[发明专利]一种基于对比度分辨率补偿的自适应底层视频挖掘方法

说明书

技术领域

本发明属于数字视频处理技术，具体地说，涉及在低照度下获得的，人类视觉难以分辨的视频的挖掘处理方法。

背景技术

人类视觉分为低照度下的暗视觉和正常照明下的明视觉，以及介于两者间的中间视觉。在低照度环境（ 如夜间或其他特殊环境）下所获得的视频，由于对比度低，人类视觉难于分辨。由于人类视觉对比度分辨率的限制，使得人类视觉不能分辨在暗视觉（微光）条件下拍摄的目标图像，从而给在低照度环境下的监控、刑侦、检测等工作带来了很大的困难。在暗视觉条件下，人类视觉的对比度分辨率是很低的，如能对之进行补偿，则可大大提高人类在暗视觉条件下的对比度分辨率，因而可将在微光条件下拍摄的人类视觉难以分辨的视频图像变为清晰可见的视频图像，就像猫科、犬科哺乳动物和夜莺等飞禽一样具有夜视功能，这种技术我们称之为底层视频挖掘，目前还没有底层视频挖掘技术的相关报道。

人类感觉系统虽然有很好的自适应调节功能，但还是存在某些缺陷，视觉系统也不例外，人类视觉对比度分辨率限制就是诸多人类视觉缺陷中的一种。我们日常生活中运用的监控、刑侦、检测、跟踪和医学成像，都是按明视觉要求设计的，对于暗视觉或者微光条件下的图像，由于对比度分辨率低，正常人类的视觉是无法辨识的，因此怎样弥补人类视觉对比度分辨率的缺陷就显得尤为重要。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于对比度分辨率补偿的自适应底层视频挖掘方法，利用该方法可使低照度下获得的人类视觉不可见的视频变为人类视觉可见的视频，从而实现全视觉观察和监控。

实现本发明方法的步骤如下：

（1）获取视频帧的原始平均灰度；

（2）根据平均灰度按下式获取视频帧的对比度分辨率最佳补偿因子，

k_op =2.7956/AGO+0.0067， 0＜AGO≤47，

式中，AGO表示平均灰度，k_op为最佳补偿因子；

（3）运用最佳补偿因子，按下式对视频帧的对比度分辨率进行补偿，

 ，

式中，OG(x,y) 表示图像中像素点（x, y）的原始灰度，TG(x,y)表示图像中同一像素点(x, y)的补偿后目标灰度，JND(i)表示各级背景灰度上的恰可分辨的灰度距离，暗视觉下的JND(i)按下式进行计算，

式中 i表示背景灰度;

（4）显示并储存经补偿后的视频流，即完成底层视频挖掘。

下面对本发明方法的实现原理分析如下：

人类视觉所能分辨的一幅图像中两点的最小灰度差异称为JND（just noticeable difference）,即恰可分辨距离 。不同灰度/亮度背景的JND 特性不同，表现为：

式中i表示背景灰度，对于[0,255]灰度级的图像，定义灰度值在0≤i≤47范围内为暗视觉，灰度值在64≤i≤255范围内为明视觉，介于之间的为中间视觉。在暗视觉条件下，人类视觉的对比度分辨率JND很低，在灰度级30以内，虽有不同的图像灰度，但人类视觉不能分辨，也就是说，这部分信息不能为人类视觉所利用。

如果我们将原始灰度差为1的相邻两灰度级的差异放到JND上，则就将图像的对比度补偿到了被人类视觉恰可分辨的程度。但是，恰可分辨对人类视觉来说十分费力。为此，可进一步提高补偿，使补偿达到最佳状态，称为最佳补偿，因此我们提出了补偿深度的概念。基于人类视觉系统的JND特性，定义对比度分辨率补偿算法如下：

 ，

式中，OG(x,y) 表示图像中像素点（x, y）的原始灰度，TG(x,y)表示图像中同一像素点(x, y)的补偿后目标灰度。上式的意义解释如下：OG(x, y)=0的点变换后TG(x, y)仍为0； OG(x, y)=1的点变换后TG(x, y)为22.98；等等。变量的变化范围是0~255。常数称为补偿因子，正实数。假定=2，表示经补偿后，原来灰度差为1的灰度级为0，1的两点，经补偿后灰度差变为2JND(0)，即45.98。