[发明专利]基于HSV与AM-RetinexNet图像增强方法

权利要求书

1.一种基于HSV与AM-RetinexNet图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取待处理图像的RGB分量，并将RGB分量转换为HSV分量，其中，HSV分量包括色调分量、饱和度分量和亮度分量；

S2：对待处理图像HSV分量中的饱和度分量进行自适应调整；

S3：对待处理图像HSV分量中的亮度分量进行增强处理；

S4：将待处理图像的色调分量、进行自适应调整后的饱和度分量以及进行增强处理后的亮度分量转换为增强RGB分量；

S5：对待处理图像的增强RGB分量进行自适应色彩恢复，完成图像增强。

2.根据权利要求1所述的基于HSV与AM-RetinexNet图像增强方法，其特征在于，所述步骤S1中，将待处理图像的红色分量R、绿色分量G和蓝色分量B转换为待处理图像的色调分量H、饱和度分量S和亮度分量V，其计算公式分别为：

V＝M_max

其中，H′表示待处理图像增强后的色调分量，M_max表示待处理图像的红色分量R、绿色分量G和蓝色分量B中的最大值，N_min表示待处理图像的红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B中的最小值。

3.根据权利要求1所述的基于HSV与AM-RetinexNet图像增强方法，其特征在于，所述步骤S2中，对待处理图像的饱和度分量S进行自适应调整，得到拉伸后的图像饱和度分量S₁，其计算公式为：

其中，S表示待处理图像的饱和度分量，α表示饱和度调节系数，β表示亮度分量处理计算所得的权重值，log(·)表示对数函数。

4.根据权利要求1所述的基于HSV与AM-RetinexNet图像增强方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：

S31：利用直方均衡化方法对待处理图像的亮度分量进行均衡化预处理，得到待处理图像的均匀黑亮度分量V₁low；

S32：将待处理图像的均匀黑亮度分量V₁low和正常图像的亮度分量V_normal输入至AM-RetinexNet网络的分解网络中，对AM-RetinexNet网络进行训练，得到待处理图像的光照分量V₁I_low和反射分量V₁R_low；

S33：将待处理图像的光照分量V₁I_low输入到训练后AM-RetinexNet网络的增强网络中，得到增强分量V₂I_low；

S34：利用非局部均值滤波算法对反射分量V₁R_low进行降噪，得到降噪分量V₂R_low；

S35：根据增强分量V₂I_low和降噪分量V₂R_low，计算增强亮度分量V₂；

S36：对增强亮度分量V₂进行平滑处理，得到平滑处理后的增强亮度分量V₃，实现对亮度分量的增强处理。