[发明专利]一种高动态图像增强方法

说明书

本发明公开了一种高动态图像增强方法，该方法主要用于图像实时处理系统中针对超高动态图像的增强处理和显示。直方图均衡算法能够有效地压缩高动态图像的动态范围，提高高动态图像的对比度，但直接对超高动态图像做直方图均衡处理，其占用内存过高，普通的嵌入式硬件通常难以满足内存和实时处理要求。本发明针对此问题提出了改进方法，利用二级分段直方图均衡的方法，在大幅度降低内存占用的前提下，使算法对超高动态图像的增强处理效果逼近常规直方图均衡。本发明具有运算速度快、无参数设置和占用内存小的特点，能够应用于实时超高动态图像硬件处理系统。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，尤其是涉及一种高动态图像增强方法。

背景技术

目前，高动态范围图像显示具有广泛的应用，如夜晚有强光照情况下行车记录仪的图像记录和显示，工业焊接机器人对高动态焊接图像的显示等，其图像的亮度动态范围较大，图像比特数高，可以达到20比特及以上。而目前大多数的显示设备只可以显示8比特的图像，因此需要专门的算法来处理这样20比特以上的数据，使其能保留原始场景在人眼中的视觉效果。高动态图像增强技术的目的是将高动态图像的动态范围进行压缩，使其能够在低动态范围的显示设备上进行显示，并能用于后续的图像处理。现有的高动态图像增强技术由于其计算复杂，很难在嵌入式平台上应用。直方图均衡是一种图像增强算法，具有很好的效果，但是对于20位或更高位的超宽动态图像，其直方图过于庞大，计算量和存贮量都很大，一般的芯片难以满足要求。因此，对于现有技术来说，目前的高动态图像增强算法较难在嵌入式系统上实现高动态图像的实时增强处理。

发明内容

本发明提出了一种基于低成本的嵌入式硬件平台实现高动态视频图像的实时增强处理算法，具有占用内存小且计算复杂度低的特点。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种高动态图像增强算法，包括以下步骤：

S1：对输入图像取高K₁位统计图像的高位直方图H_f0；

S2：根据直方图H_f0计算直方图均衡变换函数M₀；

S3：用直方图均衡变换函数M₀对直方图H_f0进行灰度变换，得到变换后的直方图H_g0；

S4：在H_g0上找到长度最大的n个零值区间，按零值区间长度从长到短排序为G₁,G₂,…G_n；或在H_g0上找到最大的n个值对应的左侧的n个零值区间，按该n个值的大小从大到小排序为G₁,G₂,…G_n；每个零值区间包括所有连续的零值和右侧第一个非零值；

S5：对零值区间G_i,i＝1,2,…n分别找到输入图像的灰度区间端点，及其对应的输出图像的灰度区间端点；

S6：将找到的输入图像的各个零值区间G_i,i＝1,2,…n，分别线性变换到K₂位，并分别统计各个区间的直方图H_f1,H_f2,…,H_fn；

S7：用各直方图H_fi，i＝1,2,…n及其对应的线性变换函数，计算各自对应的直方图均衡变换函数M_i,i＝1,2,…n；

S8：用各直方图均衡变换函数对输入图像的每个像素的灰度值进行变换。

当输入图像为RGB彩色图像时，将图像转为HSV颜色空间，只对V分量进行处理。

当输入图像为RGB彩色图像时，将图像转为HSI颜色空间，只对I分量进行处理。