一種低照度圖像的同步增強(qiáng)去噪方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)、去噪技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種低照度圖像的同步增強(qiáng)去噪方 法
【背景技術(shù)】
[0002] 低照度環(huán)境下，圖像采集設(shè)備獲得的圖像不僅可辨識(shí)度低，而且含有大量噪聲，低 照度環(huán)境導(dǎo)致的圖像降質(zhì)不僅影響了人眼對(duì)圖像的辨識(shí)，也使得智能交通、視頻監(jiān)控和目 標(biāo)識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)性能受到較大的影響，因此對(duì)低照度圖像進(jìn)行增強(qiáng)和降噪處理具 有非常重要的價(jià)值；由于低照度環(huán)境采集到的圖像灰度覆蓋范圍非常窄，并且像素值處于 較低水平，因此對(duì)低照度圖像進(jìn)行增強(qiáng)的主要目的在于擴(kuò)大圖像的灰度范圍，提高圖像的 整體亮度，以便原本無(wú)法辨別的圖像信息能夠被人眼或機(jī)器所識(shí)別；傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法 可以分為空間域增強(qiáng)方法和頻率域增強(qiáng)方法兩大類：直方圖均衡化是經(jīng)典的空間域增強(qiáng) 方法，它可以有效的增強(qiáng)圖像對(duì)比度，但該方法可能導(dǎo)致原本較亮的像素點(diǎn)過(guò)飽和從而丟 失圖像結(jié)構(gòu)信息；頻率域增強(qiáng)方法如小波變換，通過(guò)將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域后，對(duì)小波系 數(shù)進(jìn)行處理來(lái)達(dá)到增強(qiáng)的效果；Retinex方法是基于視網(wǎng)膜大腦皮層理論的一種圖像增強(qiáng) 方法，它將圖像分為亮度圖和反射圖兩部分，通過(guò)降低亮度圖對(duì)反射圖的影響來(lái)達(dá)到增強(qiáng) 的效果，隨著Retinex理論的提出，大量的研究者陸續(xù)提出了相關(guān)的改進(jìn)算法，如單尺度 Retinex、多尺度Retinex、帶彩色因子恢復(fù)的多尺度Retinex等，這些算法均可以達(dá)到一定 的增強(qiáng)效果。
[0003] 近年來(lái)，基于去霧技術(shù)的低照度圖像增強(qiáng)方法的提出開辟了低照度增強(qiáng)的新途 徑，通過(guò)比較低照度圖像的反轉(zhuǎn)圖像和霧天圖像的相似性，將反轉(zhuǎn)的低照度視頻幀使用暗 原色去霧方法進(jìn)行處理可以得到較好的視覺效果，低照度圖像不僅灰度水平低還具有噪聲 含量高的特點(diǎn)，并且大多數(shù)的增強(qiáng)方法在進(jìn)行強(qiáng)度轉(zhuǎn)換的同時(shí)噪聲也會(huì)隨之放大；目前有 很多研究可以分別完成圖像的增強(qiáng)和去噪，但針對(duì)低照度圖像特征的增強(qiáng)和去噪方法卻很 少，基于暗原色去霧技術(shù)的低照度圖像增強(qiáng)方法能有效的提升圖像對(duì)比度，突出圖像中的 細(xì)節(jié)信息，然而由于暗原色去霧技術(shù)有沒考慮噪聲的影響，導(dǎo)致增強(qiáng)后噪聲被顯著放大。
[0004] 申請(qǐng)?zhí)枮镃N201510260607的中國(guó)發(fā)明專利公開了一種具備圖像增強(qiáng)功能的視頻 監(jiān)控與采集系統(tǒng)，包括用于獲取圖像的圖像獲取裝置、模數(shù)轉(zhuǎn)換裝置AD、用于對(duì)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換 的數(shù)字圖像信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)處理的圖像處理模塊、數(shù)模轉(zhuǎn)換裝置DA、視頻存儲(chǔ)模塊、監(jiān)視器終 端，以及用于控制整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的控制中樞模塊，該發(fā)明的視頻監(jiān)控與采集系統(tǒng)采用 嵌入式硬件平臺(tái)，并對(duì)軟件算法進(jìn)行了優(yōu)化，從而使得圖像處理硬件設(shè)備的體積和功耗都 大為縮小，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)圖像增強(qiáng)，并方便與圖像采集設(shè)備的集成，模塊化設(shè)計(jì)也有利于功 能模塊自由搭配，更加適合應(yīng)用場(chǎng)合，降低采購(gòu)成本。
[0005] 申請(qǐng)?zhí)枮镃N201510329457的中國(guó)發(fā)明專利公開了一種基于視網(wǎng)膜機(jī)制的灰度圖 像增強(qiáng)方法，具體流程包括估計(jì)全局亮度確定算法自適應(yīng)參數(shù)、生成圖像的亮度映射圖、計(jì) 算亮度增強(qiáng)圖像和邊緣加強(qiáng)處理，首先通過(guò)全局暗區(qū)域的亮度分布情況，對(duì)自適應(yīng)參數(shù)進(jìn) 行估計(jì)；然后分別對(duì)圖像進(jìn)行全局的亮度增強(qiáng)處理，并由調(diào)制函數(shù)得出整幅圖片的調(diào)制映 射圖，計(jì)算得出亮度增強(qiáng)的結(jié)果；最后基于自適應(yīng)尺度的高斯差模型來(lái)實(shí)現(xiàn)邊緣的增強(qiáng)，模 型尺度由對(duì)比度所影響，最終可以在明亮區(qū)域加強(qiáng)更細(xì)小的紋理信息，黑暗區(qū)域則加強(qiáng)比 較大的輪廓信息。
[0006] 上述公開的發(fā)明雖能有效的對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)但均未考慮噪聲條件對(duì)圖像 增強(qiáng)的影響，因此，需要對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)造性的改良。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于提供一種低照度圖像的同步增強(qiáng)去噪方法，利用考慮噪聲的霧 圖退化模型和迭代的聯(lián)合雙邊濾波算法將低照度圖像的對(duì)比度增強(qiáng)操作和噪聲去除操作 同時(shí)進(jìn)行，從而有效提升圖像對(duì)比度并抑制噪聲，增強(qiáng)圖像的視覺效果。
[0008] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：
[0009] -種低照度圖像的同步增強(qiáng)去噪方法，低照度圖像增強(qiáng)算法為基于暗原色去霧技 術(shù)的增強(qiáng)算法，同步增強(qiáng)去噪操作通過(guò)迭代的聯(lián)合雙邊濾波交替修正霧圖退化模型參數(shù)完 成，包括以下步驟：
[0010] 1)將原始低照度圖像I(Xl)輸入計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)，并將其反轉(zhuǎn)，得到反轉(zhuǎn)后的 圖像 Iinv(Xi);
[0011] 2)根據(jù)暗原色先驗(yàn)理論，求取反轉(zhuǎn)圖像Iinv(Xl)中的全局大氣光值A(chǔ)、
[0012] 3)根據(jù)反轉(zhuǎn)圖像Iinv(Xl)的亮度圖計(jì)算圖像的初始透射率t°;
[0013] 4)將步驟2求得的全局大氣光A1P步驟3求得的初始透射率t °代入霧天圖像退 化模型得到場(chǎng)景光的初始估計(jì)值
[0014] 5)使用迭代的聯(lián)合雙邊濾波方法交替修正霧天圖像退化模型中的參數(shù)，并對(duì)每一 輪的結(jié)果使用商值圖像方法進(jìn)行細(xì)節(jié)補(bǔ)償。
[0015] 6)將步驟5中最終獲得的場(chǎng)景光進(jìn)行反轉(zhuǎn)，得到最終的增強(qiáng)去噪結(jié)果。
[0016] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟1中，對(duì)輸入低照度圖像4,(A)進(jìn)行反轉(zhuǎn)操 作時(shí)，反轉(zhuǎn)算法如下：
[0017]
[0018] 其中，I表示輸入的原始低照度圖像，Iinv表示反轉(zhuǎn)圖像，c代表圖像RGB三顏色通 道中的一個(gè)顏色通道。
[0019] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟2包括以下步驟：
[0020] a)對(duì)反轉(zhuǎn)圖像Iinv(Xl)的各個(gè)顏色通道做最小值濾波，并對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)求取三通 道濾波結(jié)果的最小值作為該像素點(diǎn)的暗原色值，從而得到反轉(zhuǎn)圖像的暗原色圖；
[0021] b)選取暗原色圖中的所有像素點(diǎn)中強(qiáng)度值最大的0. 1 %個(gè)像素，將這些像素點(diǎn)的 位置標(biāo)記出來(lái)，在反轉(zhuǎn)圖像Iinv(Xl)三個(gè)顏色通道中相對(duì)應(yīng)的位置，找到各個(gè)通道最亮的點(diǎn) 的強(qiáng)度值作為該顏色通道的大氣光A'
[0022] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟3中，求取初始透射率t°的算法如下：
[0023] t°(Xi) = C-Y (x;)
[0024] 式中，C為用于削弱亮度圖像Y的參數(shù)，C取值范圍為[1.06，1.08]，亮度圖像Y(Xl) 的計(jì)算方式如下：
[0025] Y(Xl)=0. 299XR+0. 587XG+0. 114XB
[0026] 式中：R、G、B分別代表圖像RGB三通道分量值。
[0027] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟4中，求取場(chǎng)景光初始估計(jì)值的算法如下
[0028]
[0029] 式中，Iinv(Xl)為輸入圖像的反轉(zhuǎn)圖像，t°( Xl)為透射率的初始估計(jì)值，f為全局大 氣光，f為透射率的下限，通常取0.01。
[0030] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟5中使用的考慮噪聲的霧天圖像退化模型的 形式如下：
[0031 ] Iinv (x)= Jinv (x)t(x)+A(1-t(x)) +n(x)
[0032] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟5中的迭代的聯(lián)合雙邊濾波方法在第一輪迭 代時(shí)，導(dǎo)向圖為噪聲圖像自身，在以后的迭代過(guò)程中，將每一輪迭代的結(jié)果作為下一輪迭代 的導(dǎo)向圖。
[0033] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟5中包括以下步驟：
[0034] a)設(shè)置迭代過(guò)程中透射率和場(chǎng)景光的初始值分別為一和</：,.，并置迭代次數(shù)k = 1 ;
[0035] b)使用上一輪迭代中修正后的場(chǎng)景光A1修正本輪迭代中的透射率tk，修正透射 率的算法如下：
[0036]
[0037] 式中，gd(x「x)為空間域核函數(shù)，g,.(f -〇為值域核函數(shù)，Q (X)是以x為中心 的鄰域；
[0038] c)使用本輪迭代中修正后的透射率值tk修正本輪迭代中的場(chǎng)景光之，修正場(chǎng)景 光的算法如下：
[0039]
[0040] 式中，gd(Xl_x)空間域核函數(shù)，&(〇'1)為值域核函數(shù)， Q (x)是以x為中心 的鄰域；
[0041] d)對(duì)每一輪濾波結(jié)果的細(xì)節(jié)部分利用商值圖像進(jìn)行補(bǔ)償，得到本輪迭代最終的場(chǎng) 景光修正結(jié)果'細(xì)節(jié)補(bǔ)償算法如下：
[0042]
[0043]式中，m用于平衡細(xì)節(jié)圖像所占的權(quán)重，為商值圖像，計(jì)算方法如下：
[0044]
[0045] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟5中修正透射率時(shí)濾波窗口選取15 X 15,修 正場(chǎng)景光時(shí)濾波窗口選取7X7。
[0046] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：
[0047] (1)本發(fā)明提出了一種低照度圖像的同步增強(qiáng)去噪方法，利用考慮噪聲的霧圖退 化模型和迭代的聯(lián)合雙邊濾波算法將低照度圖像的對(duì)比度增強(qiáng)操作和噪聲去除操作同時(shí) 進(jìn)行，從而有效提升圖像對(duì)比度并抑制噪聲，增強(qiáng)圖像的視覺效果；
[0048] (2)本發(fā)明在每輪增強(qiáng)去噪的迭代過(guò)程中，對(duì)迭代結(jié)果利用商值圖像進(jìn)行補(bǔ)償，使 處理結(jié)果包含豐富的細(xì)節(jié)信息；
[0049] (3)本發(fā)明充分考慮低照度圖像的自身特征，針對(duì)低照度圖像的特征建立物理模 型，同步完成增強(qiáng)、去噪操作。
【附圖說(shuō)明】
[0050] 圖1是本發(fā)明低照度圖像同步增強(qiáng)去噪算法的流程圖；
[0051] 圖2是未處理的照片。
[0052] 圖3是圖2采用本發(fā)明低照度圖像同步增強(qiáng)去噪算法的處理效果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0053] 下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；?本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他 實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0054] 請(qǐng)參閱圖1，一種低照度圖像的同步增強(qiáng)去噪方法，首先使用基于暗原色先驗(yàn)理論 的去霧技術(shù)估算低照度圖像反轉(zhuǎn)圖像的全局大氣光，透射率和場(chǎng)景光的初始估計(jì)值；然后 通過(guò)迭代的聯(lián)合雙邊濾波交替修正霧圖退化模型中的未知參數(shù)實(shí)現(xiàn)同步增強(qiáng)去噪，最后反 轉(zhuǎn)圖像獲得最終的增強(qiáng)結(jié)果，包括以下步驟：
[0055] 1)將原始低照度圖像I(Xl)輸入計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)，并將其反轉(zhuǎn)，得到反轉(zhuǎn)后的 圖像I inv(Xl)，對(duì)輸入低照度圖像進(jìn)行反轉(zhuǎn)操作時(shí)，反轉(zhuǎn)算法如下：