[发明专利]一种低照度图像增强的方法

说明书

本发明公开了一种低照度图像增强的方法，将基于熵率的超像素分割算法用于暗通道先验模型中，得到更加符合人眼视觉效果的增强图。该方法首先将低照度图像进行超像素分割，再将低照度图像反转，根据超像素分割得到的同源块区域利用暗通道先验模型得到更准确的传输透过率图，根据大气散射物理模型对图像进行增强，最后将图像再次反转得到增强效果图。能够自适应地处理低照度图像，使增强后的图像具有更加理想的对比度和视觉效果，整体增强效果较现有的增强算法有大幅度提升。全过程可实现自动化与自能化，无需人工干预。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种低照度图像增强的方法。

背景技术

随着数字图像和多媒体技术的快速发展，各种类型的光学成像系统也越来越多，人们对成像系统的画面质量要求也越来越高，如各类监控系统，目标识别及目标跟踪系统，由于其场景不可控的特殊性，画面质量往往很难达到要求，尤其是在雾天、阴雨天、夜晚等光照条件比较弱的条件下所拍摄的影像，整体图像质量很差，对比度很低，图像细节严重丢失，可视性很难令人满意，给很多工作带来布标，从很大程度上限制了此类系统的应用。特别是在夜间，犯罪率升高，然而，通过监控系统很难看清犯罪现场，增加了警方破案的难度。因此低照度图像的增强是十分有意义的。

常见的图像增强算法主要分三大类：空域法、变换域法和融合法。空域法主要包括亮度变换法、直方图法和Retinex增强法等。现有的图像增强算法很难达到令人满意的效果，以直方图均衡化为例，虽然能够增强结果图对比度，同时亮度分布较为均匀，但是很容易产生过增强的现象，产生严重的色偏和细节丢失。因此，找到能够更加符合人眼视觉效果的图像增强算法至关重要。本发明提出一种基于超像素分割算法和暗通道原理的图像增强方法，先将图像反转形成伪雾图，再利用超像素分割得到的图像内容相关的同源块，更准确地估计大气传输模型中的透过率，从而使增强效果图更加符合人眼的视觉特性。

发明内容

本发明的目的在于提出一种自适应的，易于实现，鲁棒性强，更符合人眼视觉特性的低照度图像增强方法，从而解决现有图像增强方法中存在的过增强或增强偏色的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：一种低照度图像增强的方法，该方法包括以下步骤：

(1)对低照度图像L进行基于熵率的超像素分割，得到若干超像素同源区域；

(2)将低照度图像L进行反转，得到反转图I；反转图I中像素x处颜色通道c的亮度信息I^c(x)为：

I^c(x)＝255-L^c(x) (1)

其中，c代表图像R、G、B三个通道中的任意一通道，L^c(x)代表像素x处某一颜色通道的亮度信息；

(3)利用步骤1得到的超像素同源区域代替暗通道先验模型中的矩形区域，从而求取传输透过率图t；

t(x)为传输透过率图中像素x的透过率，Ω(x)是像素x所在的超像素同源区域；A^c是颜色通道c的大气天光值；

(4)根据上述大气散射物理模型所得到的透过率图t，恢复出反转图I的复原图J；其中复原图J中像素x的亮度信息J(x)为：

A是大气天光值；

(5)对获得的复原图J按照步骤2的方法再次进行反转，得到最终的增强图。

本发明的有益效果在于：将图像反转形成伪雾图，通过超像素分割将图像分为若干同源区域，在利用暗原色通道估计透过率图时根据图像内容而达到自适应的效果，避免了由于传统矩形区域块分割引入的图像边缘信息的影响。进一步地结合暗原色通道去雾的原理得到复原图，再将复原图反转得到最终的增强效果图。