[发明专利]一种针对雾天环境下的降质图像增强方法

说明书

本发明公开了一种针对雾天环境下的降质图像增强方法，属于图像处理领域。该方法包括：将输入的原始图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间；保持图像的色调分量不变，对饱和度分量进行拉伸，对亮度分量进行分频增强；将增强后的图像由HSI颜色空间转换到RGB颜色空间并输出。采用本发明，可以解决传统同态滤波算法得到的图像细节缺失的问题和直方图均衡化算法过增强、颜色失真的问题，同时本算法复杂度低，运行速度快，可以降低对硬件的性能要求。

技术领域

本发明属于图像处理技术，具体涉及一种针对雾天环境下的降质图像增强方法。

背景技术

在环境感知技术中，由于摄像头具有安装简单，成本低廉，图像色彩丰富，图像纹理信息丰富的优点，基于摄像头的目标检测方法被广泛应用。但是基于摄像头的目标检测算法，从底层的图像特征提取，到高层的图像内目标识别、行为分析都是建立在处理的图像是清晰的图像基础之上的。而在雾霾等恶劣天气条件下拍摄的图像，细节信息模糊或缺失，对比度下降，图像的整体颜色偏灰白色，这样的图像会影响人眼判读和机器识别。

图像增强指的是有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。目前，雾天环境下的图像增强方法繁多，应用最广泛的有直方图均衡化方法，同态滤波方法，Retinex方法等。直方图均衡化具有提高对比度，运行时间短的优点，但容易产生过增强现象。同态滤波方法具有增强图像对比度，压缩图像动态范围的优点，但也存在边缘缺失，运算速度慢的缺点。Retinex方法颜色保真度较好，但在雾天等亮度较高的天气条件下，会出现光晕和颜色失真现象，同时算法运算量大，更加适用于低照度环境下的图像增强。

发明内容

本发明的目的在于提供一种鲁棒性强、实现容易、更加适合于人眼判读和机器识别的针对雾天环境下的降质图像增强方法，以解决目前雾天降质图像增强方法运算量大、细节缺失、边缘模糊、过增强等技术问题。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种针对雾天环境下的降质图像增强方法，包括以下步骤：

将待处理的雾天降质图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间；

保持降质图像的色调分量不变，对饱和度分量进行拉伸处理，对亮度分量进行分频增强处理；

将增强后的图像由HSI颜色空间转换到RGB颜色空间，并输出转换后的图像。本发明与现有技术相比，其显著优点：

(1)对图像的饱和度分量进行拉伸处理，提高了彩色图像增强后的色彩饱和度，使图像的颜色对比更清晰；对亮度分量采用分频处理，高通滤波得到高频分量，低通滤波得到低频分量进行直方图均衡化，丰富了图像细节，解决了原方法存在的边缘缺失、过增强问题。

(2)高低频分量加权融合，提高了图像对比度。

(3)融合HSI颜色空间，大幅提升了算法处理速度，同时解决了在RGB颜色空间下直接对图像进行增强处理容易产生的颜色丢失现象，更符合人的视觉特征。

附图说明

图1为本发明的一种针对雾天环境下的降质图像增强方法流程图。

图2为本发明的一种亮度分量分频增强方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

结合图1，本发明所述的一种针对雾天环境下的降质图像增强方法，包括以下步骤：

步骤1、将待处理的雾天降质图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间；

按照以下公式进行转换：