[发明专利]一种基于视网膜模型的低光图像增强方法

权利要求书

1.一种基于视网膜模型的低光图像增强方法，其特征在于，包括：

步骤S1：获得相似像素群组；

步骤S2：在相似像素群组上执行哈尔变换，利用像素级的非局部哈尔变换的低频系数和高频系数分别在R、G、B三个通道分别获得光照分量和反射分量；

步骤S3：找到R、G、B三个通道反射分量的最小分量作为最终反射分量；

步骤S4：找到R、G、B三个通道光照分量的最大分量，运用指数和对数相结合的方法进行增强，得出增强光照分量；

步骤S5：将增强光照分量的最小分量作为最终光照分量；

步骤S6：将所述最终反射分量与所述最终光照分量应用于视网膜模型，获得增强的图像。

2.根据权利要求1所述的低光图像增强方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

步骤S1a：在RGB颜色空间中的R、G、B三个通道中分别执行块匹配与行匹配，按一定滑动步长在其中选取一个尺寸为参考图像块B_r，在以B_r左上角坐标为中心的一个给定大小的邻域内执行块匹配获得与B_r最相似的N2-1个图像块，从而获得连同B_r在内N2个相似图像块；

步骤S1b：将每一个尺寸为的图像块拉伸成一个列向量，标记为将所有V_l按列拼接为一个行N2列的矩阵M_b；

步骤S1c：选取矩阵M_b其中一行R_r作为参考行，计算R_r与其他所有行的欧氏距离以找到与其最相似的N₃-1行，连同R_r在内构造一个尺寸为N₃×N₂相似像素矩阵M_s。

3.根据权利要求2所述的低光图像增强方法，其特征在于，所述步骤S1c具体为：

将矩阵M_b中第i行作为参考行，计算第i行与其余所有行的欧式距离为：

选择与第i行距离最小的N₃-1行，连同第i行最终获得尺寸为N₃×N₂的相似像素矩阵M_s。

4.根据权利要求3所述的低光图像增强方法，其特征在于，所述步骤S2中所述哈尔变换具体包括：

对相似像素矩阵M_s分别执行纵向与横向的可分提升哈尔变换，即：

C_h＝H_l*M_s*H_r

其中，C_h为哈尔变换后的谱矩阵，H_l与H_r为哈尔矩阵。

5.根据权利要求4所述的低光图像增强方法，其特征在于，所述步骤S2中所述光照分量的获得方法具体包括：

定义C_h(1,1)为低频系数，利用C_h(1,1)执行逆哈尔变换后重构图像获得光照分量I_l。

6.根据权利要求4所述的低光图像增强方法，其特征在于，所述步骤S2中所述反射分量的获得方法具体包括：

定义C_h(1,1)为低频系数，利用C_h-C_h(1,1)这N₃×N₂-1个变换系数，执行逆哈尔变换后重构图像而获得反射分量I_r。