[发明专利]一种利用时空照度图的低照度彩色视频增强方法

说明书

本发明公开了一种利用时空照度图的低照度彩色视频增强方法，首先计算视频帧的初始空间照度图，利用当前视频帧与其前k视频帧的初始空间照度图计算当前视频帧的时间相似性照度图，利用初始空间照度图和时间相似性照度图构造当前视频帧的结构权重矩阵，利用初始空间照度图、时间相似性照度图和结构权重矩阵构造最优照度图估计的代价最小化模型并求解，所得解为当前视频帧的最优照度图，最后对最优照度图做伽马校正，利用校正后的照度图求取增强后的当前视频帧；当所有视频帧都处理完毕后，将全部增强后的视频帧合并成输出的彩色视频。本发明能在有效增强低照度彩色视频照度的同时保持视频帧中主要结构，并使得增强后的视频具有连贯的照度。

技术领域

本发明涉及一种利用时空照度图的低照度彩色视频增强方法，属于图像增强技术。

背景技术

在自然光线不充足的情况下，人们拍摄到的视频往往具有较低的照度和较差的视觉效果，无法真实地反映目标场景中物体的细节，对于一些基于视觉的应用，如目标检测、目标追踪等，都造成了极大的不便。

对低照度图像或视频进行增强的方法可大致分为两类，一类是基于直方图的方法，另一类是基于Retinex理论的方法。基于直方图的方法通过调整图像或视频帧的直方图分布来改善结果图像或视频帧，然而其并没有从图像照度的本质上解决光照增强的问题，而仅仅是从对比度增强的角度改善了图像或视频帧的光照和对比度。因此，基于直方图的方法对增强图像或视频照度方面的效果并不是很理想。目前，对低照度图像或视频进行增强的方法多是以Retinex理论为基础，即将待增强的图像分解为照度和反射率两部分，并将这两部分分别处理后再合成增强后的结果图像。Xueyang Fu等人提出一种基于融合的低照度图像增强方法(Xueyang Fu，Delu Zeng，Yue Huang，Yinghao Liao，Xinghao Ding，JohnPaisley，A fusion-based enhancing method for weakly illuminated images，vol.129,no.2016,pp.82-96,2016)，通过三种方式生成三种不同的照度图，进而加权融合成增强后的照度图，然而该方法没有考虑图像中的结构信息，会造成一些纹理结构区域光照失真。中国专利“一种低照度视频图像增强方法”[201310639998.5]对每一帧图像的照度进行帧内增强，并以前一帧增强结果作为下一帧图像的标准帧进行帧间增强，然而该方法也没有考虑视频帧中的结构信息。中国专利“一种基于亮通道的低照度视频实时增强方法”[201510181696.7]通过计算低照度视频帧的均值和亮通道值来得到一个照度因子，并以此照度因子和视频帧像素强度之间简单的代数运算，来得到增强后的视频帧，该方法运算速度快可以满足实时处理要求，但其并没有利用到视频的帧间信息。Xiaojie Guo等人提出一种低照度图像增强方法(Xiaojie Guo,Yu Li,Haibin Ling，LIME：Low-light imageenhancement via illumination map estimation,IEEE Transactions on ImageProcessing,vol.26,no.2,pp.982-993,2017)，通过估计照度图来达到增强图像照度的目的，该方法考虑了图像内部的空间结构信息，能够估计出空间分段平滑的照度图，但不适用于处理包含了时间信息的低照度视频。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种利用时空照度图的低照度彩色视频增强方法，以构造最优照度图估计的代价最小化模型，通过计算视频帧的初始空间照度图和时间相似性照度图来充分利用视频中的时间和空间信息，并基于时空信息构造结构权重矩阵，从而能够在照度增强的同时保持视频帧中主要结构，并使得增强后的视频具有更连贯的照度。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：