[发明专利]一种基于类间方差描述的图像亮度均匀性实时恢复方法

说明书

本发明公开了一种基于类间方差描述的图像亮度均匀性实时恢复方法，先将输入图像转化到HSV模型，提取V通道，通过最大类间方差算法求出亮暗区域的分割阈值，同时返回类间方差系数作为亮度均匀性的描述因子；然后对低于分割阈值的暗区域进行非线性映射的亮度增强，而对高于分割阈值的亮区域做线性映射填充；最后将处理后的V通道，联合原图像的H、S通道，重新转化到RGB模型，得到输出图像。

技术领域

本发明涉及一种计算机软件/图像处理方法，尤其涉及的是一种基于类间方差描述的图像亮度均匀性实时恢复方法。

背景技术

在我们日常使用相机拍摄的过程中，由于相机成像本身需要通过实时的测光反馈，调整曝光时间和增益等参数，来达到预设的目标亮度。但实际使用时，由于拍摄环境的差异，存在很多因素使测光出现误判，最终导致拍到的图像出现亮度不均匀的情况。当成像光路中，出现局部面积较大、反光能力较强的物体时，则会导致该局部区域的亮度偏高，而其他区域的亮度偏低，即导致图像出现暗区域，影响图像的整体观感效果。在某些具体应用中，甚至会带来巨大的影响。特别地，在腹腔镜手术的应用中，内窥镜系统视频画面的亮度不均，会严重影响手术主刀医生对处于暗区域位置的器官状况作出准确判断。

现有的图像处理技术中，基于频域和空域的方法都可以对图像进行增强处理。同态滤波是一种频域的滤波方法，它通过减少低频增加高频，从而减少光照变化并锐化边缘或细节，达到图像均匀性恢复。但是，鉴于视频需要进行实时处理，而频域滤波复杂度高、耗时大，因此，考虑采用空域的方法进行图像增强。传统的HE（直方图均衡化）算法，能有效增强图像的对比度，但受局部区域亮度不均的影响较大。在其基础上演化出来的CLAHE（限值对比度自适应直方图均衡化）算法，能改善局部亮度不均的问题，但总体趋于亮区域越亮、暗区域越暗的效果，因此，仍然无法解决整体亮度不均的影响。

专利CN 106023117 A 提出一种基于非线性映射的图像亮度提升方法，使用图像分割的方法将图像分为亮、暗两个区域，再分区域进行非线性增强处理。但该类方法所作的亮度提升幅度并没有将图像整体均匀性程度考虑进去，即使是亮度整体均匀的图像，也对其进行相似的非线性亮度提升，这样无疑会让原图出现失真。因此，该类处理方法并没有从根本上描述图像亮度的均匀性，并解决亮度均匀性的恢复问题。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于类间方差描述的图像亮度均匀性实时恢复方法，旨在解决现有技术无法解决整体亮度不均的问题。

本发明的技术方案如下：一种基于类间方差描述的图像亮度均匀性实时恢复方法，其中，具体包括以下步骤：

S1：输入原始图像Src，并将原始图像Src从RGB模型转化到HSV模型；

S2：提取亮度信号V通道，基于最大类间方差法对V通道的直方图进行计算，得出亮区域和暗区域的最佳分割阈值thresh和对应的图像亮度均匀性的描述因子maxDelta，将图像亮度均匀性的描述因子maxDelta变换得出调节系数factor；

S3：根据亮区域和暗区域的最佳分割阈值thresh和对应的调节系数factor，分别对亮区域和暗区域两个区间进行计算得出对应的非线性映射表Map；

S4：对整个图像的每一个非线性映射表Map进行一维均值滤波，得到对应的Map_smooth；

S5：逐一计算得出V通道的每一个像素点的非线性映射表Map_smooth，将V通道的每一个像素点的非线性映射表Map_smooth应用到V通道，得出对应的增强后的V通道图像V_dst；

S6：使用H通道图像、S通道图像、增强后的V通道图像V_dst，从HSV模型转化到RGB模型，得到增强图像Dst并输出。

所述的基于类间方差描述的图像亮度均匀性实时恢复方法，其中，所述步骤S1包括以下过程：