[发明专利]一种自适应光照压缩图像增强算法

权利要求书

1.一种自适应光照压缩图像增强算法，其特征在于包括：

S1：对原始图像                                                的入射光光强采用光通道定义，计算入射光光通道图像；

S2：根据入射光光通道图像，计算入射光初步估算图像；

S3：根据入射光初步估算图像，入射光光通道图像，采用边缘保持算法计算入射光精确估算图像；

S4：对入射光精确估算图像的数值进行分类，并压缩每类的动态范围，得到压缩光照估算图像；

S5：根据，通过原始图像和计算出的压缩光照估算图像，计算场景增强图像，

上述表示图像中任意点的二维坐标值。

2.根据权利要求1所述的一种自适应光照压缩图像增强算法，其特征在于所述S1具体步骤是：

S11:设定场景光照都是白光，场景中的物体只吸收一定波段的光谱，波段外的光谱全部被反射，入射白光中红色、绿色和蓝色三个颜色成分的强度都相等，即Ir=Ig=Ib；反射后，部分光谱被吸收，三个颜色分量会有减弱，因此反射光三个颜色分量的最大值最接近该点入射光的强度；

S12：根据公式（1）计算入射光光通道图像，光通道图像某点的强度值是原始图像中同位置的点为中心，边长为2r的正方形区域中所有像素的红、黄、蓝三个颜色分量最大强度值，其公式如下：

                     （1)

其中是以为中心的，边长为2r的正方形区域中所有像素的集合，，表示任意一个坐标的光照强度值，r是1～5个像素点。

3.根据权利要求2所述的一种自适应光照压缩图像增强算法，其特征在于所述S2具体过程是：

S21：先建立二维积分表，表中的每一个元素代表从入射光光通道图像的左上角到该元素的矩形区域内的所有像素的和；

S22： 假设当前点为中心的方形领域左上，右上，左下，右下角四个点的积分表值分别为，，，，那么根据公式（2）计算的值为

     （2）。

4.根据权利要求2所述的一种自适应光照压缩图像增强算法，其特征在于所述S2是根据入射光光通道图像，采用窗口积分法计算入射光初步估算图像，具体步骤：

对以当前像素点为中心的正方形邻域内，根据公式（3）计算所有像素值取平均值，即得到入射光初步估算图像，           （3）

其中是以为中心的，边长为2r的正方形区域中所有像素的集合， N是方形区域中象素的个数。

5.根据权利要求3或4所述的一种自适应光照压缩图像增强算法，其特征在于所述S3根据入射光初步估算图像，入射光光通道图像，采用边缘保持算法计算输出图像光强估算像素具体过程是：

S31：通过输入像素为，噪声为，根据公式（4）计算入射光精确估算图像： 

                                        （4）

S32：通过入射光光通道图像，入射光精确估算图像与入射光光通道图像的关系为线性相关，像素关系满足公式（5），将公式（4）代入公式（5）中：

                                      （5）

  S33：根据公式（5）做线性回归运算得到公式（6），在根据公式（6）计算得到，， 

                      （6）

其中对噪声进行线性回归处理后，噪声是均值为0的高斯白噪声，表示和的协方差，表示的方差，范围是10^-6～10^-1；

S34：将a、b代入公式（4）即可计算。

6.根据权利要求5所述的一种自适应光照压缩图像增强算法，其特征在于所述S4具体步骤：

S41：对入射光精确估算图像进行均匀分布取样；

S42：根据K-Mean分类方法对入射光精确估算图像均匀分布取样的样本点进行分类，将样本点分成两类，然后根据分类结果计算出这两类的分布的入射光精确估算图像；

S43：使用平滑阶跃曲线的映射函数对整幅图形分类后的入射光精确估算图像进行压缩，使得同类光强有较小的样本差，而不同类的值之间能平滑过渡，进而得到压缩光照估算图像。

7.根据权利要求6所述的一种自适应光照压缩图像增强算法，其特征在于所述S5具体步骤：根据公式（7）计算场景增强图像，

                   （7）。