[发明专利]一种基于Retinex的鲁棒和全面的低质量光照图像增强方法

说明书

本发明涉及一种基于Retinex的鲁棒和全面的低质量光照图像增强方法，属于图像处理技术领域。首先，引入亮通道对Retinex模型中的亮度图像进行初步估计；其次，通过两个形态学闭算子来修改全局的光照强度分布；然后，使用导向滤波器修正人造边缘，得到估计的照明图像；最后，使用Retinex算法，分离原图像中的照明图像，得到高质量光照图像。相比于其他基于Retinex的增强方法，本发明的方法增强效果更好、亮度增强后更均匀，不会产生伪影，不会在边缘处产生过度锐利的效果。

技术领域

本发明涉及一种基于Retinex的鲁棒和全面的低质量光照图像增强方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

外界光照环境会影响图像采集设备的最终成像效果。例如在白天光照充足且均匀分布的条件下，图像采集设备能够得到很好的成像效果。但是，在光照不均匀或光照较差的环境下，例如阴影，有光源的较暗区域，或夜晚或者低光照的室内，例如在白天成像中含有光照区域和非光照区域的图像、晚上成像中含有灯光区域和无灯光区域、夜景等情况。在成像环境中，亮度较低或亮度分布不均匀的情况将导致成像结果出现较暗部分细节不清晰、易受噪声影响、特征不明显或受光照影响出现伪物体特征，给后期的识别、分割、检测、跟踪等操作造成困难，同时，不均匀的光照图像，也会给大大的降低主观的视觉效果。因此对于亮度不均匀图像以及低亮度图像的前期增强必要且刻不容缓。目前存在的各种低照度增强方法大部分用的是直方图均衡化以及其后期的各种优化，例如带限制的自适应直方图均衡化等。还有少部分采用的是Retinex算法以及在上面的改进，其中包括改进入射光的估计方式和增强后的优化，改进的入射光的估计方式目前最前沿的属于通过优化理论，保持整体框架不变的前提下模糊掉细节区域，但是它自身存在一些问题，自然界中入射光是绝对大于或等于反射光的，它的模糊方式与光的传播与反射方式不符，存在大面积的像素点估计的入射光小于反射光的情况，导致增强后图像过度曝光，降低图像质量。后期的优化主要包括后期增强后提高分辨率和对比度，主要有直方图均衡化以及提取细节后与增强后图像融合的方式提升对比度等。在后期的处理中，图像对比度在提高的同事也放大了噪声，降低了图像质量。同时，若RGB三个通道进行不同尺度的拉伸，会导致图像的色彩发生不同程度的偏移现象，如果严重，甚至会导致色彩失真。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于Retinex的鲁棒和全面的低质量光照图像增强方法，用以解决临床医学、机器视觉、图像识别、公共交通与安全等领域在较暗的低质量的光照条件下分析难、识别难、图像信息含量低的问题。

本发明的技术方案是：一种基于Retinex的鲁棒和全面的低质量光照图像增强方法，首先，引入亮通道对Retinex模型中的亮度图像进行初步估计；其次，通过两个形态学闭算子来修改全局的光照强度分布；然后，使用导向滤波器修正人造边缘，得到估计的照明图像；最后，使用Retinex算法，分离原图像中的照明图像，得到高质量光照图像。

具体步骤为：

Step1：引入亮通道对Retinex模型中的亮度图像进行初步估计，它不仅和真实的光照图像更加的接近，同时也保持了在增强过程中色彩的恒常性；

输入一幅低照度图像，通过亮通道取R、G、B三个通道最大值作为初步估计的入射光图像，估计出一副亮度图像，相关公式表示为：

式中，a表示像素点位置，X、Y分别表示图像横纵向像素点最大值，Ω(a)表示a点的R、G、B三个通道的值，max表示取最大值，L_light表示像素点RGB三个通道的最大值；

Step2：通过两个形态学闭算子来修改全局的光照强度分布；通过双尺度闭操作融合的办法来修改亮通道估计的光照图像。使入射光的估计更加的精确且估计的光照图像与真实场景下的光照在亮度边缘部分一致。有效的降低了梯度反转的现象；最后，为了校正前面估计的亮度图像中丢失的边缘信息和人造的边缘信息。