[发明专利]一种基于多图像融合Retinex的弱光增强方法

权利要求书

1.一种基于多图像融合Retinex的弱光增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据原始图像获得初始照明图；

S2、根据所述原始图像、所述初始照明图获得初始反射图；

S3、根据所述初始反射图，采用形态学闭合的方式获得调整反射图；

S4、选取获得初始融合照明图，所述初始融合照明图包括初始照明估计图、伽马矫正照明估计图、直方图规定化照明估计图；

S5、对所述初始融合照明图进行加权最小二乘滤波，获得滤波图；

S6、根据所述初始融合照明图、所述滤波图，获得平滑层融合照明图、细节层融合照明图；

所述步骤S6包括以下子步骤：

通过所述初始融合照明图和所述滤波图相减得到细节层图像，公式表示如下：

I_k,wls^d＝I_k-I_k,wls^s                          (5)

式中，I_k,wls^d表示第k个细节层图像，k＝1,2,3；I_k表示第k个初始融合照明图，k＝1,2,3；I_k,wls^s表示第k个初始融合照明图对应的滤波图，记为第k个平滑层图像；

平滑层图像的权重公式为：

式中，W_m(m,n)表示第n个平滑层图像关联的第m个平滑层图像的权重，I_m表示第m个平滑层图像，I_n表示第n个平滑层图像，m＝1,2,3，n＝1,2,3；μ表示均值变换因子，σ表示方差变换因子，A表示权重调节系数；

所述平滑层图像的加权最小二乘法自适应加权融合公式如下所示：

式中，L_s(x,y)表示平滑层融合照明图，分母表示总权重归一化项；

获得所述细节层融合照明图的公式为：

L_d(x,y)＝(I_1,wls^d(x,y)+I_2,wls^d(x,y))/2                  (8)

式中，L_d(x,y)表示细节层融合照明图；

S7、根据所述平滑层融合照明图、所述细节层融合照明图，获得最终照明融合图；

所述S7中，结合公式(7)和公式(8)得到最终照明融合图，公式为：

L_final(x,y)＝L_s(x,y)+L_d(x,y)                    (9)

式中，L_final(x,y)表示最终照明融合图；

S8、根据所述调整反射图、所述最终照明融合图，获得增强图像；

所述S8中，获得所述增强图像的公式为：

式中，S^c_enhance表示增强图像，表示调整反射图。

2.根据权利要求1所述的基于多图像融合Retinex的弱光增强方法，其特征在于，所述步骤S1中，在获得初始照明图之前，对所述原始图像进行下采样处理。

3.根据权利要求1所述的基于多图像融合Retinex的弱光增强方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过在所述原始图像的R、G、B通道中找到最大值来估计图像每个像素的亮度，得到所述初始照明图。

4.根据权利要求1所述的基于多图像融合Retinex的弱光增强方法，其特征在于，所述步骤S2中，获得所述初始反射图的公式为：

式中，R_init(x,y)表示初始反射图；ε表示微小实数；S^c(x,y)表示原始图像的像素位置，c表示颜色通道；L_init(x,y)表示初始照明图。