一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法、裝置及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于圖像增強(qiáng)【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法、裝置及系統(tǒng)，包括：根據(jù)輸入的原始圖像，提取原始圖像中的亮度分量Y；對(duì)得到的亮度分量Y采取中值濾波，再經(jīng)過(guò)歸一化處理得到歸一化圖像Ym；根據(jù)Ym計(jì)算出歸一化圖像的均值avgYm，并根據(jù)avgYm的范圍判斷原始圖像霧濃度的度量；對(duì)原始圖像分別采取MSR處理與DCP處理，得到對(duì)應(yīng)處理后圖像Y1與Y2；將Y1、Y2代入公式X＝aY1+bY2計(jì)算融合處理后的圖像X，式中a、b為融合系數(shù)；對(duì)融合處理后圖像X進(jìn)行自動(dòng)對(duì)比度調(diào)節(jié)優(yōu)化，得到優(yōu)化處理圖像。本發(fā)明有效的消除了光暈和過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)象，從而提高了輸出圖像的穩(wěn)定性與質(zhì)量。
【專利說(shuō)明】-種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法、裝置及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像增強(qiáng)【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于YCbCr色彩空間的自適應(yīng)圖像 增強(qiáng)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 圖像增強(qiáng)處理技術(shù)在安防監(jiān)控等諸多領(lǐng)域有非常重要的應(yīng)用，圖像增強(qiáng)的主要目 的在于使人眼獲得更好的視覺(jué)效果，或更方便計(jì)算機(jī)系統(tǒng)識(shí)別以滿足系統(tǒng)對(duì)圖像信息的需 求。圖像特征增強(qiáng)主要包括對(duì)比度、亮度、顏色等多方面的處理，目前并沒(méi)有統(tǒng)一的衡量圖 像的質(zhì)量的客觀標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)價(jià)算法的有效性主要依靠人眼的客觀感受，隨著計(jì)算機(jī)及信號(hào)處 理技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)清晰豐富的圖像要求也不斷增高。
[0003] 然而，現(xiàn)有圖像增強(qiáng)方法主要都是基于Retinex算法的圖像增強(qiáng)方法、Retinex 算法的思想就是降低入射圖像的影響，從而保留物體本質(zhì)的反射屬性圖像。即估計(jì)圖像中 亮度的變化并將其去除，以達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。在Retinex理論的發(fā)展過(guò)程中，根據(jù)亮 度圖像的估計(jì)方法的不同，演化出不同的Retinex算法，基于中心環(huán)繞的Retinex算法應(yīng) 用較為廣泛，一般采用高斯濾波器來(lái)估計(jì)入射分量，根據(jù)濾波器的尺度不同又分為單尺度 Retinex(SingleScaleRetinex，SSR)及多尺度Retinex(MultiScaleRetinex，MSR)算 法。SSR算法采用一個(gè)固定尺度的高斯濾波函數(shù)作為濾波函數(shù)，由于SSR算法會(huì)出現(xiàn)顏色失 真現(xiàn)象，因此，在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生了MSR算法，它具備了SSR高、中、低三個(gè)尺度的特點(diǎn)。MSR對(duì) 多個(gè)尺度的處理結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，這樣可以進(jìn)一步改善SSR單尺度處理帶來(lái)的局限性， 提高處理的視覺(jué)效果。但是，MSR算法對(duì)R、G、B三色分別處理并合成，容易發(fā)生錯(cuò)誤而造成 失真；同時(shí)該算法容易產(chǎn)生光暈現(xiàn)象；并且對(duì)于霧天圖像的處理雖然在一定程度上起到增 強(qiáng)的目的，而且整體清晰度不佳。
[0004] 一般現(xiàn)有的基于Retinex圖像增強(qiáng)算法，主要存在以下缺點(diǎn)：
[0005] (1) -種基于雙邊濾波的單尺度Retinex圖像增強(qiáng)算法，采用雙邊濾波器代替高 斯濾波器。雖然在一定程度上抑制了過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)象，但是仍存在光暈現(xiàn)象，尤其在圖像邊緣出 容易失真。
[0006] (2) -種濾波器可變的Retinex霧天圖像增強(qiáng)算法，采取DCP(暗原色先驗(yàn)Dark ChannelPrior)原理模型，根據(jù)霧天圖像霧化程度的分布特征得到濾波參數(shù)的閾值；然后 將原圖中每一子塊的局部信息與閾值信息做差運(yùn)算得到相應(yīng)的濾波器，計(jì)算入射分量的估 計(jì)。這中方法根據(jù)霧的濃度實(shí)現(xiàn)了MSR算法尺度的改變，但是計(jì)算量大，耗時(shí)長(zhǎng)、實(shí)時(shí)性差。
[0007] (3) -種圖像引導(dǎo)濾波的局部多尺度Retinex算法，基于小波變換的基礎(chǔ)上，采用 兩次圖像引導(dǎo)濾波克服圖像噪聲。該算法能夠?qū)崿F(xiàn)有效的消除光暈現(xiàn)象，同時(shí)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)及 顏色保真的平衡，但是對(duì)于霧天圖像處理清晰度不佳，仍存在Retinex算法的適應(yīng)性不強(qiáng) 的問(wèn)題。
[0008] (4) -種基于暗原色先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷腞etinex算法，根據(jù)局部區(qū)域暗原色值設(shè)計(jì)一種 尺度可變?yōu)V波器，針對(duì)不同景深和霧化區(qū)域采用不同尺度的濾波器估算霧天圖像的照度分 量，實(shí)現(xiàn)對(duì)霧天圖像的增強(qiáng)。這種方法與濾波器可變類似，利用DCP理論設(shè)計(jì)濾波器的尺 度，優(yōu)化Retinex算法，同樣計(jì)算量大，耗時(shí)長(zhǎng)、實(shí)時(shí)性差。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于YCbCr色彩空間的自適應(yīng)圖像增強(qiáng)方法，旨在解 決現(xiàn)有的基于MSR算法在處理效率及實(shí)時(shí)性等方面都存在一定的困難，而且處理后的圖像 容易產(chǎn)生光暈現(xiàn)象；和基于DCP理論的算法耗時(shí)長(zhǎng)，實(shí)時(shí)困難的問(wèn)題。
[0010] 本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法，包括：
[0011] 步驟1 :根據(jù)輸入的原始圖像，提取原始圖像中的亮度分量Y;
[0012] 步驟2 :對(duì)得到的亮度分量Y采取中值濾波，再經(jīng)過(guò)歸一化處理得到歸一化圖像 Ym;
[0013] 步驟3 :根據(jù)Ym計(jì)算出歸一化圖像的均值avgYm，并根據(jù)avgYm的范圍判斷原始圖 像霧濃度的度量；
[0014] 步驟4:對(duì)原始圖像分別采取MSR處理與DCP處理，得到對(duì)應(yīng)處理后圖像Y1與Y2 ;
[0015] 步驟5 :將Y1J2代入公式X=aYi+bY2計(jì)算融合處理后的圖像X，式中a、b為融合 系數(shù)；
[0016] 步驟6 :對(duì)融合處理后圖像X進(jìn)行自動(dòng)對(duì)比度調(diào)節(jié)優(yōu)化，得到優(yōu)化處理圖像。
[0017] 進(jìn)一步，所述步驟1 :根據(jù)輸入的原始圖像，提取原始圖像中的亮度分量Y，具體實(shí) 現(xiàn)如下：
[0018] 將原始圖像由RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為YCbCr色彩空間，轉(zhuǎn)換后的圖像為S，其中，Y為 亮度分量，Cb藍(lán)色色度分量，Cr為紅色色度分量；提取圖像S中的亮度分量Y進(jìn)行處理。
[0019] 進(jìn)一步，所述步驟2,對(duì)得到的亮度分量Y采取中值濾波，再經(jīng)過(guò)歸一化處理得到 歸一化圖像Ym ;具體實(shí)現(xiàn)如下：
[0020] 對(duì)處理后的亮度分量Y采用中值濾波法去除孤點(diǎn)噪聲，得到圖像S1，再將圖像Sl 進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化圖像Ym。
[0021] 進(jìn)一步，所述步驟3,根據(jù)Ym計(jì)算出歸一化圖像的均值avgYm，并根據(jù)avgYm的范圍 判斷原始圖像霧濃度的度量，具體實(shí)現(xiàn)如下：
[0022] 首先，根據(jù)歸一化圖像Ym計(jì)算該圖像矩陣元素中的平均數(shù)，算出其均值avgYm ;其 次，根據(jù)avgYm的范圍判斷霧濃度的度量，所述霧濃度的度量包括選擇尺度與融合系數(shù)；其 中，所述選擇尺度為MSR的尺寸（ri、r2、r3)，所述融合系數(shù)為MSR的融合系數(shù)（a，b)。
[0023] 進(jìn)一步，所述步驟4中MSR處理，具體包括：采用基于引導(dǎo)濾波器的MSR算法對(duì)亮 度分量Y進(jìn)行處理，首先，選取三組不同半徑尺寸的（Ri、R2、R3)的引導(dǎo)濾波對(duì)圖像的亮度信 息進(jìn)行估計(jì)，算出核函數(shù)Wij ;
[0024]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，包括： 步驟1 :根據(jù)輸入的原始圖像，提取原始圖像中的亮度分量Y; 步驟2 :對(duì)得到的亮度分量Y采取中值濾波，再經(jīng)過(guò)歸一化處理得到歸一化圖像Ym; 步驟3 :根據(jù)Ym計(jì)算出歸一化圖像的均值avgYm，并根據(jù)avgYm的范圍判斷原始圖像霧 濃度的度量； 步驟4:對(duì)原始圖像分別采取MSR處理與DCP處理，得到對(duì)應(yīng)處理后圖像Y1與Y2 ; 步驟5 :將Y2代入公式X=aYi+bY2計(jì)算融合處理后的圖像X，式中a、b為融合系 數(shù)； 步驟6 :對(duì)融合處理后圖像X進(jìn)行自動(dòng)對(duì)比度調(diào)節(jié)優(yōu)化，得到優(yōu)化處理圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述 步驟1具體實(shí)現(xiàn)如下： 將原始圖像由RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為YCbCr色彩空間，轉(zhuǎn)換后的圖像為S，其中，Y為亮度 分量，Cb藍(lán)色色度分量，Cr為紅色色度分量；提取圖像S中的亮度分量Y進(jìn)行處理。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述 步驟2,對(duì)得到的亮度分量Y采取中值濾波，再經(jīng)過(guò)歸一化處理得到歸一化圖像Ym;具體實(shí) 現(xiàn)如下： 對(duì)處理后的亮度分量Y采用中值濾波法去除孤點(diǎn)噪聲，得到圖像S1，再將圖像Sl進(jìn)行 歸一化處理，得到歸一化圖像Ym。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述 步驟3,根據(jù)Ym計(jì)算出歸一化圖像的均值avgYm，并根據(jù)avgYm的范圍判斷原始圖像霧濃度 的度量，具體實(shí)現(xiàn)如下： 首先，根據(jù)歸一化圖像Ym計(jì)算該圖像矩陣元素中的平均數(shù)，算出其均值avgYm;其次，根 據(jù)avgYm的范圍判斷霧濃度的度量，所述霧濃度的度量包括選擇尺度與融合系數(shù)；其中，所 述選擇尺度為MSR的尺寸（ri、r2、r3)，所述融合系數(shù)為MSR的融合系數(shù)（a，b)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述 步驟4中MSR處理，具體包括：采用基于引導(dǎo)濾波器的MSR算法對(duì)亮度分量Y進(jìn)行處理，首 先，選取三組不同半徑尺寸的（Ri、R2、R3)的引導(dǎo)濾波對(duì)圖像的亮度信息進(jìn)行估計(jì)，算出核函 數(shù)Wij;
式中為第k個(gè)核函數(shù)窗口，ω為權(quán)重，Ii為第i個(gè)引導(dǎo)圖像，L為第j個(gè)引導(dǎo)圖像，μ,與％2分別為引導(dǎo)圖像I在窗口內(nèi)的均值和方差，ε表示平滑因子； 輸出圖像中第i個(gè)像素而言，代入核函數(shù)Wm根據(jù)引導(dǎo)濾波的過(guò)程下公式： ft=[叫⑴/，, j 式中《ij為核函數(shù)，I為引導(dǎo)圖像，Pj為輸入圖像，Qi為輸出圖像； 根據(jù)亮度分量Y作為輸入，經(jīng)MSR算法處理后得到的反射圖像為： /?(.V,y) =Yj (Ok [log(r(.r, _v) -log(c//i))] k 式中qk為第k個(gè)輸出圖像，Y(x，y)為原始圖像的分量，c〇k為第k個(gè)核函數(shù)窗口，r(x，y) 為反射圖像。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述 步驟4中DCP處理，具體包括：首先，根據(jù)大氣散射模型公式，計(jì)算透射率公式如下： t= 1-min(min(pf·avgYm,MaxA) ·Ym,Y)/L 其中：MaxA為大氣光輻射強(qiáng)度A的最大值，L為灰度級(jí)，pf為霧的濃度系數(shù)，其值越小 表示霧濃度也越小，亮度分量Y，亮度分量的歸一化值Ym以及均值avgYm，計(jì)算出透射率t; 大氣光輻射強(qiáng)度A的計(jì)算公式如下： A=(max(Y)+max(Ym) )/2 其中，max(Y)為原始圖像亮度分量的最大值，Hiax(Ym)為歸一化圖像的最大值； 根據(jù)上述公式，則恢復(fù)后的清晰無(wú)霧圖像為： J{X)= ^X)~A+A max(/(x)s/0) 其中：透射率設(shè)定下限值VI(X)是有霧圖像強(qiáng)度，J(x)為場(chǎng)景反照率，t(x) =eTed(x) 表示介質(zhì)透射率，β為大氣散射系數(shù)，d(x)為場(chǎng)景深度。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述 步驟5 :將Y2代入公式X=aYi+bY2計(jì)算融合處理后的圖像X，式中a、b為融合系數(shù)，具 體實(shí)現(xiàn)如下： 根據(jù)avgYm的范圍選擇不同的MSR尺寸（rl、r2、r3)以及融合系數(shù)（a、b)，其中，avgYm 的范圍包含如下： 第一、無(wú)霧（avgYm〈 = 50)a= 0,b= 1 ; rl= 16,r2 = 32,r3 = 48 ； 第二、薄霧（50〈avgYm〈 = 120) a= 0. 5,b= 0. 5 ； rl= 16,r2 = 32,r3 = 48 ； 第三、中霧（l2〇〈avgYm〈l6〇)a= 0. 75,b= 0. 25 ; rl= 16,r2 = 48,r3 = 96 ； 第四、大霧（avgYm〉= 160) a= 0· 85,b= 0· 15 ; rl= 16,r2 = 64,r3 = 128 ; 代入DCP及MSR算法融合的公式X=BYfbY2，計(jì)算出融合處理后圖像X。
8. -種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)裝置，其特征在于，包括： 圖像獲取單元，用于根據(jù)輸入的原始圖像，提取原始圖像中的亮度分量Y; 圖像濾波單元，用于對(duì)得到的亮度分量Y采取中值濾波，再經(jīng)過(guò)歸一化處理得到歸一 化圖像Ym; 圖像判斷單元，用于根據(jù)Ym計(jì)算出歸一化圖像的均值avgYm，并根據(jù)avgYm的范圍判斷 原始圖像霧濃度的度量； 圖像處理單元，用于對(duì)原始圖像分別采取MSR處理與DCP處理，得到對(duì)應(yīng)處理后圖像Y1 與Y2; 圖像融合單元，用于將Y1J2代入公式X=aYi+bY2計(jì)算融合處理后的圖像X，式中a、b為融合系數(shù)； 圖像優(yōu)化單元，用于對(duì)融合處理后圖像X進(jìn)行自動(dòng)對(duì)比度調(diào)節(jié)優(yōu)化，得到優(yōu)化處理圖 像。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)裝置，其特征在于，所述 圖像處理單元包括MSR處理子單元與DCP處理子單元； 所述MSR處理子單元，用于基于MSR算法對(duì)歸一化圖像Ym濾波，增強(qiáng)圖像的像素細(xì)節(jié)； 所述DCP處理子單元，用于基于DCP算法對(duì)歸一化圖像Ym濾波，完成圖像的去霧效果。
10. -種基于YCbCr色彩空間的圖像增強(qiáng)系統(tǒng)，其特征在于，包括權(quán)利要求8至9中任 意所述裝置。
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK104318524SQ201410546876
【公開(kāi)日】2015年1月28日 申請(qǐng)日期:2014年10月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月15日
【發(fā)明者】李晶, 黃星明, 馬兆峰, 秦旖旎, 牟道祿, 張勇 申請(qǐng)人:煙臺(tái)艾睿光電科技有限公司