[发明专利]一种基于曝光融合的夜视图像增强方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种夜间环境下采集图像的增强方法。

背景技术

夜视图像是一种低照度图像，具有灰度范围较窄、相邻像素的空间相关性高、灰度变化不明显等特点，这使得图像中的物体、背景、细节、噪声等信息包含在一个较窄的灰度范围内。因此，必须将获取的源图像转换成一种更加适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。

夜视图像增强的目的是改善图像的对比度，重现理想光源条件下拍摄的清晰图像。目前图像增强算法分两大类：全局增强和局部增强．全局增强是按照一定的规则通过改变整体亮度来达到对比度增强的目的，典型的算法有直方图均衡、非线性变换等。直方图均衡化有利于图像对比度的提高，但由于该方法将原始图像中的多个灰度级合成一个新的灰度级，因此，原始图像中的一些细节，如纹理信息有可能丢失；某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强．非线性变换如对数变换，能够将图像中低灰度级部分进行拉伸，而将高灰度级部分进行动态压缩，能够有效地对图像进行光照补偿，但容易丢失一些边缘信息。总的来说，上述算法对整体对比度低的情况效果比较理想，对于局部低对比度图像处理的效果差．图像的局部增强理论上讲可以实现任意情况下的增强处理，在处理局部低对比度图像上效果要优于全局增强算法，但是局部增强算子实现较难，现实中很难获得适合各种图像的局部增强算子。

曝光融合是指将一组关于同一场景的曝光程度不同的图像序列融合成为一幅高质量的复合图像。在高动态场景中，用数字相机拍摄出来的照片往往曝光不足或过度曝光，利用这种技术可以生成高动态范围图像。

现有曝光融合技术一般需要同一场景曝光多次，用多幅曝光图像重建清晰化的图像，本发明采用另一种新颖方式，首先用算法生成若干虚拟曝光图像，再采用金字塔分解的形式进行曝光融合，并应用于夜视图像。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于曝光融合的夜视图像增强方法，解决夜间环境下采集的图像对比度不高、可视性差的问题。可广泛用于监控系统、智能车辆、目标识别等领域的图像预处理环节。

具体技术方案如下：

一种基于曝光融合的夜视图像增强方法，采用如下步骤：

（1）输入图像；

（2）对图像进行直方图的均衡化处理；

（3）对均衡化后的图像进行彩色空间转换；

（4）改变照度系数，生成m幅虚拟的曝光图像，再进行拉普拉斯金字塔分解；

（5）生成m幅加权图，并归一化处理，再进行高斯金字塔分解；

（6）对步骤（4）和（5）两种金字塔分解得到的结果进行分层融合；

（7）对得到的拉普拉斯金字塔进行n层重建得到增强后的夜视图像。

进一步地，其用于监控系统、智能车辆、目标识别等图像预处理环节。

进一步地，步骤（1）具体为：输入一幅RGB格式的大小M×N彩色夜视图像I(x,y)；步骤（2）处理后的图像近似均匀分布，有效地扩展了图像的动态范围；步骤（3）具体为：将均衡化后的图像由RGB转换到HSV空间，得到色调H_org、饱和度S_org、亮度V_org三分量。

进一步地，步骤（4）具体为：

（4-1）将亮度分量V_org分别提高n₁,n₂,…n_m倍照射系数得到V₁，V₂，…，V_m，并进行HSV到RGB的空间变换，得到m幅虚拟的彩色曝光图像I₁，I₂，…，I_m；

（4-2）对m幅虚拟图像进行n层拉普拉斯金字塔分解

金字塔用于图像的多分辨率表示，第l层拉普拉斯金字塔分解记为，1≤i≤m。

进一步地，步骤（5）具体为：

（5-1）将亮度分量V_org分别提高n₁,n₂,…n_m倍照射系数得到V₁，V₂，…，V_m，并进行HSV到RGB的空间变换，得到m幅虚拟的彩色曝光图像I₁，I₂，…，I_m；

（5-2）根据m幅虚拟的曝光图像，分别计算每幅图像的对比度、饱和度和曝光质量三个指标，计算机方法具体如下