[发明专利]Retinex视频增强算法亮度平均值确定方法与装置

说明书

技术领域

本发明涉及视频增强技术领域，特别是涉及一种Retinex视频增强算法亮度平均值确定方法与装置。

背景技术

在Retinex视频增强算法中，需要计算以每个像素点为中心的一个区域范围的亮度平均值。以1920*1080图像为例，每帧图像按照每个点计算一次区域亮度平均值，需要计算1920*1080=2073600次，按每秒60帧的刷新率计算需要1920*1080*60=124416000次/s，如果需要计算多个尺度的亮度平均值，计算量还需要多倍增长。可以看出，这种算法无论对计算量、数据总线带宽还是内存带宽都是极大的开销。

传统计算区域亮度平均值的方法是：取一定尺度，计算以中心点向四周扩散的区域的亮度平均值。以尺度等于6为例，参见图1，计算像素点坐标为（x,y）的亮度平均值，就是计算以坐标点(x,y)为中心，向四周扩散6个像素点，即以坐标点(x,y)为中心的13*13个像素区域，计算该区域所有像素点的亮度平均值，公式如下所示。该平均值是视频增强算法的一个重要参数。

亮度平均值计算公式：Axy=Σi=y-6y+6Σj=x-6x+6YijN]]>

其中，A_xy为亮度平均值，Y_ij为区域范围内每个像素点的亮度值，N为区域范围内像素点数量。

因为每个区域的亮度平均值计算都需要进行大量的加法，数据存取次数与运算量都非常大，导致上述计算方法存在资源消耗极大的问题。为了解决这个问题，产生了一种优化的区域亮度平均值计算方法：先对整幅图像进行一次遍历操作，存储每个像素点左上角所有像素点的亮度和，公式如下所示。如图2所示，坐标(m,n)左上角所有像素点的亮度值之和为S_mn：

其中，S_mn为像素点坐标(m,n)左上角所有像素点的亮度之和，Y_ij为区域范围内每个像素点的亮度值。

遍历操作完成后，以计算如图3所示的区域ABCD亮度平均值为例，先读取这个区域四个角位置的亮度和S_A、S_B、S_C、S_D，平均值A_mn可通过以下公式计算：

Amn=SD+SA-SB-SCN]]>

其中，A_mn为ABCD所围区域的亮度平均值，S_A、S_B、S_C、S_D分别表示A、B、C、D点左上角亮度值之和，N表示ABCD所围区域包含像素点的个数。

上述方法只需对图像进行一次遍历，可大大简化运算，比传统的计算方法大大减少了运算量。但每次的区域亮度平均值计算还是需要较多的数据处理，导致每次的区域亮度平均值计算还是需要消耗较多的系统资源。