[发明专利]应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法

说明书

一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，包括在原始图像数据空间对图像进行处理、计算灰度分布概率、使用灰度分布概率计算灰度分配动态范围、引入梯度阀值限制灰度分配动态范围、使用灰度分配动态范围生成灰度变换曲线，输出灰度变换曲线给下一帧图像使用、进行RGB‑>HSV色彩空间转换，将RGB值转换为HSV值；使用上一帧图像输出的灰度变换曲线对灰度值进行变换，在HSV空间上进行灰度转换，不影响颜色；再进行HSV‑>RGB的色彩空间转换，将HSV值转换为RGB值，替换原图像RGB值，输出对比度增强的图像，使得输出的夜间图像获得增强。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域的一种应用于一体化摄像机特别是安防摄像机的夜间图像增强方法。

背景技术

由于受光照、CCD图像传感器等因素的制约，往往从摄像机直接得到的图像(尤其是夜晚场景)具有灰度对比度低、某些局部细节没有明显的灰度差别等特征，使人眼的视觉分辨或机器识别较为困难，因此需要引入增强图像对比度技术，其方法一般分为空间域法和变换域法。空间域法直接对图像像素的灰度进行处理。变换域法是在图像的某个变换域中对变换系数进行处理，然后通过逆变换获得增强图像。而直方图均衡化方法是图像增强空域法中的最常用、最重要的方法之一。它以概率理论作基础，运用灰度点运算实现将图像的原始直方图变换为接近均匀分布的直方图，从而达到图像增强的目的。

传统的直方图均衡化方法分为三个部分，(1)求出原图像直方图；(2)根据原图像直方图求出灰度值变换表；(3)利用灰度值变换表，把原图像灰度值转换成新的灰度值。

虽然直方图均衡化方法具有诸多优点，如运算快速、自动化等，但在实际运用中仍然存在一些不足：

(1)输出图像的实际灰度变化范围很难达到图像格式所允许的最大灰度变化范围，图像的层次感表现的不好。

(2)输出图像的灰度分布直方图虽然接近均匀分布，但其值与理想值1/n仍有可能存在较大的差异，并非是最佳值。

(3)原图像输出图像的灰度级有可能被过多地合并。灰度的吞噬也易造成图像信息的丢失。

(4)原图像的质量比较差、灰度动态范围小、直方图分布极不均匀时，使用传统的方法进行直方图均衡化运算，变换后的图像层次感更差。

(5)原图像灰度级较高的像素，由于1/n值不理想，造成被均衡化后灰度级反而更高，或者灰度级较低的像素灰度级变化不大的情况，存在图像对比度被过分增强的问题，输出的图像不符合人类视觉习惯，造成图像异常的效果。

(6)方法需要等待处理完一帧图像数据后再计算生成灰度变换曲线，不具备良好的实时性。

鉴于以上问题，本发明提供一种应用于一体化摄像机特别是安防摄像机的夜间图像增强方法，能够有效避免以上问题的发生，获得较好的拍摄效果。

发明内容

本发明的应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，包括：

(1)在原始图像数据空间对图像进行处理；

(2)计算灰度分布概率；

(3)使用灰度分布概率计算灰度分配动态范围；

(4)引入梯度阀值限制灰度分配动态范围；

(5)使用灰度分配动态范围生成灰度变换曲线，输出灰度变换曲线给下一帧图像使用；

(6)进行RGB->HSV色彩空间转换，将RGB值转换为HSV值；使用上一帧图像输出的灰度变换曲线对灰度值进行变换，在HSV空间上进行灰度转换，不影响颜色；再进行HSV->RGB的色彩空间转换，将HSV值转换为RGB值，替换原图像RGB值，输出对比度增强的图像。