[发明专利]一种粒度可控的低照度图像的增强方法

说明书

技术领域

本发明是一种可用于单幅图像或连续视频的粒度可控的低照度图像的增强方法，属于图像处理领域，涉及计算复杂度可分级、基于区域一致性的自适应高斯滤波器以及自适应亮度修复系数等图像处理方法。

背景技术

当前为了增强人民群众的安全保障系数，在社会的各个重要场所譬如住宅、银行、道路等都安装了视频监控系统，这样一旦犯罪行为或者其他紧急突发状况发生后，就可以通过视频监控的画面事后或者实时地监测具体的情景。但是，现在一般大多不法分子都会选择夜晚或者亮度较暗的地方进行犯罪活动，而此时监控系统因为环境亮度太低，噪声太大无法捕捉到较为清晰的画面。低照度的视频图像具有灰度范围比较窄，相邻像素之间的相关性较高，灰度值的变化不明显等特征，这样就会使得图像中的有用的信息和无用的噪声都包含在一个非常窄的灰度范围之内，这就使得人们无法正常的观察低照度下的视频，因此为了改善低照度情况下的视频质量以及视觉的效果，以便从中获取有用的信息，这时候就需要对低照度的视频进行增强的处理。

当前国内外的研究者通过对低照度视频的分析，利用了数字图象处理的基本理论，衍生出了许多富有创新性的低照度视频增强算法。国内研究者主要采用了局部直方图均衡化、模糊逻辑理论的增强、基于小波变换和数学形态学等方法对低照度图像进行了增强；而国外研究者普遍采用了非线性的色调映射、基于空域和时域的自适应双边滤波以及BP神经网络等方法来对低照度图像进行增强。

如何结合国内外研究者的关于低照度图像增强的优点并进一步提高增强后图像的质量，有必要从低照度图像的特点等底层原理进行研究。

发明内容

本发明的目的在于克服了之前低照度图像增强算法复杂度高、视觉效果一般、无法根据场景自适应调节亮度等不足，提出了一种粒度可控的低照度图像的增强方法，利用大气光散射模型，可以根据不同的场景和亮度通过调节高斯滤波器的参数和亮度修复因子，恢复出高质量的图片，对于低照度环境的视频和图像有普遍的增强效果，鲁棒性较高，增强后的图像视觉效果较好。

本发明一种粒度可控的低照度图像的增强方法，首先获取原始低照度图像的光辐射场，然后通过对原始低照度图像亮度的估测，制备出自适应的亮度修复因子ω和基础光强A，并利用对光辐射场的标准差制备出两个自适应的高斯滤波器；最后利用该两高斯滤波器对光辐射场进行去噪和模糊化处理，并通过自适应亮度修复因子ω和基础光强A得到复原后的图像。

具体包括如下步骤：

步骤1、定义光辐射场的初始值：

若原始低照度图像为彩色图像，则光辐射场初始值w(x,y)＝max(I_{original_R},I_{original_G},I_{original_B})；若原始低照度图像为灰度图像，则光辐射场初始值w(x,y)＝I_original，其中I_original为原始低照度图像，I_{original_R}、I_{original_G}、I_{original_B}分别为彩色图像I_originalR、G、B三通道的值；

步骤2、制备自适应的亮度修复因子ω：

(1)求光辐射场初始值w(x,_y)的平均值N_mean：

n为图像中像素点的总数，xi为图像中某一像素点的亮度值；

(2)求自适应的亮度修复因子ω：

ω＝k₁-(N_mean/128)²，k₁为设定的控制参数，范围为0.7≤k₁≤0.95；

步骤3、制备自适应的基础光强A：

(1)统计光辐射场w(x,y)的直方图Histogram_w；

(2)计算光辐射场w(x,y)的直方图的累加和当其中待处理整幅图像的尺寸为imagesize，imagesize＝Height*Width，其中Height为图像的高，Width为图像的宽；对应的j₁即为基础光强A，k₂为设定的控制参数，范围为0≤k₂≤0.1；

步骤4、制备两个自适应高斯滤波器：

先定义高斯滤波器为gaussfilter(N,σ)，其公式为：