一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法

1.本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法。


背景技术：

2.低照度图像增强技术是指在光照不足的情况下，提高图像的亮度、对比度和清晰度等视觉效果的技术。目前，低照度图像增强技术在计算机视觉、图像处理、安防监控、夜视仪等领域得到了广泛的应用和研究。
3.传统低照度图像增强方法主要包括基于直方图均衡化的低照度图像增强方法、基于空间滤波的低照度图像增强方法以及基于retinex理论的低照度图像增强方法等。但是现有方法在提高低照度图像的图像可视性的同时，容易压缩或者丢失图像的细节以及纹理信息，导致增强图像的细节和清晰度无法得到保证。


技术实现要素：

4.本发明的目的是为解决现有图像增强方法容易压缩或者丢失图像的细节以及纹理信息的问题，而提出的一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法。
5.本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案是：
6.一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法，所述方法具体包括以下步骤：
7.步骤一、对低照度图像进行亮度归一化处理，获得亮度归一化处理后的图像i；
8.步骤二、对亮度归一化处理后的图像i进行对比度拉伸，获得对比度拉伸后的图像对比度拉伸后的图像经过处理后，即得到全局灰度提升后的图像l；
9.步骤三、对全局灰度提升后的图像l进行局部灰度补偿，得到局部灰度补偿后的增强图像。
10.进一步地，所述步骤二的具体过程为：
[0011][0012]
其中，i(x,y)是亮度归一化处理后的图像中像素点(x,y)的亮度，ln是以e为底的对数，i
0.2987
(x,y)代表i(x,y)的0.2987次方，是对比度拉伸后的图像中像素点(x,y)的亮度；
[0013][0014]
其中，l(x,y)是全局灰度提升后的图像中像素点(x,y)的亮度，是对
比度拉伸后的图像中像素的最小亮度，是对比度拉伸后的图像中像素的最大亮度。
[0015]
进一步地，所述步骤三的具体过程为：
[0016][0017]
其中，是局部灰度补偿后的增强图像中像素点(x,y)的亮度，r(x,y)是像素点(x,y)的局部灰度补偿系数。
[0018]
进一步地，所述局部灰度补偿系数r(x,y)的计算方法为：
[0019][0020]
其中，min(l(x+i,y+j),m(x,y))表示取l(x+i,y+j)和m(x,y)中的较小值，max(l(x+i,y+j),m(x,y))表示取l(x+i,y+j)和m(x,y)中的较大值，l(x+i,y+j)是全局灰度提升后的图像中像素点(x+i,y+j)的亮度，m(x,y)为中间变量。
[0021]
更进一步地，所述中间变量m(x,y)的表达式如式(5)所示：
[0022][0023]
本发明的有益效果是：
[0024]
本发明方法首先设计一个全局灰度提升函数来提升低照度像素的亮度，从而提高图像中低照度区域的可视性；其次设计一种局部灰度补偿方法，用于补偿在全局灰度提升过程中被压缩或者丢失的图像细节以及纹理信息，使增强图像清晰明亮、细节更加丰富，保证了增强图像的细节和清晰度。
[0025]
实验结果表明，采用本发明设计的低照度图像增强方法可以使增强图像具有更好的主观视觉效果。
附图说明
[0026]
图1是本发明方法的流程图；
[0027]
图2是全局灰度提升曲线图；
[0028]
图3是水下图像；
[0029]
图4是图3的增强图像；
[0030]
图5是室内图像；
[0031]
图6是图5的增强图像；
[0032]
图7是图书馆图像；
[0033]
图8是图7的增强图像。
具体实施方式
[0034]
具体实施方式一、结合图1说明本实施方式。本实施方式所述的一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法，所述方法具体包括以下步骤：
[0035]
步骤一、对低照度图像进行亮度归一化处理，获得亮度归一化处理后的图像i；
[0036]
步骤二、对亮度归一化处理后的图像i进行对比度拉伸，获得对比度拉伸后的图像对比度拉伸后的图像经过处理后，即得到全局灰度提升后的图像l；
[0037]
步骤三、对全局灰度提升后的图像l进行局部灰度补偿，得到局部灰度补偿后的增强图像。
[0038]
采用本实施方式的方法对低照度图像进行图像增强，可以生成亮度、对比度、细节表现力较好的增强图像。
[0039]
具体实施方式二：结合图2说明本实施方式。本实施方式与具体实施方式一不同的是，所述步骤二的具体过程为：
[0040][0041]
其中，i(x,y)是亮度归一化处理后的图像中像素点(x,y)的亮度，ln是以e为底的对数，i
0.2987
(x,y)代表i(x,y)的0.2987次方，是对比度拉伸后的图像中像素点(x,y)的亮度；
[0042][0043]
其中，l(x,y)是全局灰度提升后的图像中像素点(x,y)的亮度，是对比度拉伸后的图像中像素的最小亮度，是对比度拉伸后的图像中像素的最大亮度。
[0044]
其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
[0045]
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是，所述步骤三的具体过程为：
[0046][0047]
其中，是局部灰度补偿后的增强图像中像素点(x,y)的亮度，r(x,y)是像素点(x,y)的局部灰度补偿系数。
[0048]
其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。
[0049]
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是，所述局部灰度补偿系数r(x,y)的计算方法为：
[0050][0051]
其中，min(l(x+i,y+j),m(x,y))表示取l(x+i,y+j)和m(x,y)中的较小值，max(l(x+i,y+j),m(x,y))表示取l(x+i,y+j)和m(x,y)中的较大值，l(x+i,y+j)是全局灰度提升后的图像中像素点(x+i,y+j)的亮度，m(x,y)为中间变量，i的取值范围是-2，-1,0,1,2，j的取
值范围是-2，-1,0,1,2。
[0052]
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
[0053]
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是，所述中间变量m(x,y)的表达式如式(5)所示：
[0054][0055]
其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。
[0056]
实验结果与分析
[0057]
实验采用一个台式电脑对本发明设计的低照度图像增强方法进行仿真，配置为：cpu型号为intel core i7-10700k；主频是3.80ghz；内存容量32gb；频率为3200mhz；显卡型号为nvidia geforce rtx 3070；操作系统为windows 10；仿真软件为matlabr2022a。得到的实验结果如图3至图8所示。
[0058]
从图3至图8可知，增强图像相对于原始低照度图像具有更好的主观视觉效果。原始低照度图像往往存在细节模糊、很多区域过暗、图像对比度较低等问题，难以被肉眼清晰地观察和识别。而本发明设计方法可以使图像变得更加清晰明亮，细节更加丰富，从而提高图像的质量和可读性。因此，通过本发明设计的低照度图像增强方法来处理低照度图像可以获得更好的主观视觉效果。
[0059]
本发明的上述算例仅为详细地说明本发明的计算模型和计算流程，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

技术特征：
1.一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、对低照度图像进行亮度归一化处理，获得亮度归一化处理后的图像i；步骤二、对亮度归一化处理后的图像i进行对比度拉伸，获得对比度拉伸后的图像对比度拉伸后的图像经过处理后，即得到全局灰度提升后的图像l；步骤三、对全局灰度提升后的图像l进行局部灰度补偿，得到局部灰度补偿后的增强图像。2.根据权利要求1所述的一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法，其特征在于，所述步骤二的具体过程为：其中，i(x,y)是亮度归一化处理后的图像中像素点(x,y)的亮度，ln是以e为底的对数，i
0.2987
(x,y)代表i(x,y)的0.2987次方，是对比度拉伸后的图像中像素点(x,y)的亮度；其中，l(x,y)是全局灰度提升后的图像中像素点(x,y)的亮度，是对比度拉伸后的图像中像素的最小亮度，是对比度拉伸后的图像中像素的最大亮度。3.根据权利要求2所述的一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法，其特征在于，所述步骤三的具体过程为：其中，是局部灰度补偿后的增强图像中像素点(x,y)的亮度，r(x,y)是像素点(x,y)的局部灰度补偿系数。4.根据权利要求3所述的一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法，其特征在于，所述局部灰度补偿系数r(x,y)的计算方法为：其中，min(l(x+i,y+j),m(x,y))表示取l(x+i,y+j)和m(x,y)中的较小值，max(l(x+i,y+j),m(x,y))表示取l(x+i,y+j)和m(x,y)中的较大值，l(x+i,y+j)是全局灰度提升后的图像中像素点(x+i,y+j)的亮度，m(x,y)为中间变量。5.根据权利要求4所述的一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法，其特征在于，所述中间变量m(x,y)的表达式如式(5)所示：

技术总结
一种基于全局灰度提升与局部灰度补偿的低照度图像增强方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了现有图像增强方法容易压缩或者丢失图像的细节以及纹理信息的问题。本发明方法采取的主要技术方案为：步骤一、对低照度图像进行亮度归一化处理，获得亮度归一化处理后的图像；步骤二、对亮度归一化处理后的图像进行对比度拉伸，获得对比度拉伸后的图像，对比度拉伸后的图像经过处理后，即得到全局灰度提升后的图像；步骤三、对全局灰度提升后的图像进行局部灰度补偿，得到局部灰度补偿后的增强图像。本发明方法可以应用于低照度图像增强。强。强。


技术研发人员：赵蓝飞 林子翔 刘发强 王启烨
受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学
技术研发日：2023.04.24
技术公布日：2023/9/11