[发明专利]一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法

说明书

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法，方法步骤为：首先将图像色彩空间从颜色通道紧密相关的RGB转换到HSV空间；再利用非线性函数提高低照度图像的亮度；然后将图像在空间域中用隶属度函数变换到模糊域中，在模糊特征平面上再对图像进行增强处理以增加图像的对比度，最后采用优化的颜色恢复函数模型，以避免颜色失真，解决过增强的问题。本发明算法能有效地提高低照度图像的对比度，丰富图像的细节信息，色彩效果更加自然。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体地涉及一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法。

背景技术

在夜晚或光线不足情况下拍摄的图像存在着整体灰度低、灰度动态范围小等特点。人眼对低照度图像分辨能力低，甚至对某些局部细节不能分辨。彩色图像所包含的信息要比灰度图像丰富得多，人眼能区别的灰度层次大约只有二十几种，但能够识别的色彩却成千上万。因此，对低照度彩色图像进行增强，获得适合于人眼观察的彩色图像，可以显著提高图像的质量，能观察到更多的细节。

常用的图像增强算法为直方图变换法和灰度变换法，直方图变换法最常见的为直方图均衡化，它是把给定图像的直方图分布改造成均匀分布，直方图均衡化能自适应地提高图像灰度动态范围，常见是对比度拉伸，即通过灰度映射函数把原本狭窄的灰度范围变宽，使得处理后的图像对比度提高。而直方图均衡化变化后图像的灰度级减少，某些细节消失；二是在图像欠曝光区域原来不可见的噪声会显现出来。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于：针对现有图像处理方法不足，提出一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法，以提高图像的对比度和局部细节的清晰度，获得较好的视觉效果。

本发明的技术思路为，首先将图像色彩空间从与颜色通道紧密相关的RGB转换到HSV空间，以保持颜色的恒定性；然后利用非线性函数提高低照度图像的亮度，将图像在空间域中用隶属度函数变换到模糊域中，在模糊特征平面上再对图像进行增强处理以增加图像的对比度；最后采用一种优化的颜色恢复函数模型，避免颜色失真，解决过增强的问题。

本发明采取的技术方案是：一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法，包括如下步骤：

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。

进一步的，作为本发明技术方案的优选，上述步骤2)中的对色调分量V进行非线性变换为对数变换，对数变换函数为：

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。。

进一步的，作为本发明技术方案的优选，上述步骤4)包括以下步骤4.1)至4.3)：

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。

更进一步的，作为本发明技术方案的优选，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：