專利名稱：一種低照度圖像增強方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明提供一種低照度圖像增強方法，屬于圖像增強技術(shù)領(lǐng)域。具體地說，在低照
度成像條件下，基于本發(fā)明方法增強低照度成像條件下普通相機成像對比度，提高圖像的可視性。另外，本發(fā)明方法可應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像的對比度增強。
(二)
背景技術(shù)：
在霧天、陰雨天和晚上等低照度條件下，采集的圖像對比度很低，可視性很差。另外，低照度下圖像采集設(shè)備中擾動電流干擾明顯，圖像表現(xiàn)為有大量的閃爍點或不規(guī)則條紋，低照度下的噪聲使得視頻的質(zhì)量有較大損失，同時也造成視頻編碼的碼率急劇攀升。因此，增強低照度下圖像對比度，在民用如智能交通系統(tǒng)、安全監(jiān)視等以及軍事應(yīng)用中如成像偵查系統(tǒng)中都具有重要的應(yīng)用價值。 直方圖均衡是一種常用的圖像對比度增強算法。根據(jù)灰度級變換函數(shù)計算方式的不同，直方圖均衡方法可分為全局直方圖均衡和局部直方圖均衡。全局直方圖均衡方法是基于整個圖像的直方圖計算灰度變換函數(shù)，然后對整個圖像做相同的變換，沒有考慮圖像的局部信息，因此造成部分高頻圖像信息丟失。針對該問題，出現(xiàn)了許多改進算法，如D.門沃特，L.納吉曼等的"亮度保持的多直方圖均衡圖像增強方法"中的方法，I.賈法爾，H.英的"變分直方圖均衡灰度圖像增強新算法"等。 局部直方圖均衡算法的基本思想是根據(jù)所關(guān)心區(qū)域的局部特性來計算灰度變換函數(shù)，并應(yīng)用于相應(yīng)的區(qū)域，因此能夠克服全局直方圖均衡化難以適應(yīng)局部灰度分布的缺陷，可以獲得較好的對比度增強效果。按照均衡子塊的重疊程度來分類，局部直方圖均衡算法可分為子塊不重疊、子塊重疊方法和子塊部分重疊方法。由于局部直方圖均衡算法需要對整幅圖像每個象素點為中心的子塊進行直方圖均衡化計算，因此計算量大，算法實時性差。雖然子塊部分重疊直方圖均衡算法提高了計算效率，但是存在塊效應(yīng)以及如何確定最優(yōu)塊重疊量的問題。一種有效的減少局部直方圖均衡算法計算量的方法是基于函數(shù)插值的方法。其基本思想是用J.B.齊默曼，S.M.皮波爾的"一種自適應(yīng)直方圖均衡圖像對比度增性能評估方法"中所描述的插值方法計算部分采樣點上的灰度變換函數(shù)，其他采樣點的變換函數(shù)用其4鄰域的變換函數(shù)插值計算得到。 K. P.威廉的著作"數(shù)字圖像處理"(第三版)中介紹的沃利斯濾波器是一種經(jīng)典的自適應(yīng)對比度均衡是圖像增強算法，其基本思想是將影像的灰度均值和方差(即影像灰度的動態(tài)范圍)映射到給定的灰度均值和方差值。該濾波器實際上是一種局部影像變換，它使在影像不同位置處的灰度方差和灰度均值都具有近似相等的數(shù)值，即影像反差小的區(qū)域的反差增大，影像反差大的區(qū)域的反差減小，使得影像中灰度的微小變化信息得到增強。上述特性使沃利斯濾波器對低反差影像和反差不均勻的影像有特殊的作用。由于該濾波器在計算影像的局部灰度方差和均值時引入平滑算子，所以它在增強影像有用信息的同時抑制了噪聲，提高了影像的信噪比，使影像中存在的極為模糊的紋理模式得到增強。但是，該方法的缺點是分塊處理塊效應(yīng)顯著，對比度均衡過程中沒有考慮鄰域像素的灰度。
3
本發(fā)明方法充分利用圖像鄰域間具有很強空間相似性或空間幾何關(guān)系的屬性，設(shè)計了一種自適應(yīng)沃利斯濾波器低照度圖像增強方法。
(三) 發(fā)明內(nèi)容
1、目的 克服現(xiàn)有技術(shù)的計算量大和沒有充分利用圖像鄰域相關(guān)性的不足，提供一種適用性廣且計算效率高的低照度下圖像增強技術(shù)。用戶可根據(jù)自己需要增強圖像類型的不同，方便的設(shè)計相應(yīng)的增強參數(shù)，快速實現(xiàn)圖像對比度增強。
2、技術(shù)方案 本發(fā)明具體實施所需設(shè)備條件是①普通的PIV3.4Ghz 1G RAM微機；②社區(qū)普通安全監(jiān)控攝像頭；③攝像頭物理參數(shù)為型號NZ-K508，圖像傳感器1/3 color SONYSuper HADCCD，有效像素752(H) X582(V);線數(shù)480線；最低照度01ux/F1. 2 ;視頻輸
出1. 0Vp-p/75Q ;鏡頭規(guī)格內(nèi)置25毫米鏡頭 本發(fā)明具體實施所需環(huán)境條件是普通社區(qū)安全監(jiān)控成像環(huán)境。 本發(fā)明是一種低照度下的圖像增強方法，它能夠在個人用普通計算機上離線實現(xiàn)
低照度圖像，也可以在DSP嵌入式系統(tǒng)中對768x576標(biāo)準(zhǔn)視頻進行實時實現(xiàn)低照度圖像增
強。本發(fā)明是一種低照度成像增強方法，其技術(shù)方案如下
本發(fā)明一種低照度下的圖像增強方法，其方法步驟如下 步驟一 首先輸入圖像，將大小為MXN圖像f (x， y)分為互不重疊的矩形區(qū)域，如附圖1所示，矩形區(qū)域大小相同，設(shè)為mXn ; 步驟二 設(shè)定沃利斯濾波滑動模板B的大小，并選取矩形區(qū)域右下角的點為模板
的中心點作為中心點，如附圖2中所示的點(i， j)，向圖像的四周擴展得到模板內(nèi)的像素，
若模板覆蓋圖像的區(qū)域超出圖像區(qū)域，則以模板覆蓋到的圖像的區(qū)域作為模板內(nèi)的像素； 步驟三對每個矩形區(qū)域，求濾波器模板覆蓋圖像區(qū)域的均值和方差； 步驟四利用期望均值和方差求出每個矩形區(qū)域濾波器的乘性系數(shù)和加性系數(shù)； 步驟五利用雙線性插值求出圖像中不同象素點的乘性系數(shù)和加性系數(shù)； 步驟六基于上述系數(shù)，利用沃利斯濾波器，計算該點增強處理后的像素灰度值； 步驟七當(dāng)濾波器的乘性系數(shù)小于1時，對濾波后的圖像進行線性拉伸，提高對比度。 3、優(yōu)點及效果本發(fā)明的圖像增強方法與現(xiàn)有圖像增強技術(shù)相比的優(yōu)點在于①通用性強，能夠應(yīng)用于低照度下可見光圖像增強、醫(yī)學(xué)圖像增強和遙感圖像增強；②魯棒性高，在增強影像有用信息的同時抑制了噪聲，提高了影像的信噪比，使影像中存在的極為模糊的紋理細節(jié)模式得到增強；③由于采用分塊處理，適于用并行流水線處理，具有高增強效率；④已經(jīng)成功地應(yīng)用社區(qū)監(jiān)控低照度圖像增強；⑤本發(fā)明還適用于其他模態(tài)的圖像如醫(yī)學(xué)X光圖像、紅外圖像和遙感圖像的對比度增強，也可應(yīng)用于低照度下智能交通、安全監(jiān)視等圖像的增強。
(四)


圖1本發(fā)明中圖像分塊示意 圖2本發(fā)明中沃利斯濾波器模板平滑及其覆蓋的子塊像素灰度值計算示意 圖3本發(fā)明中低照度圖像增強流程 圖中符號說明如下 1-7圖像劃分為互不重疊的矩形區(qū)域的標(biāo)識號具體實施例方式
本發(fā)明具體實施所需設(shè)備條件是①普通的PIV3.4Ghz 1G RAM微機；②社區(qū)普通安全監(jiān)控攝像頭；③攝像頭物理參數(shù)為型號NZ-K508，圖像傳感器1/3 color SONYSuper HADCCD，有效像素752(H) X582(V);線數(shù)480線；最低照度01ux/Fl. 2 ;視頻輸
出1. 0Vp-p/75Q ;鏡頭規(guī)格內(nèi)置25毫米鏡頭 本發(fā)明具體實施所需環(huán)境條件是普通社區(qū)安全監(jiān)控成像環(huán)境。
本發(fā)明低照度成像增強方法，該方法圖像增強的流程如附圖3所示。
預(yù)備知識沃利斯濾波器 沃利斯濾波器圖像增強方法是一種自適應(yīng)對比度均衡圖像增強方法，其一般形式可以表示為
CVg+(l-C)V, , s 其中g(shù)(x， y)為原始影像的灰度值；f (x， y)為Wallis變換后結(jié)果影像的灰度值；mg為原始影像的局部灰度均值；vg為原始影像的局部灰度方差值；mf為結(jié)果影像局部灰度均值的目標(biāo)值，mf應(yīng)取影像動態(tài)范圍的中值；vf為結(jié)果影像的局部灰度方差的目標(biāo)值，決定影像的反差，它的值越大，圖像亮度對比度越大，直方圖也越均衡；cG [O，l]為影像方差的擴展常數(shù)，該值越大，對比度越好，該值應(yīng)隨著處理窗口的增大而增大；b G [O，l]為影像的亮度系數(shù)，b- > 1時，影像的均值被強制到mf ， b- > 0時，影像的均值被強制到mg。令
—c)v,稱為 濾波器的乘性系數(shù)，r。 = bmf+(l_b)mg稱為濾波器的加性系數(shù)。 沃利斯濾波器圖像增強方法的基本思想是將影像的灰度值的均值和方差映射到
指定的均值和方差，使得影像反差增強，圖像紋理更加突出，同時因為濾波器中引入了平滑
因子，所以在增強圖像對比度的同時具有抑制噪聲的功能。但是，其存在的問題是計算效率
低，分塊處理出現(xiàn)明顯的塊效應(yīng)。針對上述問題，本發(fā)明提供一種適用性廣、計算效率高的
低照度下圖像增強方法。 本發(fā)明一種低照度下的圖像增強方法，其具體實施方式
如下所述
步驟一首先輸入圖像，將大小為MXN圖像f(x，y)分為互不重疊的矩形區(qū)域r ，如附圖l所示，矩形區(qū)域大小相同，設(shè)為mXn，那么圖像中矩形區(qū)域個數(shù)為(M/m)X(N/n);
步驟二 設(shè)定沃利斯濾波滑動模板B的大小， 一般設(shè)定該模板大小等于矩形區(qū)域大小的二倍，并選取矩形區(qū)域右下角的點為模板的中心點作為中心點，如附圖2中所示的點(i， j)，向圖像的四周擴展得到模板內(nèi)的像素，若模板覆蓋圖像的區(qū)域超出圖像區(qū)域，則以模板覆蓋到的圖像的區(qū)域作為模板內(nèi)的像素；
該過程的示意圖如附圖2所示，以矩形區(qū)域4為例，對應(yīng)于矩形區(qū)域4的模板以其 右下角的點(i， j)為中心點，模板覆蓋范圍為標(biāo)識號為1，2，3，4的矩形區(qū)域。則模板內(nèi)的 像素表示為





Bpq= {f(x，y)|x= [i-l/2，…，i，…，i+l/2-l]，y = [j_h/2，…，j，…j+h/2—1] i = ii+(p-l)m， j =丄+(q-l)nl
其中，r。q為圖像中第(p， q)個矩形區(qū)域，p = 1，…，M/m，q二l，…，N/n; 1Xh代表滑動模板的大小，取為1 = 2m， h = 2n ; (ii，丄)取為圖像左上角的點(O，O)。
步驟三對每個矩形區(qū)域rpq，濾波器模板覆蓋圖像區(qū)域的均值和方差分別為
=、/fSB》J)— 2 "l,…M/w,《-l，
步驟四利用期望均值和方差求出每個矩形區(qū)域濾波器的乘性系數(shù)和加性系數(shù)；
假設(shè)變換后的圖像的均值為e^，方差為0^，則對應(yīng)于矩形區(qū)域r。。內(nèi)像素的
沃利斯濾波乘性系數(shù)為 =~~f;f^~~ 沃利斯濾波加性系數(shù)為
r0pq = bedes+(l-b) ￡pq 步驟五利用雙線性插值求出圖像中不同象素點的乘性系數(shù)和加性系數(shù)；對圖像f(x，y)內(nèi)的任意像素(x，y) G rpq，用雙線性插值法來求出對應(yīng)于它的沃
利斯濾波系數(shù)，即 rlxy = A y [ A Xrlpq+ (1_ A x) rlp+lq] + (1_ A y) [ A xlpq+1+ (1_ A x) rlp+lq+1]
rOxy = A y [ A xrOpq+ (1_ A x) rOp+lq] + (1- A y) [ A xrOpq+1+ (1_ A x) rOp+lq+1]
其中，Ax = [x-(p-l)m]/n， Ay = [y_(q_l)n]/n 步驟六基于上述系數(shù)，利用沃利斯濾波器，計算該點增強處理后的像素灰度值
g (x， y) = (f (x， y) - e pq) rlxy+rOxy ; 步驟七當(dāng)沃利斯濾波器的乘性系數(shù)小于1時，對濾波后的圖像進行線性拉伸，提 高對比度； 首先求出圖像g(x， y)的均值e 8和方差o g，然后按照下式實施線性對比度拉伸 處理 "A力=-^——+ s血 本發(fā)明方法與標(biāo)準(zhǔn)自適應(yīng)插值直方圖均衡圖像增強方法的計算量對比分析
本發(fā)明提出的自適應(yīng)分塊沃利斯濾波低照度圖像增強方法中，計算覆蓋圖像塊 模板的濾波系數(shù)的存儲量為M/mXN/nX2，而自適應(yīng)插值直方圖均衡圖像增強方法中計算 圖像塊的直方圖均衡值的存儲量為MXN，兩種方法對圖像塊的操作次數(shù)是相同，都為M/
6mXN/n。 自適應(yīng)插值直方圖均衡圖像增強方法和本發(fā)明中求沃利斯濾波系數(shù)的過程是不 同的，前者是先對像素灰度值做統(tǒng)計分析，再做灰度映射變換；而本發(fā)明方法中，只需要計 算沃利斯濾波器覆蓋圖像塊模板的濾波系數(shù)，因此本發(fā)明方法計算量小于自適應(yīng)插值直方 圖均衡圖像增強方法。
權(quán)利要求
一種低照度圖像增強方法，其特征是該方法具體步驟如下步驟一首先輸入圖像，將大小為M×N圖像f(x，y)分為互不重疊的矩形區(qū)域Г，矩形區(qū)域大小相同，設(shè)為m×n，那么圖像中矩形區(qū)域個數(shù)為(M/m)×(N/n)；步驟二設(shè)定沃利斯濾波滑動模板B的大小，設(shè)定該模板大小等于矩形區(qū)域大小的二倍，并選取矩形區(qū)域右下角的點為模板的中心點作為中心點(i，j)，向圖像的四周擴展得到模板內(nèi)的像素，若模板覆蓋圖像的區(qū)域超出圖像區(qū)域，則以模板覆蓋到的圖像的區(qū)域作為模板內(nèi)的像素；步驟三對每個矩形區(qū)域Гpq，求濾波器模板覆蓋圖像區(qū)域的均值和方差；其均值和方差分別為 <mrow><msub> <mi>&epsiv;</mi> <mi>pq</mi></msub><mo>=</mo><mfrac> <mn>1</mn> <mi>lh</mi></mfrac><munder> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi> </mrow></munder><msub> <mi>B</mi> <mi>pq</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow> <mrow><msub> <mi>&sigma;</mi> <mi>pq</mi></msub><mo>=</mo><msqrt> <mfrac><mn>1</mn><mi>lh</mi> </mfrac> <munder><mi>&Sigma;</mi><mrow> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi></mrow> </munder> <msubsup><mi>B</mi><mi>pq</mi><mn>2</mn> </msubsup> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msup><msub> <mi>&epsiv;</mi> <mi>pq</mi></msub><mn>2</mn> </msup></msqrt><mo>,</mo><mi>p</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mi>M</mi><mo>/</mo><mi>m</mi><mo>,</mo><mi>q</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mi>N</mi><mo>/</mo><mi>n</mi><mo>;</mo> </mrow>步驟四利用期望均值和方差求出每個矩形區(qū)域濾波器的乘性系數(shù)和加性系數(shù)；假設(shè)變換后的圖像的均值為εdes，方差為σdes，則對應(yīng)于矩形區(qū)域Гpq內(nèi)像素的沃利斯濾波乘性系數(shù)為 <mrow><msub> <mrow><mi>r</mi><mn>1</mn> </mrow> <mi>pq</mi></msub><mo>=</mo><mfrac> <msub><mi>c&sigma;</mi><mi>des</mi> </msub> <mrow><msub> <mi>c&sigma;</mi> <mi>pq</mi></msub><mo>+</mo><mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>c</mi> <mo>)</mo></mrow><msub> <mi>&sigma;</mi> <mi>des</mi></msub> </mrow></mfrac> </mrow>沃利斯濾波加性系數(shù)為r0pq＝bεdes+(1-b)εpq；步驟五利用雙線性插值求出圖像中不同象素點的乘性系數(shù)和加性系數(shù)；對圖像f(x，y)內(nèi)的任意像素(x，y)∈Гpq，用雙線性插值法來求出對應(yīng)于它的沃利斯濾波系數(shù)，即r1xy＝Δy[Δxr1pq+(1-Δx)r1p+1q]+(1-Δy)[Δxr1pq+1+(1-Δx)r1p+1q+1]r0xy＝Δy[Δxy0pq+(1-Δx)r0p+1q]+(1-Δy)[Δxr0pq+1+(1-Δx)r0p+1q+1]其中，Δx＝[x-(p-1)m]/m，Δy＝[y-(q-1)n]/n；步驟六基于上述系數(shù)，利用沃利斯濾波器，計算該點增強處理后的像素灰度值g(x，y)＝(f(x，y)-εpq)r1xy+r0xy；步驟七當(dāng)濾波器的乘性系數(shù)小于1時，對濾波后的圖像進行線性拉伸，提高對比度；首先求出圖像g(x，y)的均值εg和方差σg，然后按照下式實施線性對比度拉伸處理 <mrow><mi>t</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac> <mrow><mrow> <mo>(</mo> <mi>g</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub><mi>&epsiv;</mi><mi>g</mi> </msub> <mo>)</mo></mrow><msub> <mi>&sigma;</mi> <mi>des</mi></msub> </mrow> <msub><mi>&sigma;</mi><mi>g</mi> </msub></mfrac><mo>+</mo><msub> <mi>&epsiv;</mi> <mi>des</mi></msub><mo>.</mo> </mrow>
全文摘要
一種低照度圖像增強方法，步驟如下(1)輸入圖像，將大小為M×N圖像f(x，y)分為互不重疊、大小相同的矩形區(qū)域，設(shè)為m×n；(2)設(shè)定沃利斯濾波滑動模板B的大小，并選取矩形區(qū)域右下角的點為模板的中心點作為中心點，向圖像的四周擴展得到模板內(nèi)的像素；(3)對每個矩形區(qū)域，求濾波器模板覆蓋圖像區(qū)域的均值和方差；(4)利用期望均值和方差求出每個矩形區(qū)域濾波器的乘性系數(shù)和加性系數(shù)；(5)利用雙線性插值求出圖像中不同象素點的乘性系數(shù)和加性系數(shù)；(6)基于上述系數(shù)，利用沃利斯濾波器，計算該點增強處理后的像素灰度值；(7)當(dāng)濾波器的乘性系數(shù)小于1時，對濾波后的圖像進行線性拉伸，提高對比度。該方法通用性強，魯棒性高，具有高增強效果。
文檔編號G06T5/00GK101770639SQ201010034228
公開日2010年7月7日 申請日期2010年1月14日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月14日
發(fā)明者薛斌黨, 鄭世玲 申請人:北京航空航天大學(xué)