一种宽动态范围图像的增强算法制造技术

本发明专利技术公开了一种宽动态范围图像的增强算法，包括以下步骤：步骤1：将宽动态范围图像通过反转去雾算法得到反转去雾算法图J

An enhancement algorithm of wide dynamic range image

【技术实现步骤摘要】
一种宽动态范围图像的增强算法
本专利技术属于数字图像处理
，更具体的说涉及一种宽动态范围图像的增强算法。
技术介绍
现在手机、相机在人们的生活中使用得很广泛，拍照也变得更常见，但想要照出质量很高的图像，是一件很难的事。在太阳光、灯光或反光等强光源的照射下，很容易产生一个高亮度区域，同理在逆光、阴影等情况下很容易产生亮度较低的区域。由于手机、相机对同一场景下的亮度较高和较低的区域的体现力是有局限性的，当高亮度区域和亮度较低的区域同时在一幅图像中出现时，得到的图像中，会出现大面积较白和较黑现象，这都是由图像中较亮区域曝光过度和较暗区域曝光不足引起的，而此类图像的质量往往不好，难以让人们所接受。背光图像指的是在拍摄图像时，光源在物体后面，造成目标图像偏暗，目标图像的细节被隐藏，看不清目标图像，影响了人们获取有用信息。本专利技术提出了一种宽动态范围图像的增强算法，可以充分地挖掘出图像中的有用信息。图像增强的目的是想改变图像看到的效果，有目的的突出图像中某些我们需要的特征信息，将图片变得清晰，改变图像的质量。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种宽动态范围图像的增强算法，其主要应用于艺术传媒、医学影像、公安案件侦破、影视制作、航拍图像、文物保护领域。本专利技术采用图像融合的策略，找到合适的权重，把暗原色先验原理的去雾算法和反转去雾算法很好的融合在一起，既能实现了暗区局部信息的增强，又克服了宽动态范围图像增强算法亮区易饱和、易过度曝光的问题。为了实现上述目的，本专利技术是通过以下技术方案实现的：所述的宽动态范围图像的增强算法包括以下步骤：步骤1：将宽动态范围图像通过反转去雾算法得到反转去雾算法图J1(x)；步骤2：将宽动态范围图像通过直接去雾算法得到直接去雾算法图J2(x)；步骤3：通过计算得到宽动态范围图像与反转去雾算法图J1(x)的余弦相似度值a，宽动态范围图像与直接去雾算法图J2(x)的余弦相似度值b；步骤4：把得到的余弦相似度值a和b作为图像融合公式中的权重。宽动态范围图像的形成：I＝T[J](12)I是捕获的初始宽动态范围图像，J是所需恢复的增强图像，T表示亮度映射变换。该模型说明了成像设备所获得的图像可以看作原始场景经过亮度映射变换的结果。从公式可以看出T的估计是恢复J的关键。将宽动态范围图像的反转图当做雾图来处理，可以把宽动态范围图像的反转图表示为1-I。雾天退化模型为：I(x)＝J(x)t(x)+(1-t(x))A(2)式中：t代表了透射率。而本文公式(11)定义的模型中T[·]表示亮度映射变换关系，定义表示光通过T[·]映射在物体上的亮度。所以可以把宽动态范围图像的反转图1-I表示为:亮度映射变换关系T[·]的估计：对于宽动态范围的反转图1-I，大气光值a不为0，对(13)两边同除a，并对三个通道(R、G和B)求取最小值：根据暗原色先验原理：推导出在本模型中：对(14)式两边进行最小值滤波并综合公式(15)得出：为了避免分母为0，给T加上一个很小的常数ε，所以：选取暗通道中亮度值最高的前0.1％的像素点并标记位置，这些点都是代表雾浓度最高的区域。在这些标记位置中从原始图像I中取出亮度最大值作为大气光值a。把(17)带入(2)中可以得到想要恢复的增强图像：这个模型解释了宽动态范围图像的形成过程，从模型可以看出宽动态范围图像是由于在原始场景中亮度映射的不同而形成的，想要更好的恢复出增强图J(x)，就要对亮度映射变换T进行优化。优选的，所述的基于雾天退化模型和暗原色先验原理的去雾算法，其具体步骤为：1.雾天图像物理模型：I(x)＝J(x)t(x)+(1-t(x))A(2)式中：I(x)是成像设备获得的图像；J(x)是最初的无雾图像；A是大气光强度；t(x)是透射率。暗原色先验原理是通过统计了大量的户外无雾图像的数据而得到一条规律：在大多数户外无雾图像中，每个局部区域都会存在{R,G,B}三个颜色中的某一个的数值很小，趋于0。对于任意输入一个图像J(x)，它的暗原色通道可以表示成：式中：JC表示的是成像设备获得的图像中{R,G,B}三个通道中的某一个通道；Jdark(x)表示的是成像设备获得的图像的暗通道；Ω(x)表示的是以像素x为中心的一个区域。2.透射率t的估计假设大气光A值固定，以及某区域内的透射率t不变，用A对大气散射模型(12)两边归一化，并对三通道取最小值：对上式两边进行取最小值：根据暗原色先验原理可以得出：把(23)带入(22)得到透射率t：在现实生活中，即使是万里无云，空气质量很好，但空气中也会有物质颗粒的存在，因此，在看远处的景物时，还是可以感觉到雾对视觉的影响。但是，雾的存在可以让人眼感受到景物的层次，因此在我们去除雾的时候为了让图像显得更真实，会选择保留一定程度的雾，可以通过在(23)式中加一个系数ω∈[0,1]来实现。ω＝1时完全去雾。3.大气光值A的估计在暗通道中选取亮度值最高的前0.1％的像素点并标记位置，这些点都是代表雾浓度最高的区域。在这些标记位置中从原始图像I中取出亮度最大值作为大气光值A。4.还原伪雾图像在得到透射率t，求得大气光A值后，根据大气散射模型(2)可以还原伪雾图像。把透射率t(x)最小值固定为t0(t0取0.1)，避免t(x)接近于0的情况。优选的，所述的宽动态范围图像的反转图的去雾处理算法，其具体步骤为：反转去雾算法主要步骤分为五步:宽动态范围图像反转后获取到伪雾图、透射率t的估计、大气光值A的估计、还原去雾图像及反转获取宽动态范围图像的增强图。宽动态范围图像的反转：式中：是反转图像，即伪雾图；Ic(x)是输入的低照度图像；C是r，g，b颜色通道；x是图像的坐标点。把代入公式(2)，代替I(x)，执行公式(2)-(3)的去雾流程，得到去雾图像J(x)。最后把处理后的去雾图像反转为复原的宽动态范围图像：Jen(x)＝1-J(x)(4)优选的，所述的宽动态范围图像的直接去雾处理算法，其具体步骤为：反转宽动态范围图像进行去雾处理的算法较为常见，但是何凯明算法直接对宽动态范围图像进行处理目前还没有研究，与处理雾图不同的是，宽动态范围图像存在大部分区域灰度值偏低的情况。直接去雾算法步骤分为三步：透射率t的估计、大气光值A的估计和获取宽动态范围图像增强图。执行公式(2)-(3)的去雾流程，获取去雾后的宽动态范围图像增强图J(x)：对公式(5)进行去分母化处理，然后经过变形得出：I(x)＝J(x)·max(t(x),t0)+A-A·max(t(x),t0)(6)两边同时减J(x本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种宽动态范围图像的增强算法，其特征在于：所述的宽动态范围图像的增强算法应用于艺术传媒、医学影像、公安案件侦破、影视制作、航拍图像、文物保护领域，主要解决由图像中较亮区域曝光过度和较暗区域曝光不足引起的图像中出现大面积较白和较黑现象的问题，所述的宽动态范围图像的增强算法包括以下步骤：/n步骤1：将宽动态范围图像通过反转去雾算法得到反转去雾算法图J

【技术特征摘要】
1.一种宽动态范围图像的增强算法，其特征在于：所述的宽动态范围图像的增强算法应用于艺术传媒、医学影像、公安案件侦破、影视制作、航拍图像、文物保护领域，主要解决由图像中较亮区域曝光过度和较暗区域曝光不足引起的图像中出现大面积较白和较黑现象的问题，所述的宽动态范围图像的增强算法包括以下步骤：
步骤1：将宽动态范围图像通过反转去雾算法得到反转去雾算法图J1(x)；
步骤2：将宽动态范围图像通过直接去雾算法得到直接去雾算法图J2(x)；
步骤3：通过计算得到宽动态范围图像与反转去雾算法图J1(x)的余弦相似度值a，宽动态范围图像与直接去雾算法图J2(x)的余弦相似度值b；
步骤4：把得到的余弦相似度值a和b作为图像融合公式中的权重。


2.根据权利要求1所述的一种宽动态范围图像的增强算法，其特征是：所述的步骤1将宽动态范围图像通过反转去雾算法得到反转去雾算法图J1(x)的过程，其具体方法为：
宽动态范围图像反转后获取到伪雾图，将伪雾图进行透射率t的估计和大气光值A的估计，还原去雾后反转获取得到宽动态范围图像的增强图；
宽动态范围图像的反转：




是反转图像，即伪雾图，Ic(x)是输入的低照度图像，C是r，g，b颜色通道，x是图像的坐标点；
把代入雾天图像物理模型公式(2)代替I(x)执行公式(2)-(3)的去雾流程得到去雾图像J(x)：
I(x)＝J(x)t(x)+(1-t(x))A(2)



t表示透射率，最后把处理后的去雾图像反转为复原的宽动态范围图像：
Jen(x)＝1-J(x)(4)。


3.根据权利要求1所述的一种宽动态范围图像的增强算法，其特征是：所述的步骤2将宽动态范围图像通过直接去雾算法得到直接去雾算法图J2(x)的过程，其具体方法为：
对宽动态范围图像进行透射率t的估计和大气光值A的估计，获...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨皓丹，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南;53