一種低照度視頻圖像增強方法
【專利摘要】本發明公開了一種低照度視頻圖像增強方法，屬于圖像處理【技術領域】。本發明包括白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、圖像增強模塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊；視頻圖像信息依次經過白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、圖像增強模塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊，最后得到增強視頻圖像。
【專利說明】一種低照度視頻圖像增強方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種低照度視頻圖像增強方法，屬于圖像處理【技術領域】。
【背景技術】
[0002]在陰天、夜晚、光照不足等低照度情況下，或由于逆光等原因，使得獲取的視頻亮度很低，圖像偏暗，這既影響視頻圖像的主觀質量，也影響后續視頻處理方法的性能。此時，需要用低照度視頻增強技術進行處理，以提高視頻圖像的質量。
[0003]通常，低照度視頻有三個特點:(I)圖像亮度整體偏暗；⑵由于光照條件的限制及光源本身的影響，RGB中某些分量可能相對其它分量偏低，直接增強會產生偏色問題；
[3]與理想光照條件下獲取的圖像相比，其含有大量噪聲，如果不做任何處理直接進行圖像增強，則在增強圖像的同時也會增強噪聲。
[0004]視頻是由若干圖像幀構成，故視頻增強的核心是圖像增強。目前針對彩色圖像的增強方法主要有三類:(a)基于Retinex的方法；(b)基于HSV等色彩空間的亮度增強方法；
(c)基于RGB等比例增益的方法。Retinex理論認為，物體的亮度是由入射分量(即照度分量)和反射分量共同決定。照度分量與光源有關，反射分量與物體本身的顏色有關，即反射分量反映了物體的真實顏色。通過從圖像中移除光源照度的影響，就可獲得物體的真實顏色圖像；基于HSV等空間的亮度增強方法認為，彩色圖像的RGB三個分量之間具有很強的相關性，分別對RGB分量進行處理，會導致顏色失真，若在HSV等空間對亮度分量進行增強，就可以增強圖像，同時不會引起顏色失真；基于RGB等比例增益的方法認為，若兩個像素的RGB分量的比例大致相同，則認為這兩個像素具有同樣的顏色，只有亮度不同，這樣，只要對RGB分量都乘以一個適當的增益，就可以實現圖像的增強。
【發明內容】
[0005]本發明針對以上問題的提出，而研制一種低照度視頻圖像增強方法。
[0006]本發明的技術手段如下:
[0007]—種低照度視頻圖像增強方法包括白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、圖像增強模塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊；視頻圖像信息依次經過白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、圖像增強模塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊，最后得到增強視頻圖像。
[0008]本發明的有益效果:為了驗證本發明方法的有效性，用兩個低照度環境下拍攝的實際視頻進行測試。測試平臺以及視頻參數信息如如圖6所示。
[0009]為了更好地讓審查員審查本發明的技術效果，提供彩色圖片圖7(a)至7(f)以供參考。如圖7(a)至7(f)所示低照度視頻增強方法比較。通過觀察可知，圖7(a)原始測試視頻亮度明顯偏低；圖7(b)MSR方法沒有明顯增強效果，且對噪聲有放大作用；圖7(c)改進的Retinex方法雖然可以增強圖像亮度，但是存在過度增強的問題，且對噪聲敏感；圖7(d)針對HSV空間中的V分量的同態濾波方法和圖7(e)中的RGB等比例增益方法，雖然可以增強圖像亮度，且不存在過度增強問題，但是對噪聲依舊敏感；圖7(f)本發明增強了圖像亮度，有效地抑制了噪聲，且保證了圖像邊緣和色彩的平衡。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0010]圖1低照度視頻增強技術方案框圖。
[0011]圖2CSF濾波流程圖。
[0012]圖3圖像亮度增強曲線。
[0013]圖4圖像邊緣補償示意圖。
[0014]圖5幀間補償流程圖。
[0015]圖6測試平臺以及視頻參數信息。
[0016]圖7(a)原始圖像。
[0017]圖7(b) MSR方法處理后的圖像。
[0018]圖7(c)改進Retinex方法處理后的圖像。
[0019]圖7(d) V分量同態濾波方法處理后的圖像。
[0020]圖7 (e) RGB等比例增益方法處理后的圖像。
[0021]圖7(f)本發明方法處理后的圖像。
【具體實施方式】
[0022]下面結合附圖對本發明做進一步說明:
[0023]本發明提供的完整技術方案(發明方案)
[0024]本發明整體上分為五個模塊，即白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、圖像增強模塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊，如圖1所示。
[0025]白平衡處理模塊
[0026]根據灰度世界理論，一個顏色變化足夠豐富的圖像，其RGB分量的均值大致相等。本發明使用基于灰度世界法的改進白平衡方法，其詳細步驟如下:
[0027](I)計算圖像RGB各通道的亮度直方圖；
[0028](2)圖像中若存在大面積同色背景或光源，就會在亮度直方圖中產生峰值，這對之后的取平均操作產生不利影響，因此要如下方法去除對應的灰度值，即:搜索整個亮度直方圖，若某個灰度值所對應的像素個數大于像素總數的5%，則將該灰度值去除。
[0029](3)設RGB三個通道均值分別為r、g、b，計算各個通道均值。
[0030](4)白平衡處理。設原始圖像RGB通道的值為IkUpIb,白平衡后圖像RGB通道的值為I1K、Iie、I1B。這里分三種情況說明白平衡處理過程。不妨設r >g>b，白平衡處理方法為
[0031](a)若 < 0.1J.— <0.1 ,則不作處理；
[0032](b)若 < 0.1且 >0.1,則對B分量進行如下處理；
[0033][0034](c)若r-g/r>0.1且r-b/r>0.1，則對G和B分量進行如下處理:
【權利要求】
1.一種低照度視頻圖像增強方法，其特征在于:包括白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、圖像增強模塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊；視頻圖像信息依次經過白平衡處理模塊、圖像去噪模塊、圖像增強模塊、邊緣補償模塊、幀間補償模塊，最后得到增強視頻圖像。
2.根據權利要求1所述的一種低照度視頻圖像增強方法，其特征在于:白平衡處理模塊處理視頻的方法為: 設原始圖像RGB通道的值為IK、IG, Ib,白平衡后圖像RGB通道的值為I1K、Iie、Iib ;這里分三種情況說明白平衡處理過程，不妨設r > g > b，白平衡處理方法為
3.根據權利要求1所述的一種低照度視頻圖像增強方法，其特征在于:圖像去噪模塊對白平衡處理模塊處理完的視頻處理的方法為: (1)顏色空間轉換 通常，人眼對圖像亮度很敏感，而對色度不太敏感，因此常在YCbCr顏色空間中進行圖像處理，在YCbCr顏色空間中，Y表示亮度分量，Cb和Cr色度分量決定了顏色，其中Cb表示藍色色度分量，Cr表示紅色色度分量；根據人眼特性，對YCbCr的各個分量進行處理，就不會產生圖像顏色較大失真；此外，RGB空間與YCbCr空間之間的轉換是線性變換，計算量較小；因此，本發明采用YCbCr空間對彩色圖像進行去噪；RGB空間與YCbCr空間之間的轉換關系為
4.根據權利要求1所述的一種低照度視頻圖像增強方法，其特征在于:圖像增強模塊對圖像去噪模塊處理過的視頻進行處理的方法為: 其步驟如下: (1)計算圖像亮度L(x，y)以及亮度均值L，亮度的定義；
L (X，y) = 0.299I2E(x, y) +0.587I2G (x, y) +0.114I2B (x, y) (5) (2)計算圖像增強后的亮度L’(x, y)； 根據圖像亮度L(x，y)進行圖像增強，亮度映射計算公式為:
5.根據權利要求1所述的一種低照度視頻圖像增強方法，其特征在于:邊緣補償模塊對圖像增強模塊處理后的視頻進行處理的方法為:對圖像進行去噪處理后，常會造成圖像邊緣模糊，而人眼視覺特性對圖像邊緣很敏感，造成圖像質量下降，為解決此問題，加入了圖像邊緣補償模塊；圖像可以看成是由低頻成分和高頻成分組成，其中低頻成分代表圖像輪廓，高頻成分代表圖像細節，因此，將原始圖像減去低頻成分，就可以獲得圖像細節，將增強后的圖像加上圖像細節即可獲得邊緣補償后的圖像，圖像的低頻成分通過高斯濾波獲得； 圖像邊緣補償方法流程如下: (1)高斯濾波 對白平衡處理后所得圖像的RGB三個分量分別進行高斯濾波，即:
6.根據權利要求1所述的一種低照度視頻圖像增強方法，其特征在于:幀間補償模塊對邊緣補償模塊處理后的視頻進行處理的方法為:
【文檔編號】G06T5/00GK103455979SQ201310298869
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年7月16日 優先權日:2013年7月16日
【發明者】陳喆, 殷福亮, 潘凱 申請人:大連理工大學