一种基于物理模型的低照度彩色图像增强方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106530249A(43)申请公布日2017.03.22(21)申请号201610972243.0(22)申请日2016.11.07(71)申请人湖南源信光电科技有限公司地址410000湖南省长沙市高新开发区尖山路39号长沙中电软件园总部大楼A173房(72)发明人颜微马昊辰(74)专利代理机构北京中济纬天专利代理有限公司11429代理人陈立新(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种基于物理模型的低照度彩色图像增强方法(57)摘要本发明涉及计算机视觉领域，其具体公开了一种基于物理模型的低照度彩色图像增强方法。首先将低照度图像反转为伪雾图，然后采用暗通道先验规律对伪雾图的环境光值A进行估计，再对基于光照情况对透射率进行估计，然后基于物理模型恢复出无雾图像，最终对无雾图像反转后得到增强图像。本发明能处理效率高且效果良好，信息能够较好的保留，提高了低照度图像的对比度，有效提高图像分析、识别等系统的工作效率。CN106530249ACN106530249A权利要求书1/2页1.基于物理模型的低照度彩色图像增强算法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将低照度图像反转为伪雾图；(2)采用暗通道先验规律对伪雾图的环境光值进行估计；(3)基于光照情况对透射率进行估计；(4)基于物理模型恢复出无雾图像；(5)对无雾图像反转后得到增强图像。2.如权利要求1所述的一种基于物理模型的低照度图像增强算法，其特征在于，所述步骤(1)中，将低照度图像反转为伪雾图具体包括：将低照度图像反转，如式(1)所示，Iinv(x)＝1-I(x)(1)其中，x表示图像的坐标点，I(x)表示输入的低照度图像，Iinv(x)表示反转图像，即伪雾图；伪雾图像的形成模型可以简化为：Iinv(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))(2)其中，J(x)表示恢复的无雾图像，A是伪雾图的环境光值，t(x)为介质传输参数即透射率；根据式(2)知，伪雾图基于大气物理模型去雾后得到的无雾图像Jinv(x)：与雾天图像不同，A被称为伪雾图的环境光值，将无雾图像反转即得到低照度增强之后的图像Jen(x)：Jen(x)＝1-Jinv(x)(4)。3.如权利要求1所述的一种基于物理模型的低照度图像增强算法，其特征在于，所述步骤(2)中，采用暗通道先验规律对伪雾图的环境光值进行估计具体包括：伪雾图环境光值A的求取方法如下：根据式(5)计算得到暗通道图像Jdark(x)；c表示图像RGB三个颜色通道，Jc是J的一个颜色通道，Ω(x)是一个以x为中心的小图像块，Jdark(x)为暗通道图像，从Jdark(x)中提取前0.1％亮度最高的像素点；从原图像I(x)中提取步骤(2)中得到的点中强度最大的点，将该点的R、G、B值赋值给A。4.如权利要求1所述的一种基于物理模型的照度图像增强算法，其特征在于，所述步骤(3)中，基于光照情况对透射率进行估计具体包括：采用双边滤波对初始透射率t(x)作优化处理，双边滤波是一种可以保留边缘信息同时去噪的滤波器，双边滤波定义为：2CN106530249A权利要求书2/2页式中，I为输入图像，FB(I)为滤波后的图像，为高斯核函数，代表了以(x,y)为中心，周边点(xi,xj)的空间相似度，是其对应的方差参数；为另一个高斯核函数，代表了以(x,y)为中心，周边点(xi,xj)的空间相似度，是其对应的方差参数；计算t(x)的具体步骤如下：(1)令D(x)定义为暗图像，计算D(x)的局部均值B1(x)和局部标准差B2(x)：B1(x)＝FB(D(x))(10)B2(x)＝FB(|D(x)-B1(x)|)(11)(2)计算二者之差估计大气光幕(3)由于是D(x)的局部均值和局部标准差之差，则定义：(4)根据已经求得的环境光值A，计算优化透射率t(x)即景深：式中，为A的RGB三个颜色通道的均值。5.如权利要求2所述的基于物理模型的低照度图像增强方法，其特征在于，所述步骤(4)中，基于物理模型恢复出无雾图像具体包括：根据(15)式，求得基于物理模型去雾后的无雾图像J(x)，式中t0取常数值，用于降低图像噪声，J(x)表示恢复的无雾图像，6.如权利要求1所述的基于物理模型的低照度图像增强方法，其特征在于，所述步骤(5)中，对无雾图像反转后得到增强图像；将无雾图像反转即得到低照度增强后的图像Jen(x)：Jen(x)＝1-J(x)(16)。3CN106530249A说明书1/5页一种基于物理模型的低照度彩色图像增强方法技术领域[0001]本发明涉及计算机视觉领域，特指一种基于物理模型的低照度彩色图像增强方法。背景技术[0002]在图像采集或视