[发明专利]一种视频图像照度分布估计方法

权利要求书

1.一种视频图像照度分布估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、计算出原始图像相应的亮度灰度图像；

(2)、使用基于图像梯度值的边缘检测方法检测并绘制出亮度灰度图像的边缘图像；

(3)、在亮度灰度图像的基础上，计算出梯度图像和梯度向量图像；

(4)、根据梯度图像，计算出梯度图像的梯度阀值；根据边缘图像以及梯度阀值对梯度向量图像进行梯度筛选，如果梯度向量图像中的某像素点相应梯度图像位置上的梯度幅度大于梯度阀值或边缘图像指示该位置存在于边缘，则把梯度向量图像中的某像素点的梯度向量设置为零，否则，保持；

(5)、对筛选后的梯度向量图像进行照度图像重建，得到照度图像；

(6)、根据照度图像进行照度分布估计，得到视频图像照度分布估计。

2.根据权利要求1所述的视频图像照度分布估计方法，其特征在于，步骤(3)所述的计算出梯度图像和梯度向量图像步骤为：

(31)、在亮度灰度图像的基础上逐像素计算其对数，得到对数图像，计算公式如下：

               ImgL′＝log ImgL

其中，ImgL′为对数图像值，ImgL为亮度灰度图像值

(32)、得到对数图像后，使用空间差分计算出其梯度向量图像和梯度图像，计算公式如下：

            h(x，y)＝ImgL′(x+1，y)-ImgL′(x，y)；

            V(x，y)＝ImgL′(x，y+1)-ImgL′(x，y)

其中(x，y)表示图像的空间坐标，ImgGV(x，y)＝(h(x，y)，V(x，y))构成该像素位置的梯度向量，ImgG(x，y)为该像素位置的梯度幅度值，从得到梯度向量图像和梯度图像。

3.根据权利要求2所述的视频图像照度分布估计方法，其特征在于，步骤 (5)所述的对筛选后的梯度向量图像进行照度图像重建，步骤为：

(51)、在筛选后的梯度向量图像的基础上，进行积分重构原始图像的照度对数图像，照度对数图像的积分重构计算过程为：

ImgIL(1，1)＝ImgL′(1，1)；

ImgIL(x+1，1)＝ImgIL(x，1)-ImgGV′(x，1)_v；

ImgIL(x，y+1)＝ImgIL(x，y)-ImgGV′(x，y)_h；

其中，ImgIL(x，y)表示照度对数图像在位置(x，y)上的值，ImgL′(1，1)表示对数图像在位置(x，y)上的值，ImgGV′(x，y)_v表示梯度向量图像在位置(x，y)的垂直分量，ImgGV′(x，y)_h表示梯度向量图像在位置(x，y)的水平分量；

(52)、在得到照度对数图像后，需要进行逆运算计算原始图像最终的照度图像，具体计算方法为：

          ImgI＝log′ImgIL

其中，ImgI照度图像值，ImgIL为照度对数图像值。