[发明专利]基于HSV与AM-RetinexNet图像增强方法

说明书

本发明公开了一种基于HSV与AM‑RetinexNet图像增强方法，包括以下步骤：S1：获取待处理图像的RGB分量，将RGB分量转换为HSV分量；S2：对HSV分量中的饱和度分量进行自适应调整；S3：对HSV分量中的亮度分量进行增强处理；S4：将色调分量、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最新的RGB分量；S5：对增强RGB分量进行自适应色彩恢复，完成图像增强。本发明利用AM‑RetinexNet网络能有效对地下空间非均匀亮度低照度图像增强处理，一定程度上解决现有图像因照度分布不均引起的图像增强整体效果较差缺陷。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于HSV与AM-RetinexNet图像增强方法。

背景技术

随着数字经济时代发展，新基建成为数字经济时代发展的重点。而地下空间作为新基建的一种主要环境，其安全性直接影响基本民生。如何实现智能化地下空间探测成为改造与监控的核心，但地下空间图像往往在图像采集时，出现图像照度低、亮度不均匀、噪声多、细节丢失严重等问题，如何进行地下空间图像增强处理以解决地下空间探测成为智能探测研究热点。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种基于HSV与AM-RetinexNet图像增强方法。

本发明的技术方案是：一种基于HSV与AM-RetinexNet图像增强方法包括以下步骤：

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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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；