[发明专利]一种低照度图像的增强和去噪方法

说明书

技术领域

本发明属于图像增强技术领域，涉及一种低照度图像的增强和去噪方法。 

背景技术

在雾天、阴雨天和晚上等低光照度条件下，采集的图像对比度很低，可视性很差，如：智能交通监控这类需要监视视场进行全天候监视的情况，当进入夜间，因照度过低，为了看清景物，需要对低亮度图像进行增强和去噪处理，使画面显示的效果更好。 

直方图均衡是一种常用的图像对比度增强算法，这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像是非常有用的，通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布，这样就可以用于增强图像局部的对比度而不会影响图像整体的对比度。 

Retinex模型由Land和McCann于1971年提出，认为：图像的观察结果只依赖于图像表面的反射特性，而与光照条件无关。基于Retinex模型，可以通过处理低照度图像得到一个灰度图。Dong etc发表的“FASTEFFICIENT ALGORITHM FOR ENHANCEMENT OF LOW LIGHTINGVIDEO”论文，把暗原色先验去雾算法应用到视频中，但是仍有些缺点存在，例如：场景不连续，有些会出现块瑕疵。 

双边滤波器是一种可以保边去噪的滤波器，它是指将当前点的灰度 值用周围点的灰度值的加权平均来代替，权因子不只和两点之间的几何距离有关，更和它们的灰度值差异有关，之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成：一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数：另一个由像素差值决定滤波器系数；双边滤波器的优势在于可以做边缘保存。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种低照度图像的增强和去噪方法，在低光照、图像亮度低及图像噪声过强时，实现了增强图像亮度、去除了图像噪声，提高了图像的可视觉效果。 

本发明所采用的技术方案是，一种低照度图像的增强和去噪方法，具体按照以下步骤实施： 

步骤1、将原始图像L(x，y)输入计算机的图像处理系统，确定原始图像L(x，y)的情况，判断是否进行图像的增强和去噪处理： 

将原始图像L(x，y)输入计算机的图像处理系统，根据原始图像L(x，y)的拍摄环境、视觉效果以及原始图像L(x，y)的亮度判断原始图像L(x，y)的情况，确定是否要对图像进行增强和去噪处理：若原始图像拍摄环境是在暗处，图像不清晰且原始图像L(x，y)的亮度低，判断出原始图像为低照度图像就要对原始图像L(x，y)进行增强和去噪处理； 

步骤2、将原始图像L(x，y)进行反转，得到反转后图像I(x，y)； 

步骤3、用暗原色先验法，选取反转后图像I(x，y)暗原色中亮度最大的0.1%的像素点，这些像素点都是不透明的，将这些像素点选定作为反转后图像I(x，y)的大气光成分A； 

步骤4、将步骤2中获得的反转后图像I(x，y)用亮度算法进行处理，得到亮度图像Y； 

步骤5、采用一个参数C来减弱步骤4中获得的亮度图像Y，得到消弱亮度后的图像CY； 

步骤6、对步骤5中获得的消弱亮度后的图像CY进行中值滤波，去除图像CY的随机噪声，得到滤波后的图像T(x，y)，滤波后的图像T(x，y)即为反转后图像I(x，y)的透射率估测图像T(x，y)； 

步骤7、结合步骤6所得到的透射率估测图像T(x，y)和步骤3所得的大气光成分A，用暗原色先验法对步骤2中获得的反转后图像I(x，y)进行去雾处理，得到图像J； 

步骤8、将步骤7得到的图像J进行反转处理，具体按步骤2中的反转算法进行反转处理，即得到去雾后含有噪声的图像O(x，y)； 

步骤9、将步骤8所得到图像O(x，y)和步骤1中输入的原始图像L(x，y)的绿色通道图像G同时应用到混合双边滤波器中，利用混合双边滤波器对图像O(x，y)进行去噪处理，输出得到增强亮度和去噪后的图像。 

本发明的特点还在于， 

步骤2具体按照以下步骤实施： 

经步骤1判断要对原始图像L(x，y)进行亮度增强处理后，将原始图像L(x，y)进行反转，获得亮度增强的反转后图像I(x，y)，具体的反转算法如下： 

I^c|x|＝255-L^c|x|          (1) 

式中：c表示RGB颜色通道，L表示输入的原始图像，I表示反转后输 出的亮度增强的图像。 

步骤4中亮度图像Y的计算公式为： 

Y＝0.299×R+0.587×G+0.114×B    （2）。