[发明专利]一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法

权利要求书

1.一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法，其特征是，它包括以下步骤：

1)将低照度彩色图像由RGB颜色空间转换成HSV颜色空间；

2)保持色相H分量不变，对饱和度分量S进行线性拉伸,对色调分量V进行非线性变换；

3)将图像由HSV颜色空间转换回RGB空间；

4)运用模糊理论的图像增强算法进行图像的增强处理；

5)利用颜色恢复函数进行图像的颜色恢复，以得到增强后的彩色图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法，其特征是，所述步骤2)中对色调分量V进行非线性变换的方法为:对图像进行对数变换，所述对数变换函数如下：

g'＝lg(Vd+1)

其中，V代表HSV色彩空间的亮度分量，d是可调节参数，取值设置为10～100，g'是对数变化后的图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法，其特征是，所述步骤4)包括以下步骤：

4.1)对图像进行空间域映射到模糊域的变换；

4.2)模糊域图像增强；

4.3)模糊图像逆变换。

4.根据权利要求3所述的一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法，其特征是，所述步骤4.1)中对图像进行空间域映射到模糊域的变换的方法为：利用正弦隶属度函数将步骤3)获得的图像进行从空间域到模糊域的映射，得到模糊特征平面，所述正弦隶属度函数定义如下：

其中，u_ij为像素(i,j)的灰阶相对于f_max的隶属度函数，f(i，j)为像素(i,j)的灰度级，f_max为待处理图像的最大灰度级，相应的f_min为待处理图像的最小灰度级；k值定义公式如下：

k＝mean(f)/(f_max-f_min)

其中，mean(f)代表待处理图像的平均灰度值，使得k值与图像产生内在的相关性，不同亮度图像的k值也会随之改变。

5.根据权利要求4所述的一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法，其特征是，所述步骤4.2)中的模糊域图像增强的方法为：对利用隶属度函数u_ij映射后得到的平面U进行变换，变换函数为u'_ij，映射得到一个新的模糊特征平面U'，变换函数如下：

其中，T为图像增强的临界点，针对不同亮度图像，T的取值不同。

6.根据权利要求5所述的一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法，其特征是，所述T的取值为经步骤4.1)处理后的图像灰度的平均值。

7.根据权利要求6所述的一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法，其特征是，所述步骤4.3)中的模糊图像逆变换的方法为：

将经步骤4.2)获得的新的模糊特征平面U'，利用u'_ij函数进行一个逆变换，以将图像从模糊域映射到灰度空间中，从而得到增强后的图像灰度f'(i,j)：

其中，G^-1为图像的逆变换，u_max为像素(i,j)的灰阶相对于f_max的最大隶属度，u_min为像素(i,j)的灰阶相对于f_min的最小隶属度，f_max为待处理图像的最大灰度级，f_min为待处理图像的最小灰度级，f'(i,j)为像素点(i,j)的增强后的灰度级。