[发明专利]一种视频图像细节增强方法与系统

说明书

本发明公开了一种视频图像细节增强方法与系统。所述方法包括以下步骤：将待处理的视频文件解码为单个视频帧；对于所述的单个视频帧，执行如下处理：提取单个视频帧图像的暗部区域，暗部增强，将暗部增强、暗部区域与原图做融合处理；通过拟合的二次曲线调节融合处理后图像的亮度和对比度，锐化处理；提取锐化处理后结果的高亮区域，将高亮区域，锐化处理后的结果与原图做融合处理；最后，将融合处理后的所有视频帧编码得到新的视频文件。该方法在提升图像亮度、对比度和增强暗部区域细节的同时，抑制了高亮区域。该算法过程简单，时效性强，适用范围广，增强效果明显。

技术领域

本发明属于视频图像处理技术领域，尤其涉及一种适用于视频编码系统的基于高亮区域抑制和暗部区域细节提升的视频增强方法及系统。

背景技术

视频图像的暗部有很丰富的细节信息，但人眼感知到的信息却很少。为了提高视觉感受及便于后续更高层次的处理，必须对视频图像亮度、对比度及暗部细节进行增强处理。

现有的众多图像增强算法基本可以分为两类：空间域方法和频域方法。空间域方法是对图像的像素直接处理的方法，主要方法有灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。频域方法是在图像的某个变换域内对图像变换系统进行运算，然后通过逆变换以获得图像增强效果的方法。

现有图像增强方法中，应用比较广泛的有直方图均衡化、小波变换和基于色彩恒常性理论的Retinex算法等。直方图均衡化算法通过使图像灰度级的概率密度函数近似满足均匀分布来达到扩大图像动态范围和提供图像对比度的目的。小波变换算法是将图像分解为低频图像和高频图像，通过对不同频率的图像进行增强达到突出图像细节的目的。Retinex算法通过去除原始图像中照度分量，求解出反应物体本质颜色的反射分量，达到图像增强的目的。

直方图均衡化方法的原理简单，实时性好，但很容易出现图像亮度不均，图像过亮或过暗，部分细节信息丢失等问题，虽然有了多个改进方法，但是图像增强效果提升有限。小波变换很容易使得图像噪声被放大，图像细节丢失。Retinex算法更适用于红外图像处理，且计算过程复杂，时效性差。

发明内容

本发明的目的是提供一种视频图像高亮区域抑制，暗部细节提升的增强方法，以解决现有的视频图像增强算法过于依赖于复杂的算法，时效性差，适用范围有限，很容易引起亮部及边缘区域的恶化，尤其是暗部区域的人脸失真严重等问题。

根据本发明的一个方面，提供一种视频图像处理方法，包括以下步骤：获取单个视频帧；对于所述的单个视频帧，执行如下处理：读取当前视频帧图像frame；对所述当前视频帧图像frame，执行暗部区域d_Mask提取及方框滤波处理，得到Dark_Mask；对所述当前视频帧图像frame，执行暗部增强处理，得到Dark_Enhance；对所述当前视频帧图像frame，所述暗部区域Dark_Mask，所述暗部增强处理Dark_Enhance，执行融合操作，得到暗部融合结果d_Merge；对暗部融合结果，执行亮度和对比度调节，锐化处理，得到Merge_Enhance；对所述亮度和对比度调节，锐化处理结果Merge_Enhance，执行高亮区域b_Mask提取及方框滤波处理，得到Bright_Mask；最后，对所述当前视频帧图像frame，所述亮度和对比度调节，锐化处理结果Merge_Enhance，所述高亮区域Bright_Mask，执行融合操作，得到亮部融合结果b_Merge。

其中，在上述发明中，所述的暗部区域d_Mask，按照以下函数执行：

v1＝1-(G-Y)/15 G＞Max(R，B)

d_Mask＝d_Mask*v2