[发明专利]一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法

权利要求书

1.一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在于，包括：

S1、采用交互式抠图算法将背光图像划分成前景区域和背景区域；

S2、采用改进型Retinex算法对前景区域中的像素点进行增强；

S3、采用CLAHE算法对背景区域的像素点进行均衡处理；

S4、采用多尺度的NLM算法对增强后的前景区域和均衡处理后的背景区域进行降噪；

S5、将降噪后的前景区域和背景区域进行加权融合后获得增强降噪后的背光图像；

所述步骤S2，包括S21～S25：

S21、分别采用不同的权重因子，将前景区域分解成反射光部分和环境照度部分；

S22、采用Retinex算法对反射光部分进行细节提取处理；

S23、对环境照度部分进行拉伸处理后，采用CLAHE算法进行均衡处理；

S24、针对不同的权重因子，将其对应的处理后的反射光部分和环境照度部分进行合成，从而获得多个增强图像；

S25、对获得的多个增强图像进行盲图像质量评估，进而获得最优的权重因子后，将该最优的权重因子对应的增强图像作为前景区域的增强图像；

所述步骤S4，包括S41～S43：

S41、针对背光图像的每个像素点，分别统计以该像素点为中心的第一预设窗口中，属于前景区域的第一像素数量和属于背景区域的第二像素数量；

S42、根据第一像素数量和第二像素数量的大小关系，在第一滤波参数值和第二滤波参数值中，选择该像素点的滤波参数值；

S43、基于每个像素点对应的滤波参数值，根据下式，采用NLM算法分别对增强后的前景区域和均衡处理后的背景区域的每个像素点进行降噪：

上式中，表示该像素点降噪后的像素值，I_e(j)表示第一预设窗口，h表示该像素点对应的滤波参数值，N_i、N_j表示相似窗口，a表示相似窗口的大小。

2.根据权利要求1所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在于，所述步骤S1，包括：

S11、将背光图像转换为灰度图像；

S12、提取灰度图像的粗略的前景轮廓和背景轮廓后，将灰度图像划分为前景区域、背景区域和未知区域；

S13、针对未知区域的每个像素点，通过求解像素点梯度场的泊松方程，依次将该像素点划分到前景区域或背景区域；

S14、根据灰度图像的前景区域和背景区域的划分结果，划分背光图像的前景区域和背景区域。

3.根据权利要求2所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在于，所述步骤S13，包括：

S131、针对未知区域的每个像素点，采用G-S迭代法对下式进行求解，获得该像素点的合成比例值：

上式中，F表示该像素点的前景色，B表示该像素点的背景色，I表示该像素点的灰度值，α表示该像素点的合成比例值，div表示散度算子，表示拉普拉斯算子，表示偏导符号；

S132、判断合成比例值是否大于第一预设阈值，若是，则将该像素点划分到前景区域，否则，判断合成比例值是否小于第二预设阈值，若是，则将该像素点划分到背景区域，反之将该像素点划分到未知区域；

S133、更新灰度图像的前景区域、背景区域和未知区域，并判断未知区域中是否存在像素点，若是，则返回执行步骤S131，否则结束。

4.根据权利要求1所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在于，所述步骤S21，包括：

S211、分别采用不同的权重因子，根据下式计算前景区域的每个像素点的每个色彩通道的反射光值和环境照度值；

上式中，(x,y)表示像素点的位置，L_i(x,y)表示第i个色彩通道的像素值，RL_i(x,y)表示第i个色彩通道的反射光值，AI_i(x,y)表示第i个色彩通道的环境照度值，β表示权重因子；

S212、根据前景区域的每个像素点的每个色彩通道的反射光值和环境照度值，将前景区域分解成反射光部分和环境照度部分。