一種低照度視頻圖像增強方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種低照度視頻圖像增強方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 在陰天、夜晚、光照不足等低照度情況下，或由于逆光等原因，使得獲取的視頻亮 度很低，圖像偏暗，這既影響視頻圖像的主觀質(zhì)量，也影響后續(xù)視頻處理方法的性能。此時， 需要用低照度視頻增強技術(shù)進行處理，以提高視頻圖像的質(zhì)量。
[0003] 通常，低照度視頻有三個特點：（1)圖像亮度整體偏暗；（2)由于光照條件的限制 及光源本身的影響，RGB中某些分量可能相對其它分量偏低，直接增強會產(chǎn)生偏色問題；
[3] 與理想光照條件下獲取的圖像相比，其含有大量噪聲，如果不做任何處理直接進行圖像 增強，則在增強圖像的同時也會增強噪聲。
[0004] 視頻是由若干圖像幀構(gòu)成，故視頻增強的核心是圖像增強。目前針對彩色圖像的 增強方法主要有三類：（a)基于Retinex的方法；(b)基于HSV等色彩空間的亮度增強方法； (c)基于RGB等比例增益的方法。Retinex理論認為，物體的亮度是由入射分量（即照度分 量）和反射分量共同決定。照度分量與光源有關(guān)，反射分量與物體本身的顏色有關(guān)，即反射 分量反映了物體的真實顏色。通過從圖像中移除光源照度的影響，就可獲得物體的真實顏 色圖像；基于HSV等空間的亮度增強方法認為，彩色圖像的RGB三個分量之間具有很強的 相關(guān)性，分別對RGB分量進行處理，會導(dǎo)致顏色失真，若在HSV等空間對亮度分量進行增強， 就可以增強圖像，同時不會引起顏色失真；基于RGB等比例增益的方法認為，若兩個像素的 RGB分量的比例大致相同，則認為這兩個像素具有同樣的顏色，只有亮度不同，這樣，只要對 RGB分量都乘以一個適當(dāng)?shù)脑鲆妫涂梢詫崿F(xiàn)圖像的增強。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明針對以上問題的提出，而研制一種低照度視頻圖像增強方法。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)手段如下：
[0007] -種低照度視頻圖像增強方法包括白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、圖像增強模 塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊；視頻圖像信息依次經(jīng)過白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、 圖像增強模塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊，最后得到增強視頻圖像。
[0008] 本發(fā)明的有益效果：為了驗證本發(fā)明方法的有效性，用兩個低照度環(huán)境下拍攝的 實際視頻進行測試。測試平臺以及視頻參數(shù)信息如如圖6所示。
[0009] 為了更好地讓審查員審查本發(fā)明的技術(shù)效果，提供彩色圖片圖7(a)至7(f)以供 參考。如圖7(a)至7(f)所示低照度視頻增強方法比較。通過觀察可知，圖7(a)原始測 試視頻亮度明顯偏低；圖7(b)MSR方法沒有明顯增強效果，且對噪聲有放大作用；圖7(c) 改進的Retinex方法雖然可以增強圖像亮度，但是存在過度增強的問題，且對噪聲敏感；圖 7 (d)針對HSV空間中的V分量的同態(tài)濾波方法和圖7 (e)中的RGB等比例增益方法，雖然可 以增強圖像亮度，且不存在過度增強問題，但是對噪聲依舊敏感；圖7 (f)本發(fā)明增強了圖 像亮度，有效地抑制了噪聲，且保證了圖像邊緣和色彩的平衡。
【附圖說明】
[0010] 圖1低照度視頻增強技術(shù)方案框圖。
[0011] 圖2CSF濾波流程圖。
[0012] 圖3圖像亮度增強曲線。
[0013] 圖4圖像邊緣補償示意圖。
[0014] 圖5幀間補償流程圖。
[0015] 圖6測試平臺以及視頻參數(shù)信息。
[0016] 圖7(a)原始圖像。
[0017] 圖7(b) MSR方法處理后的圖像。
[0018] 圖7(c)改進Retinex方法處理后的圖像。
[0019] 圖7(d) V分量同態(tài)濾波方法處理后的圖像。
[0020] 圖7 (e) RGB等比例增益方法處理后的圖像。
[0021] 圖7(f)本發(fā)明方法處理后的圖像。
【具體實施方式】
[0022] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進一步說明：
[0023] 本發(fā)明提供的完整技術(shù)方案(發(fā)明方案）
[0024] 本發(fā)明整體上分為五個模塊，即白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、圖像增強模塊、 邊緣補償模塊、幀間補償模塊，如圖1所示。
[0025] 白平衡處理模塊
[0026] 根據(jù)灰度世界理論，一個顏色變化足夠豐富的圖像，其RGB分量的均值大致相等。 本發(fā)明使用基于灰度世界法的改進白平衡方法，其詳細步驟如下：
[0027] (1)計算圖像RGB各通道的亮度直方圖；
[0028] (2)圖像中若存在大面積同色背景或光源，就會在亮度直方圖中產(chǎn)生峰值，這對之 后的取平均操作產(chǎn)生不利影響，因此要如下方法去除對應(yīng)的灰度值，即：搜索整個亮度直方 圖，若某個灰度值所對應(yīng)的像素個數(shù)大于像素總數(shù)的5%，則將該灰度值去除。
[0029] (3)設(shè)RGB三個通道均值分別為r、g、b，計算各個通道均值。
[0030] (4)白平衡處理。設(shè)原始圖像RGB通道的值為IK、Ie、I B，白平衡后圖像RGB通道的 值為I1K、Iie、I1B。這里分三種情況說明白平衡處理過程。不妨設(shè)r>g>b，白平衡處理方 法為
【主權(quán)項】
1. 一種低照度視頻圖像增強方法，其特征在于：包括白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、 圖像增強模塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊；視頻圖像信息依次經(jīng)過白平衡處理模塊、圖 像去噪模塊、圖像增強模塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊，最后得到增強視頻圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低照度視頻圖像增強方法，其特征在于：白平衡處理模 塊處理視頻的方法為： 設(shè)原始圖像RGB通道的值為IK、Ie、Ib，白平衡后圖像RGB通道的值為I 1K、Iie、Iib ;這里 分三種情況說明白平衡處理過程，不妨設(shè)r > g > b，白平衡處理方法為
? 1，則不作處理；
0.1，則對B分量進行如下處理；
(c)若H >()，1且^ 1，則對G和B分量進行如下處理； r r
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種低照度視頻圖像增強方法，其特征在于：圖像去噪模塊 對白平衡處理模塊處理完的視頻處理的方法為： (1) 顏色空間轉(zhuǎn)換 通常，人眼對圖像亮度很敏感，而對色度不太敏感，因此常在YCbCr顏色空間中進行圖 像處理，在YCbCr顏色空間中，Y表示亮度分量，Cb和Cr色度分量決定了顏色，其中Cb表示 藍色色度分量，Cr表示紅色色度分量；根據(jù)人眼特性，對YCbCr的各個分量進行處理，就不 會產(chǎn)生圖像顏色較大失真；此外，RGB空間與YCbCr空間之間的轉(zhuǎn)換是線性變換，計算量較 ?。灰虼?，本發(fā)明