[发明专利]基于光照调整的图像增强方法和设备

权利要求书

1.一种基于光照调整的图像增强方法，其特征在于，本方法分为几个步骤：

步骤一：获取观测图像I(x,y)；

步骤二：对观测到的图像进行分解，将图像分解成为反射分量和亮度分量；

Retinex理论认为图像是由亮度分量和反射分量组成，假设RGB图像I(x,y)各通道具有相同的亮度，即：

I^c(x,y)＝R^c(x,y)·L(x,y),c∈{r,g,b}(1)

式中R^c(x,y)表示各个通道的反射分量，L(x,y)表示图像的亮度分量。通常，将RGB通道的最大值作为人眼观察的照度V(x,y)，

V(x,y)=maxc∈{r,g,b}Ic(x,y)---(2)]]>

根据Retinex理论，用2D高斯滤波器G(x,y)对照度图像V(x,y)进行卷积可获得图像的亮度分量L(x,y)，

L(x,y)＝G(x,y)*V(x,y)(3)

由此，反射分量R^c(x,y)可以被分离出来，

R^c(x,y)＝I^c(x,y)/L(x,y),c∈{r,g,b}(4)

反射分量主要包含了图像的高频成分，包括边缘和细节，

步骤三：在获取图像亮度分量后，对其进行自适应Gamma校正；

L_en(x,y)＝L(x,y)^γ(x,y)(5)

γ(l)=1-Σv=0l[Pω(v)/sp]---(6)]]>

sp=Σl=0lmaxPω(l)---(7)]]>

L_en(x,y)表示增强后的亮度分量，γ(x,y)表示Gamma校正系数矩阵，P_ω(l)为对应于各亮度值的权值分布函数：

Pω(l)=P(l)-pminpmax-pmin---(8)]]>

式中，P(l)是亮度分量的概率密度函数，p_max为P(l)的最大值，p_min为P(l)的最小值，P(l)可通过下式求得：

P(l)＝n_l/n_p(9)

式中，n_l为对应的亮度所含像素数，n_p为亮度分量包含的像素总数；

步骤四：融合L_en(x,y)及R^c(x,y)即可得到最终的增强图像I_en(x,y)。

Ienc(x,y)=Rc(x,y)·Len(x,y),c∈{r,g,b}---(10)]]>

2.一种高性能图像信号处理器ISP，其特征在于，使用了权利要求1所述的方法。