/t(x)＝r(x)/f(w,gray)。

s205、得到增強圖像。由優(yōu)化增強函數(shù)e(x)＝r(x)/t(x)＝r(x)/f(w,gray)對低照度圖像增強，得到增強圖像e(x)。

在一些實施例中，步驟s203中低照度圖像r(x)到增強圖像e(x)的放大倍數(shù)t(x)在有霧條件下為透射率，投射率越小，霧越濃。

在另一些實施例中，步驟s203中低照度圖像r(x)到增強圖像e(x)的放大倍數(shù)t(x)在夜間低照度下為周圍光照情況，t(x)越小，周圍光照越低。

根據(jù)本發(fā)明，本實施例中，歸一化低照度圖像r(x)的灰度圖g(x)，得到低照度圖像r(x)的歸一化灰度圖像gray。通過低照度圖像r(x)歸一化灰度圖像gray求解低照度圖像r(x)到增強圖像e(x)的放大倍數(shù)t(x)，使求解過程中省去了為獲得反轉(zhuǎn)的灰度圖像求解透射率的反轉(zhuǎn)過程，并且有效地對低照度圖像實現(xiàn)了增強。

優(yōu)選地，本實施例中低照度圖像r(x)的數(shù)字信號采用最小化傳輸差分信號輸入；得到的增強圖像e(x)采用最小化傳輸差分信號輸出。

根據(jù)本發(fā)明，實施例中對得到的增強圖像e(x)信號通過導向濾波的方法進行降噪，優(yōu)選地導向濾波的方法使用g通道作為引導圖像。實施例中導向濾波的計算邏輯為：

輸入一行增強圖像e(x)信號的數(shù)據(jù)，根據(jù)濾波器半徑，延時m個像素時鐘信號；

將每m個相鄰像素相加，存入不同行的塊隨機存儲器中，對不同行的塊隨機存儲器中相同位置的像素值相加輸出。

下面對導向邏輯的詳細過程進行說明，如圖3所示本發(fā)明導向濾波計算邏輯流程圖，本實施例以濾波器半徑r＝5為例，則供需要存放11行的塊隨機存儲器，具體地：

s1、首先輸入一行增強圖像信號的數(shù)據(jù)a1、a2、...、a12，根據(jù)濾波器半徑r＝5，延時11個像素時鐘信號。

s2、將每11個相鄰像素相加，即將a1+...+a11、a2+...+a12、...、a12+...+a22。將相加后的像素存入不同行的塊隨機存儲器，即將相加后的像素分別存入11行塊隨機存儲器中的line1、line2、...、line11，將不同行的塊隨機存儲器中相同位置的像素值相加輸出，即11行塊隨機存儲器line1、line2、...、line11中相同的部分(a和b位置)的像素相加，由d_out輸出。應當理解，不同行的塊隨機存儲器中相同位置的像素值相加，并不僅僅是對a和b位置的像素相加，應當是不同行的塊隨機存儲器中所有相同位置的像素值均相加后輸出。

如圖4所示本發(fā)明低照度圖像與增強圖像的對比圖，其中(a)為原始的低照度圖像；(b)為本實施例中通過本發(fā)明方法得到的增強圖像。本發(fā)明所提供的一種參數(shù)優(yōu)化的低照度圖像增強方法，使用低照度圖像的灰度圖像代替反轉(zhuǎn)的灰度圖像，省去了圖像反轉(zhuǎn)的過程，在有效地降低圖像增強過程的同時，能夠清晰的將低照度圖像還原，降低了對內(nèi)存的占用。

本發(fā)明提供的一種參數(shù)優(yōu)化的低照度圖像增強方法，采用低照度圖像的灰度圖代替反轉(zhuǎn)后的灰度圖，簡化了透射率的計算，使增強圖像的計算過程大大降低，能夠有效地將低照度圖像較清晰的還原。

本發(fā)明參數(shù)優(yōu)化的低照度圖像增強方法，并結(jié)合導向濾波濾去除圖像噪聲。能夠?qū)崟r、快速處理，不需要占用過多內(nèi)存，并且使低照度圖像較清晰的還原，較好的提升圖像質(zhì)量。

結(jié)合這里披露的本發(fā)明的說明和實踐，本發(fā)明的其他實施例對于本領(lǐng)域技術(shù)人員都是易于想到和理解的。說明和實施例僅被認為是示例性的，本發(fā)明的真正范圍和主旨均由權(quán)利要求所限定。