[发明专利]一种应用于CMOS图像传感器的图像增强和融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，尤其涉及一种应用于CMOS图像传感器的图像增强和融合方法。

背景技术

CMOS图像传感器将现实场景的光信号转化为电信号，在转换和处理的过程中，不可避免得受到噪声污染，使得图像质量下降，严重时会畸变失真，影响视觉效果。因此，为了避免图像失真，较好得复原图像，必须对受噪图像进行降噪和增强处理。

目前视频增强领域中的图像处理方式复杂算法、不利于系统集成、占用较多硬件资源且图像处理效果不好。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在解决背景技术中的问题，提出一种可以应用于CMOS图像传感器的图像增强和融合方法。本发明采取的技术方案是，针对输入的图像，采用流水级设计思想，通过图像分割、图像信息重构和融合，实现了图像的增强、降噪和还原处理，该技术处理性能较好且利于实现。

为了达到上述目的，本发明采取的具体技术方案如下：

本发明的一种应用于CMOS图像传感器的图像增强和融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)针对CMOS图像传感器输出的图像数据，首先对图像进行分割处理，将一幅图像分成两幅图像；

2)再对两幅新的图像进行画质增强处理，使图像的对比度得到调制，提高图像的通透性；

3)随后进行图像降噪处理，降低前级图像处理带来的噪声；

4)然后对两幅图像分别融合、小波分析和逆变换处理，以得到复原后的输出图像。

进一步地，步骤1中的图像分割处理方法如下：针对图像传感器输出的图像数据，最大灰度级数值定义为max_pixel，图像像素值的范围落在{0，max_pixel}之间；将像素最大值的二分之一作为分界值，对原始图像进行判断和分割，即将一幅图像的像素值分为{0，max_pixel/2}和{max_pixel/2，max_pixel}两个区段；通过对图像的像素值pixel进行判断，若像素值pixel满足0≤pixel≤max_pixel/2，则在这个范围内的所有像素形成图像A，若像素值pixel满足max_pixel/2≤pixel≤max_pixel，则在这个范围内的所有像素形成图像B，图像A和B即为原始图像分割成的两个图像，阵列尺寸为原始图像的一半。

进一步地，步骤3中的图像降噪处理步骤为：A)对加噪声图像进行从l到N层的小波分解；B)对原图的小波分解的各层高频系数分别用正态分布建模；C)对加噪图像的高频系数直方图进行直方图匹配操作，使其直方图匹配于建模；D)利用第N层的低频系数和从第l到第N层的经过直方图匹配操作处理后的高频系数进行小波重构得到复原图像。

进一步地，步骤4中图像融合的步骤分为：

a)对两幅不同噪声的图像M₁和M₂进行二层小波分解，设两个图像的小波分解系数分别为D₁(P)和D₂(P)，其中P＝(i，j，k，l)，(i，j)为分解系数的空间位置，k为分解层数，l为子带频段，(l＝1、2、3、4)；

b)比较D₁(P)和D₂(P)，按照相应的比较规则，对两小波系数进行融合，得出新的小波系数表达Dr(P)，包括两步：第一步，将D₁(P)和D₂(P)的第一层分解的高频系数进行比较，如若两系数完全相同，则在相对应的融合后的小波系数Dr(P)中保留，否则在Dr(P)中将与该系数对应的部分置为0；第二步，比较D₁(P)和D₂(P)的第二层分解的高频系数，如若两系数差的绝对值小于阈值T({T＝T_H，T_V，T_D}，其中T_H为水平方向高频系数阈值，T_V为竖直方向高频系数阈值，T_D为对角方向高频系数阈值)，则相对应的融合后的小波系数取两系数的平均值，否则同样置0；

c)合后的第二层低频小波系数取D₁(P)和D₂(P)的第二层分解的低频系数的平均低；

d)对融合后的小波系数Dr(P)进行相应的小波逆变换，即可得融合的图像。

本发明的一种应用于CMOS图像传感器的图像增强和融合方法，具备以下有益效果：