[发明专利]处理在恶劣环境中所拍摄低照度图像的方法

摘要

本发明公开了处理在恶劣环境中所拍摄低照度图像的方法，第一步：通过现有3D降噪算法处理所采集的连续若干帧低照度图像；第二步：通过现有非局部均值(NLM)滤波算法处理已经3D降噪算法所处理过的连续若干帧低照度图像；第三步：采用高动态范围图像增强算法：通过高动态范围图像增强算法公式①对已经非局部均值(NLM)滤波算法处理的该连续若干帧低照度图像计算出其中每一像素点(x，y)的亮度值并以该连续若干帧低照度图像中每一像素点(x，y)的亮度值输出图像。本发明能明显进一步提高低照度视频的画面质量及其视觉效果。

主权项

一种处理在恶劣环境中所拍摄低照度图像的方法，其特征在于如下处理步骤：第一步：通过现有3D降噪算法处理所采集的连续若干帧低照度图像，对按时间先后顺序依次所采集的连续若干帧低照度图像进行对比筛选，将该连续若干帧低照度图像互不重叠的噪点自动滤出，使其中的共有最相似像素匹配；第二步：通过现有非局部均值(NLM)滤波算法处理已经3D降噪算法所处理过的连续若干帧低照度图像，对按时间先后顺序依次所采集的连续若干帧图像中所有像素点都进行非均值量化计算；第三步：采用高动态范围图像增强算法：通过高动态范围图像增强算法公式①对已经非局部均值(NLM)滤波算法处理的该连续若干帧低照度图像计算出其中每一像素点(x，y)的亮度值并以该连续若干帧低照度图像中每一像素点(x，y)的亮度值输出图像，其公式为：①$L_{\mathrm{out}}^{\tanh }(x,y)={\left\{\frac{N(x,y)L_{\mathrm{in}}(x,y)}{L_{\mathrm{in}}^{\mathrm{avg}}(x,y)+\mathrm{\ϵ}}\tanh \left(\frac{L_{\mathrm{in}}^{\mathrm{avg}}(x,y)+\mathrm{\ϵ}}{m(x,y)}\right)\right\}}_0^1$在高动态范围图像增强算法公式①中，是归一化因子，为输入图像中一像素点(x，y)相应所在局部矩形视窗中的最大亮度值，m(x，y)作为线性函数以控制双曲正切函数的曲率并由输入图像局部矩形视窗统计特性而算得，为输入图像中一像素点(x，y)相应所在局部矩形视窗中的平均亮度值，m_max则为基于输入图像局部矩形视窗统计特性而算得的最大量化值，m_min则为基于输入图像局部矩形视窗统计特性而算得的最小量化值，s作为尺度因子以对双曲正切函数的曲率进行控制，L_in(x,y)为输入图像中一像素点(x，y)的实际亮度值，ε为对应于输入图像中像素点(x，y)相应所在局部矩形视窗中的平均亮度值的余量修正值。