[发明专利]一种图像亮度和对比度的自动调节方法

权利要求书

1.一种图像亮度和对比度的自动调节方法，其特征在于，包括以下步骤：

10).收集样本图像，并对样本图像进行最适合的亮度和对比度调整并记录调整的数值；

20).根据样本图像的亮度直方图统计结果人工地进行环境分类；所述的环境分类的类型包括：阴影类型、高光类型、中间类型、阴影高光类型、阴影中间类型、中间高光类型、平衡类型；

30).将人工分类后的样本图像进行归一化处理，并将处理后的样本图像投入卷积神经网络里进行分类模型的训练；

40).根据步骤30)训练后的模型对样本图像进行环境分类，将分类结果与人工分类不同的定为分类错误的样本图像，并收集起来再次执行步骤20)至步骤30)，直到超过预期结果时定为所述步骤30)所训练出来的分类模型为最佳分类模型；

50).接收待处理图像，并使用训练好的最佳分类模型对该待处理图像进行环境分类，得到待处理图像的环境类型；

60).将待处理图像与同一环境类型中的样本图像数据库进行相似性分析，得到相似性最高的样本图像，并获取该样本图像对应的亮度和对比度调整数值；

70).将所述的亮度和对比度调整数值作用于待处理图像，得到最终的结果图像；

其中，所述的亮度和对比度的调整公式为：

21).计算对比度的调整：

c＝(100+contrast)/100.0f；

其中，contrast为对比度的调整数值，范围从-100到100；

22).计算亮度的调整：

brightness+＝128；

其中，brightness为亮度的调整数值，范围从-128到128；

23).创建亮度和对比度的调整映射表cTable[256]；

cTable[i]＝max(0,min(255,((i-128)*c+brightness+0.5)))；

其中i的范围从0到255；

24).对待处理图像的每个像素点的红、绿、蓝通道的颜色值进行数值的映射，即：

Color＝cTable[Color]；

其中，Color为待处理图像的每个像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。

2.根据权利要求1所述的一种图像亮度和对比度的自动调节方法，其特征在于：所述的步骤30)中将人工分类后的样本图像进行归一化处理，是对所有样本图像进行直方图统计，得到所有类型图像的平均直方图数据，然后再将所有样本图像的直方图都进行减去所述的平均直方图数据得到归一化后的样本图像。

3.根据权利要求1所述的一种图像亮度和对比度的自动调节方法，其特征在于：所述的步骤30)中将归一化后的样本图像投入卷积神经网络里进行分类模型的训练。

4.根据权利要求3所述的一种图像亮度和对比度的自动调节方法，其特征在于：所述的步骤40)中根据步骤30)训练后的模型对样本图像进行环境分类，将分类结果与人工分类不同的定为分类错误的样本图像，是将获取的环境分类标签与人工环境分类的标签不一致的样本图像收集起来重新进行分类，再将重新分类后的样本图像再次进行训练学习，重复上述过程直到分类正确为止。

5.根据权利要求3所述的一种图像亮度和对比度的自动调节方法，其特征在于：所述的步骤40)中根据步骤30)训练后的模型对样本图像进行环境分类，是将样本图像放入卷积神经网络系统中进行计算该样本图像每一种环境类型的概率，并选择概率最大的环境类型作为该样本图像的环境类型。

6.根据权利要求1所述的一种图像亮度和对比度的自动调节方法，其特征在于：所述的步骤60)中将待处理图像与同一环境类型中的样本图像数据库进行相似性分析，是通过计算待处理图像的直方图统计结果与所述数据库中的样本图像的直方图统计结果的欧式距离，得到与待处理图像的欧式距离最短的样本图像作为相似性最高的样本图像。

7.根据权利要求1或2或6所述的一种图像亮度和对比度的自动调节方法，其特征在于：所述的直方图统计是以图像的灰度值作为横坐标的值，图像中该灰度值出现的像素个数作为纵坐标的值。