一種低照度圖像增強方法技術

本發明專利技術公布了一種基于相機響應特性的低照度圖像增強方法，選用一種曝光模型并得到與之對應的相機響應方程模型；確定相機響應模型的參數；估測所要生成的多曝光圖像序列與原始圖像的曝光比例，生成多曝光圖像序列；將多曝光圖像進行圖像融合，由此得到一個視覺效果更好、失真更少的增強結果。本發明專利技術能夠解決現有的低照度圖像增強算法在增強圖像的同時引入較多人工痕跡的問題，得到一個視覺效果更好、失真更少的增強結果，從而得到一個自然度保持的圖像增強結果。

A low illumination image enhancement method

The invention discloses a low illumination image enhancement method based on camera response characteristics, using an exposure model and get the corresponding camera response model; determine the parameters of the model response camera; exposure ratio multi exposure image sequence estimation to generate with the original image, multi exposure image will be generated; multi exposure image fusion, thus we can get a better visual effect and less distortion enhancement. The invention can solve the existing low illumination image enhancement algorithm with more artifacts in the image while enhancing the problem, get a better visual effect, enhance the distortion less, resulting in a natural enhancement of keeping image.

【技術實現步驟摘要】
一種低照度圖像增強方法
本專利技術涉及圖像處理
，尤其涉及一種利用相機響應特性進行低照度圖像增強的方法。
技術介紹
低照度圖像是指局部或全局較暗的圖像，例如在較低光照度的條件下拍攝的圖像。低照度圖像可視性較差，嚴重影響人們的觀察和一些計算機視覺算法的性能。計算機視覺算法通常要求輸入圖像有較高的可視性，絕大多數算法無法直接對低照度圖像進行處理，因此，一些低照度圖像往往需要圖像增強之后再進行相關操作。為了解決這一問題，已有很多低照度圖像的增強算法。低照度增強算法通過改變輸入圖像的像素亮度使增強結果有更高的可視性。現有的低照度增強方法主要分以下四種：一、非線性方程映射進行低光照增強的方法：該使用一些非線性的單調方程進行灰度級的映射，例如冪函數、對數函數、指數函數等等。二、直方圖均衡化進行低光照增強的方法：考慮到低光度圖像直方圖不均勻分布，這種方法使用直方圖均衡化來增強低光度圖像，通過改變圖像的對比度，使圖像有較好的可視性。但是，該方法卻可能由于圖像對比度的過增強而導致增強結果失真。三、利用視網膜理論進行低光照增強的方法：視網膜理論通過將圖像分為輻照度與反射兩種分量來增強低光度圖像，這種方法可以明顯的增強圖像細節，但是增強結果卻經常出現光暈現象。四、基于去霧理論進行低光照圖像增強的方法：這類方法能夠達到良好的主觀結果，但是，它們也會因為對比度的過增強而導致一些顏色失真。綜合來看，現有的低光度圖像增強方法在增強圖像的同時由于引入一些人工痕跡，例如顏色失真，對比度失真等，很難得到一個自然度保持的增強結果，不僅影響人們的主觀視覺感受，同時也會影響計算機視覺算法的性能。
技術實現思路
為了克服上述現有技術的不足，本專利技術提供提出一種基于相機響應特性的低照度圖像增強方法，能夠解決現有的低照度圖像增強算法在增強圖像的同時引入較多人工痕跡的問題，得到一個視覺效果更好，失真更少的增強結果，能夠較大程度的保持圖像的真實性，從而得到一個自然度保持的圖像增強結果。本專利技術的原理是：相機的響應特性能夠提供很多有用的信息，本專利技術利用相機的響應特性，首先選用一種能夠精確描述不同曝光圖像之間關系的曝光模型，并得到與之對應的相機響應方程模型；然后通過低照度圖像對應相機的相機響應曲線或者該類相機拍攝出的兩張不同曝光的圖像確定模型的參數；隨后，估測所要生成的多曝光圖像序列與原始圖像的曝光比例，并利用曝光模型生成多曝光圖像序列；最后，利用圖像融合的算法將這些多曝光圖像融合，由此得到一個視覺效果更好、失真更少的增強結果。本專利技術提供的技術方案是：一種低照度圖像增強方法，基于相機響應特性，選擇曝光模型并得到所述曝光模型對應的相機響應方程模型；估測所要生成的多曝光圖像序列與原始圖像的曝光比例，利用曝光模型生成多曝光圖像序列；再將所述多曝光圖像序列進行圖像融合；由此得到保持圖像自然度的增強圖像結果；包括如下步驟：1)輸入一張低照度圖像B，計算得到該圖像的亮度分量Y；2)確定相機響應方程模型及其參數，包括：21)選擇曝光模型，進一步得到曝光模型對應的相機響應方程模型；22)確定所述相機響應方程模型的模型參數；3)計算所要生成的多曝光圖像序列與輸入圖像B之間的曝光比例集合K；4)根據所述的曝光比例集合K，利用曝光模型生成多曝光圖像序列；5)將得到的多曝光圖像序列利用圖像融合的方法進行融合，得到增強結果并輸出；上述低照度圖像增強方法，進一步地，步驟1)通過式6計算得到圖像B的亮度分量Y：其中，Br、Bg、Bb分別為圖像B的R、G、B三通道分量值。上述低照度圖像增強方法，進一步地，步驟21)所述曝光模型為式1式中，B0和B1代表相同場景不同曝光的兩張圖像；β、γ是該曝光模型的兩個參數；從式1中，可以推出所述模型對應的相機響應方程模型為式2：其中，k為圖像B1與B0之間的曝光比例；E是場景的輻照度。上述低照度圖像增強方法，進一步地，步驟22)確定所述相機響應方程模型的相機響應參數的方法包括：方法一：當已知對應相機的相機響應曲線時，通過相機響應方程模型使用最小二乘擬合法擬合該相機響應曲線，得到響應參數a、b；方法二：當相機響應曲線未知時，通過式4映射兩張相同場景下不同曝光圖像之間的關系，得到式4中，B0和B1代表相同場景不同曝光的兩張圖像的兩張圖像；得到之后，根據式2相機響應方程模型以及圖像B1、B0的曝光比例k，得到響應模型的參數a和b；方法三：當只有一張輸入圖像而相機的信息未知時，使用多個真實相機響應曲線進行平均，得到平均相機響應曲線，作為該相機的響應曲線；再對該響應曲線進行擬合得到參數a和b。上述低照度圖像增強方法，進一步地，步驟3)所述估測曝光比例集合K包括如下步驟:31)定義圖像的權值矩陣為式7，用于表示一幅圖像中不同像素點的曝光情況：式7中，Yk表示與輸入圖像曝光比例為k的圖像的亮度分量；Wk是圖像Yk所對應的權值矩陣，矩陣中某點的權值數值越大，表明該點越接近正常曝光；32)定義權值矩陣的加法和減法，加法為式8，減法為式9：式8和式9中，max運算表示取矩陣中對應元素的最大值；33)估測生成曝光比例集合K，包括：331)預設曝光權值總量的門限值τ，計算輸入圖像的曝光權值矩陣W1，并初始化當前曝光序列的曝光權值矩陣W←W1，同時曝光比例集合K←{1}；332)搜索得到使所述當前曝光序列的曝光權值W權值總量增加最多的曝光比例333)當曝光權值增加量不小于所述門限值τ時，記錄獲得的曝光比例同時更新當前曝光序列權值矩陣返回步驟332)繼續搜索下一個曝光比例334)當曝光權值總量小于所述門限值τ時，結束操作，得到曝光比例集合K。上述低照度圖像增強方法，本專利技術實施例中，門限值τ＝0.01。上述低照度圖像增強方法，進一步地，步驟4)依次令k*等于所述的曝光集合K中的每一個元素，通過式5生成多曝光圖像序列：式5中，k*為所述的曝光比例集合K中的某一元素。B0為輸入的低照度圖像，B*為與輸入圖像B0曝光比為k*的生成圖像。上述低照度圖像增強方法，進一步地，步驟5)所述圖像融合方法可以采用任意現有的多曝光圖像融合算法。在本專利技術實施例中，具體采用文獻(MaKedeandWangZhou，MULTI-EXPOSUREIMAGEFUSION:APATCH-WISEAPPROACH，IEEEma2015multi，2015)所記載的圖像融合方法。與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：本專利技術提供了一種基于相機響應特性的低照度圖像增強算法，能夠保持圖像自然度。本專利技術首先選用了一種能夠精確描述不同曝光圖像之間關系的曝光模型，并得到與之對應的相機響應方程模型。然后通過低照度圖像對應相機的相機響應曲線或者該類相機拍攝出的兩張不同曝光的圖像確定模型的參數。隨后，估測所要生成的多曝光圖像序列與原始圖像的曝光比例，并利用曝光模型生成多曝光圖像序列。最后，利用圖像融合的算法將這些多曝光圖像融合，得到增強結果。本專利技術能夠解決現有的低照度圖像增強算法在增強圖像的同時引入較多人工痕跡的問題，得到視覺效果良好、人工痕跡較少、失真更少的增強結果，能夠較大程度的保持圖像的真實性，從而得到一個自然度保持的圖像增強結果。本方法可作為圖像預處理方法，應用到多種計算機視覺領域。附圖說明圖1為本專利技術提供的低照度圖像增本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種低照度圖像增強方法，基于相機響應特性，選擇曝光模型并得到所述曝光模型對應的相機響應方程模型；估測所要生成的多曝光圖像序列與原始圖像的曝光比例，利用曝光模型與測得的曝光比例生成多曝光圖像序列；再將所述多曝光圖像序列進行圖像融合；由此得到保持圖像自然度的增強圖像結果；包括如下步驟：1)輸入一張低照度圖像，計算得到該圖像的亮度分量；2)確定相機響應方程模型及其參數，包括：21)選擇曝光模型，得到曝光模型對應的相機響應方程模型；22)確定所述相機響應方程模型的模型參數；3)計算所要生成的多曝光圖像序列與輸入的低照度圖像之間的曝光比例集合；4)根據所述的曝光比例集合，利用曝光模型生成多曝光圖像序列；5)將得到的多曝光圖像序列利用圖像融合的方法進行融合，得到增強結果并輸出。

【技術特征摘要】
1.一種低照度圖像增強方法，基于相機響應特性，選擇曝光模型并得到所述曝光模型對應的相機響應方程模型；估測所要生成的多曝光圖像序列與原始圖像的曝光比例，利用曝光模型與測得的曝光比例生成多曝光圖像序列；再將所述多曝光圖像序列進行圖像融合；由此得到保持圖像自然度的增強圖像結果；包括如下步驟：1)輸入一張低照度圖像，計算得到該圖像的亮度分量；2)確定相機響應方程模型及其參數，包括：21)選擇曝光模型，得到曝光模型對應的相機響應方程模型；22)確定所述相機響應方程模型的模型參數；3)計算所要生成的多曝光圖像序列與輸入的低照度圖像之間的曝光比例集合；4)根據所述的曝光比例集合，利用曝光模型生成多曝光圖像序列；5)將得到的多曝光圖像序列利用圖像融合的方法進行融合，得到增強結果并輸出。2.如權利要求1所述低照度圖像增強方法，其特征是，步驟5)所述圖像融合方法具體采用文獻(MaKedeandWangZhou，MULTI-EXPOSUREIMAGEFUSION:APATCH-WISEAPPROACH，IEEEma2015multi，2015)所記載的圖像融合方法。3.如權利要求1所述低照度圖像增強方法，其特征是，步驟1)通過式6計算得到所述低照度圖像的亮度分量：其中，Y為圖像的亮度分量；Br、Bg、Bb分別為圖像的R、G、B三通道分量值。4.如權利要求1所述低照度圖像增強方法，其特征是，步驟3)所述估測曝光比例集合包括如下步驟:31)定義圖像的權值矩陣為式7，用于表示一幅圖像中不同像素點的曝光情況：式7中，Yk表示與輸入圖像曝光比例為k的圖像的亮度分量；Wk是圖像Yk所對應的權值矩陣，矩陣中某點的權值數值越大，表明該點越接近正常曝光；32)定義權值矩陣的加法和減法，加法為式8，減法為式9：式8和式9中，max運算表示取矩陣Wi和Wj中對應元素的最大值；33)...

【專利技術屬性】
技術研發人員：李革，應振強，任俞睿，
申請(專利權)人：北京大學深圳研究生院，
類型：發明
國別省市：廣東,44