本發(fā)明涉及圖像處理領域，具體為一種夜間低照度圖像增強方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、在夜間或低照度環(huán)境下，由于光線不足，成像設備往往難以捕捉到足夠的光子，導致圖像質量顯著下降，出現(xiàn)噪聲增多、對比度降低和細節(jié)丟失等問題，而且圖像中隨機噪聲的影響變得更加顯著，形成大量的噪點。這些噪點會覆蓋在圖像的各個部分，嚴重干擾圖像的整體視覺效果和細節(jié)表現(xiàn)，使得物體的邊緣和細節(jié)難以區(qū)分，圖像顯得模糊和平淡。在安全監(jiān)控方面，夜間低照度圖像質量下降可能導致對潛在威脅的識別不及時，影響公共安全；在無人駕駛方面，夜間低照度圖像可能使得自動駕駛系統(tǒng)無法準確感知環(huán)境，增加交通事故的風險；在醫(yī)學成像方面，低照度圖像細節(jié)的缺失可能影響疾病的早期診斷和治療效果。

2、傳統(tǒng)方法在處理對低照度圖像進行增強時，容易出現(xiàn)過度增強、細節(jié)丟失和偽影等問題，效果往往不盡如人意。因此，亟需一種能夠在各種低照度環(huán)境下均能實現(xiàn)高質量圖像增強的新方法，以滿足實際應用的需求。

技術實現(xiàn)思路

1、為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種夜間低照度圖像增強方法，所述方法包括以下步驟：

2、獲取夜間拍攝的低照度圖像的暗通道圖像，根據(jù)所述暗通道圖像得到每個通道的估計光強，并生成最小通道約束圖，計算所述最小通道約束圖的像素注意力，基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖；

3、將所述低照度圖像輸入到特征金字塔網(wǎng)絡中，對光強特征圖進行卷積操作得到和特征金字塔網(wǎng)絡的下采樣每層輸出相同尺寸的特征圖，按通道將相同尺寸的特征金字塔網(wǎng)絡的下采樣輸出和所述光強特征圖卷積輸出進行融合，將融合結果進一步按通道融合到和所述融合結果相同尺寸的特征金字塔網(wǎng)絡上采樣的輸入中，將特征金字塔網(wǎng)絡的上采樣最后一層輸出作為夜間低照度圖像增強結果。

4、優(yōu)選地，所述計算所述最小通道約束圖的像素注意力，具體為：

5、獲取所述低照度圖像的亮通道圖像，將亮通道圖像和所述最小通道約束圖融合成一個通道的圖像，計算融合后圖像的像素注意力。

6、優(yōu)選地，所述基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖，具體為：

7、將通道的所述估計光強和歸一化后的所述像素注意力中的每個元素相乘，將相乘后的結果作為光強特征圖。

8、優(yōu)選地，所述基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖，具體為：

9、計算所述低照度圖像中每個通道中每個像素點的局部對比度，將歸一化后的通道的局部對比度圖和歸一化后的所述像素注意力進行融合生成光強權重圖；

10、將通道的所述估計光強和所述光強權重圖中的每個元素相乘，將相乘后的結果作為光強特征圖。

11、優(yōu)選地，所述將歸一化后的通道的局部對比度圖和歸一化后的所述像素注意力進行融合生成光強權重圖，具體為：

12、對歸一化后的通道的局部對比圖和歸一化后的所述像素注意力相同位置的值進行加權求和，將加權求和結果作為光強權重圖中所述相同位置的值。

13、此外，本發(fā)明還提供一種夜間低照度圖像增強系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括以下模塊：

14、光強特征生成模塊，用于獲取夜間拍攝的低照度圖像的暗通道圖像，根據(jù)所述暗通道圖像得到每個通道的估計光強，并生成最小通道約束圖，計算所述最小通道約束圖的像素注意力，基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖；

15、圖像增強模塊，用于將所述低照度圖像輸入到特征金字塔網(wǎng)絡中，對光強特征圖進行卷積操作得到和特征金字塔網(wǎng)絡的下采樣每層輸出相同尺寸的特征圖，按通道將相同尺寸的特征金字塔網(wǎng)絡的下采樣輸出和所述光強特征圖卷積輸出進行融合，將融合結果進一步按通道融合到和所述融合結果相同尺寸的特征金字塔網(wǎng)絡上采樣的輸入中，將特征金字塔網(wǎng)絡的上采樣最后一層輸出作為夜間低照度圖像增強結果。

16、優(yōu)選地，所述計算所述最小通道約束圖的像素注意力，具體為：

17、獲取所述低照度圖像的亮通道圖像，將亮通道圖像和所述最小通道約束圖融合成一個通道的圖像，計算融合后圖像的像素注意力。

18、優(yōu)選地，所述基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖，具體為：

19、將通道的所述估計光強和歸一化后的所述像素注意力中的每個元素相乘，將相乘后的結果作為光強特征圖。

20、優(yōu)選地，所述基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖，具體為：

21、計算所述低照度圖像中每個通道中每個像素點的局部對比度，將歸一化后的通道的局部對比度圖和歸一化后的所述像素注意力進行融合生成光強權重圖；

22、將通道的所述估計光強和所述光強權重圖中的每個元素相乘，將相乘后的結果作為光強特征圖。

23、優(yōu)選地，所述將歸一化后的通道的局部對比度圖和歸一化后的所述像素注意力進行融合生成光強權重圖，具體為：

24、對歸一化后的通道的局部對比圖和歸一化后的所述像素注意力相同位置的值進行加權求和，將加權求和結果作為光強權重圖中所述相同位置的值。

25、最后，本發(fā)明還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序在被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的方法。

26、現(xiàn)有的低照度圖像增強中容易導致圖像細節(jié)丟失以及整體增強不協(xié)調(diào)的問題，本發(fā)明采用像素級的特征對低照度圖像進行增強，具體地，計算所述最小通道約束圖的像素注意力，基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖，將光強特征圖和特征金字塔結合實現(xiàn)對低照度圖像的增強。

技術特征：

1.一種夜間低照度圖像增強方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述最小通道約束圖的像素注意力，具體為：

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖，具體為：

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖，具體為：

5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將歸一化后的通道的局部對比度圖和歸一化后的所述像素注意力進行融合生成光強權重圖，具體為：

6.一種夜間低照度圖像增強系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括以下模塊：

7.如權利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述計算所述最小通道約束圖的像素注意力，具體為：

8.如權利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖，具體為：

9.如權利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述基于所述像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖，具體為：

10.一種計算機可讀存儲介質，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序在被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-5任一項所述的方法。

技術總結
本發(fā)明涉及圖像處理領域，具體為一種夜間低照度圖像增強方法及系統(tǒng)，獲取夜間拍攝的低照度圖像的暗通道圖像，根據(jù)暗通道圖像得到每個通道的估計光強，并生成最小通道約束圖，計算最小通道約束圖的像素注意力，基于像素注意力和每個通道的所述估計光強得到每個通道的光強特征圖；將低照度圖像輸入到特征金字塔網(wǎng)絡中，對光強特征圖進行卷積操作得到和特征金字塔網(wǎng)絡的下采樣每層輸出相同尺寸的特征圖，按通道將相同尺寸的特征金字塔網(wǎng)絡的下采樣輸出和所述光強特征圖卷積輸出進行融合，將融合結果進一步按通道融合到和融合結果相同尺寸的特征金字塔網(wǎng)絡上采樣的輸入中，將特征金字塔網(wǎng)絡的上采樣最后一層輸出作為夜間低照度圖像增強結果。

技術研發(fā)人員：郭瑞,黃建平
受保護的技術使用者：徐州創(chuàng)活信息科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6