[发明专利]图像增强方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地说，涉及一种图像增强方法及装置。 

背景技术

在大雾、沙尘等恶劣天气或者低光照情况下图像对比度大大降低，人们无法从中得到有用信息。在出现大雾、大雨、沙尘等恶劣天气时，户外景物图像的对比度和颜色都会被改变或退化，图像中蕴含的许多特征都被覆盖或模糊，得到的是退化图像，这对于各类监控都造成了极大的困难。 

在军事侦察、监视方面，为了实施正确指挥，取得作战胜利，现代战争对军事侦察提出了更高的要求，广泛应用先进科学技术，进一步扩大侦察的范围，提高侦察的时效性和准确性。因此，军事侦察、监视中用到的视频图像的品质尤为重要，退化的视频图像对信息的识别与处理会造成偏差，而这种偏差的后果是非常严重的。 

在日常生活中，长期观看低品质的视频会加重人们眼睛的负担，容易产生视觉疲劳，甚至会头晕目眩。 

因此，不管是在视频监控、军事侦察监视，还是再日常的视频观看中，要充分发挥视频的效能，都需要对视频图像进行增强处理以使图像的效果达到最佳。通过图像增强能获得更加清晰、可靠的图像。 

图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适。 

图像增强的方法分为空域法和频域法两种。空域法是对图像中的像素点进行操作。频域法是间接的处理方法，是先在图像的频域中对图像的变换值进行操作，然后变回空域。例如，先对图像进行傅里叶变化到频域，再对图像的频 谱进行某种滤波修正，最后将修正后的图像进行傅里叶反变化到空域，以此增强图像。 

空域法常用的处理方法包括：直方图均衡、对比度拉升、动态gama、HDR处理。直方图均衡会使得处理后的图像过暗或者过亮；对比度拉升对于强背景光或者强前景光图像无能为力；HDR计算量庞大，限制了其使用领域，且对于强背景光和前景光处理效果不佳。 

近年来发展起来的Retinex算法可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三方面达到平衡，因此可以对各种不同类型的图像进行自适应性地增强。但Retinex算法容易出现光晕现象。 

小波图像增强算法计算复杂，虽能够兼顾图像信号的空域和频域特性,但没有充分考虑到视觉的非线性特性。 

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述图像增强方法对强背景光和/或强前景光图像的处理效果不佳，计算复杂的缺陷，提供一种图像增强方法及装置。 

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是： 

一种图像增强方法，包括以下步骤： 

S1、接收二维图像； 

S2、计算所述二维图像的亮度均值A和亮度中值M； 

S3、根据所述亮度均值A和亮度中值M，将所述二维图像进行分类；并根据所述分类，利用不同分类对应的非线性函数计算所述二维图像每个像素的增强因子F； 

S4、根据所述增强因子F对所述二维图像中的每个像素的亮度值进行修正，以获得增强后的二维图像并输出。 

优选的，所述步骤S3具体包括： 

当A≤T₁且|A-M|≤T₃时，利用F＝k计算所述二维图像每个像素的增强因子F； 

当A≤T₁且|A-M|＞T₃时，利用F＝(K(x)+b)×cosα+x×sinα计算所述二维图像每个像素的增强因子F； 

当T₁＜A≤T₂且|A-M|≤T₃时，利用F＝a₁×f₁(x)+a₂×f₂(x)+a₃×f₃(x)计算所述二维图像每个像素的增强因子F； 

当T₁＜A≤T₂且|A-M|＞T₃时，利用F＝(K(x)+b)×cosα+x×sinα计算所述二维图像每个像素的增强因子F； 

当A＞T₂时，利用F＝a₁×f₁(x)+a₂×f₂(x)+a₃×f₃(x)计算所述二维图像每个像素的增强因子F；