[发明专利]克服彩色图像非均匀光照的自适应画质增强方法

说明书

技术领域

本发明属于图像增强技术领域，特别是一种克服彩色图像非均匀光照的自适应画质增强方法。

背景技术

人类视觉系统具有局部自适应的特性，在观察自然场景时，人类能够通过收缩放大瞳孔来调节进光量，并通过视网膜和大脑皮层进行光照强度的动态范围压缩，最终分辨出不同光照下的物体。然而成像设备无法像人类视觉系统那样适应各种复杂条件下的光照环境，呈现出自然场景中物体的真实色彩，这不利于我们在日常生活和科学研究中对图像进行分析、识别。因此，模拟人类视觉系统克服彩色图像非均匀光照，自适应地增强图像画质具有重要的实际应用价值。

最早在模拟人类视觉系统方面做出贡献的是Land和McCann，他们通过一系列色彩感知实验提出了著名的Retinex理论。基于Retinex理论，陶理等人提出一种综合的邻域依赖非线性增强算法（Li Tao,K.Vijayan Asari,An integrated neighborhood dependent approach for nonlinear enhancement of color images,Proceedings of the IEEE Computer Society International Conference on Information Technology：Coding and Computing(ITCC'04),vol.2,pp.138-139,2004），先后对亮度和对比度进行增强，以达到压缩动态范围、改善阴暗区域视觉效果的目的，然而算法中的全局对比度增强会使明亮区域更亮而阴暗区域更暗，造成图像细节丢失。此外，与单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法一样，这些基于Retinex理论的图像增强方法都依赖于高斯函数与原图之间的卷积运算，这会增加算法的复杂度，并且会在明暗交界亮度变化较大的区域引起光晕现象。中国专利[200810116385.2]发明了一种基于Retinex理论的快速彩色图像增强方法，通过将卷积运算简化为均值运算，降低了算法复杂度，然而均值运算依然会引起光晕现象，且该方法中对彩色图像三个通道中的最大值构成的图像进行处理，会丢失各分量通道中低强度像素所在的阴暗区域中包含的图像信息。中国专利[201110316982.1]发明了一种不均匀光照下的棉花伪异性纤维彩色图像增强方法及系统，将彩色图像从RGB空间转换到HSI空间后，通过最小化关于I分量的Retinex变分模型和Gamma校正对I分量进行增强，再将增强后的图像转换回RGB空间，虽然该方法用变分模型避免了卷积运算，然而该方法中没有模拟人类视觉系统针对非均匀光照做自适应处理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种克服彩色图像非均匀光照的自适应画质增强方法，构造了彩色图像增强的代价最小化模型，并通过计算局部亮度指标来判断图像像素所在区域的明暗程度，使模型能根据图像的局部亮度做自适应处理，从而使彩色图像在增强后明暗区域中的细节都能够得到很好的保持。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种克服彩色图像非均匀光照的自适应画质增强方法，计算亮度图像，利用亮度图像中像素邻域内的平均强度值计算局部亮度指标a(x)；建立局部亮度指标a(x)与对比度增强系数λ(x)之间的映射关系，即λ(x)＝1/(1+exp(5-10a(x)))；用对比度增强系数构造单通道图像像素间对比度差异度量；用像素间对比度差异度量加权整合为单通道图像全局自适应对比度能量项；将该全局自适应能量与熵离差项组成图像增强的代价最小化模型；最后利用梯度下降法求解该模型的最小值作为增强后的单通道图像，所有通道都处理完毕后，将全部增强后的单通道图像合并成输出的彩色图像。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)将人类视觉系统的特性与变分技术结合在一起，能够根据图像局部区域的明暗程度自适应地增强图像。(2)能在有效提升图像画质对比度的同时，去除彩色图像的色彩偏差。(3)具有更好的图像动态范围调节能力。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1是本发明克服彩色图像非均匀光照的自适应画质增强方法的流程图。

图2是本发明中局部亮度指标a(x)与对比度增强系数λ(x)之间的映射关系示意图。

图3(a)是本发明实施例中的测试图像“clothes3”图（大小为637×468）,图3(b)是图3(a)的三个通道的直方图。

图4(a)是本发明实施例中的测试图像“clothes4”图（大小为637×468），图4(b)是图4(a)的三个通道的直方图。