[发明专利]一种基于多通路分解的夜间图像增强方法

权利要求书

1.一种基于多通路分解的夜间图像增强方法，其特征在于，包括：

S1、根据待处理夜间图像全局噪声水平的估计，将待处理夜间图像分解为基底层图像和细节层图像；通过求解优化问题：获得分解后图像的为基底层图像而对应细节层图像为其中λ^c,c∈{R,G,B}为正则化参数，表示梯度运算符，I^c(x,y)表示待处理的图像，(x,y)表示图像像素点坐标；

S2、对基底层图像进行亮度适应计算；具体为：采用颜色空间变换提取基底层图像的亮度通道，然后对亮度通道图像进行亮度适应计算，得到亮度适应后的亮度通道图像；

亮度适应后的亮度通道图像的表达式为：

其中，ω_g(x,y)＝L_in(x,y)^k，ω_l(x,y)＝1-ω_g(x,y)，n＝exp(σ_g)；(x,y)表示图像像素点坐标，L_in(x,y)为从基底层图像中提取的亮度通道图像，M_g为亮度通道图像的像素均值，S_g为亮度通道图像像素的标准差，S_l(x,y)为亮度通道图像中像素点(x,y)位置处的局部标准差，L_out(x,y)为亮度适应后的亮度通道图像，k为设定的参数，w_s为对比度权重系数；

S3、对亮度适应后的基底层图像进行颜色矫正；

S4、对细节层图像进行边缘保护和噪声抑制；

S5、将步骤S3得到的基底层图像与步骤S4得到的细节层图像进行融合，得到增强后的夜间图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于多通路分解的夜间图像增强方法，其特征在于，步骤S1具体为：提取待处理夜间图像的红、绿、蓝三个颜色通道，对每个颜色通道的图像进行噪声估计，得到反映每个通道全局噪声水平的估计值；以各通道的全局噪声水平估计值作为正则化参数，对该颜色通道图像进行分解，得到各颜色通道分解后的基底层图像和细节层图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于多通路分解的夜间图像增强方法，其特征在于，通道图像基于全变分模型进行分解。

4.根据权利要求3所述的一种基于多通路分解的夜间图像增强方法，其特征在于，步骤S3具体为：对于步骤S1得到的某个颜色通道的基底层图像，结合各颜色通道亮度适应前与亮度适应后的亮度通道图像，对该颜色通道的基底层图像进行颜色矫正处理，得到颜色矫正后的基底层图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于多通路分解的夜间图像增强方法，其特征在于，颜色矫正后的基底层图像表达式为：

其中，L_out(x,y)为适应后的亮度通道图像，参数s取值范围为：[0,1]。

6.根据权利要求5所述的一种基于多通路分解的夜间图像增强方法，其特征在于，步骤S4具体为：对各颜色通道的细节层图像进行取绝对值处理，获得各颜色通道对应的绝对值图像，再对各颜色通道对应的绝对值图像进行高斯滤波处理获得每个像素点的局部能量；依次将每个像素点的局部能量值与该像素点在对应细节层图像中的灰度值相乘，获得每个像素点进行噪声抑制后的值；最终获得经过边缘保护和噪声抑制后的各颜色通道的细节层图像。