[发明专利]基于亮通道滤波的彩色图像增强方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别涉及图像的增强方法，可用于偏暗图像的增强及光照不均匀图像的阴影消除。

背景技术

在图像获取过程中，由于光源的变化、环境光照、物体遮挡等原因，造成了场景中物体接收到的光照强度不足、不均匀，使图像质量严重下降，影响了图像信息的辨识，导致后续图像细节特征的提取、目标的识别、跟踪和理解等处理无法正常进行。一直以来，光照不足、光照不均匀图像的增强问题得到了学术界的广泛关注。Braun等人(Braun,Gustav J.,and Mark D.Fairchild."Image lightness rescaling using sigmoidal contrast enhancement functions."Journal of Electronic Imaging8.4(1999):380-393.)进行色调映射，并且结合图像均值、方差来确定函数参数，该方法简单快速，但当图像动态范围过高时，局部细节会丢失。Kim等人(Kim,Joung-Youn,Lee-Sup Kim,and Seung-Ho Hwang."An advanced contrast enhancement using partially overlapped sub-block histogram equalization."Circuits and Systems for Video Technology,IEEE Transactions on 11.4(2001):475-484.)提出了部分重叠子块直方图均衡化，该方法基本消除了子块不重叠方法的块效应，相比子块完全重叠的方法减少了运算量，但仅考虑局部子块中灰度分布，削弱了图像层次感。Rizzi等人(Rizzi,Alessandro,Carlo Gatta,and Daniele Marini."A new algorithm for unsupervised global and local color correction."Pattern Recognition Letters24.11(2003):1663-1677.)提出自动颜色均衡化模型，在考虑了颜色和亮度的空间分布的情况下进行局部自适应滤波，该方法增强了彩色图像的对比度，但对于不满足灰度世界假设的图像，易导致明显的颜色失真。Fattal(Fattal,Raanan,Dani Lischinski,and Michael Werman."Gradient domain high dynamic range compression."ACM Transactions on Graphics(TOG).Vol.21.No.3.ACM,2002.)将图像变换到梯度域，抑制较大的梯度，拉伸较小的梯度并且保持梯度的方向不变，虽然增强了原图中暗区域的细节，但也一定程度地削弱了亮处的细节。肖俊,宋寿鹏,丁丽娟提出的空域同态滤波方法研究[J].中国图像图形学报,2008,13(12):2302-2305.)，是基于光照-反射成像模型，其将图像取对数后，在空域对图像低通滤波，然后利用滤波结果估计光照分量，该方法压缩了动态范围，速度与性能优于传统的频域同态滤波，但结果的优劣关键在于滤波模板权值的选取。Land(Land,Edwin Herbert."An alternative technique for the computation of the designator in the retinex theory of color vision."Proceedings of the National Academy of Sciences 83.10(1986):3078-3080.)将光照-反射成像模型与人类视觉对亮度和颜色的感知特性结合，提出了Retinex理论，并给出随机路径和中心环绕两种求解光照的方法。Jobson等人(Jobson,Daniel J.,Zia-ur Rahman,and Glenn A.Woodell."A multiscale retinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes."Image Processing,IEEE Transactions on 6.7(1997):965-976.Rahman,Zia-ur,Daniel J.Jobson,and Glenn A.Woodell."Retinex processing for automatic image enhancement."Journal of Electronic Imaging13.1(2004):100-110.)基于Retinex理论，通过高斯环绕函数计算亮度图像，分别提出了单尺度、多尺度和带颜色恢复的多尺度三个版本的Retinex方法。单尺度Retinex(SSR,Single Scale Retinex)方法效果取决于尺度常数的大小，多尺度Retinex(MSR,Multi-Scale Retinex)方法可能会导致光晕伪影且运算量大，带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR,Multi Scale Retinex with Color rendetion)方法对违反灰度世界假设的图像进行了颜色恢复，但颜色修正效果并不明显。Kimmel(Kimmel,Ron,et al."Avariational framework for retinex."International Journal of Computer Vision 52.1(2003):7-23.)将已有的多种Retinex方法规范成统一的变分形式，计算速度快，但易使阴影边界模糊，产生“光晕伪影”。