一种增强图像的方法和装置与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种增强图像的方法和装置。


背景技术：

2.在自动驾驶行业中，可以看清路况信息的相机是不可缺少的设备。对相机采集的图像进行处理，可以为动态响应、高精地图生成等工作提供支持，因此图像的质量会对自动驾驶后续工作有很大影响。但是，当图像中同时出现明暗度反差极大的两种或多种场景时，处于背光状态的目标物体往往偏暗，暗色物体与暗色背景的融合隐藏了关键细节，大大降低了图像的应用价值。当前的技术很难令背光状态下的“物体视觉辨识度”提高到工业生产的需求。因此，如何更好地提高图像在背光状态的视觉辨识度成为了本领域技术人员应该解决的技术问题。
3.在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
4.没有增加物体的细节刻画，图像在背光状态的视觉辨识度不够高；而且需要随外界环境的变化而调整参数。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明实施例提供一种增强图像的方法和装置，以解决图像在背光状态的视觉辨识度不够高且需要随外界环境的变化而调参的技术问题。
6.为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种增强图像的方法，包括：
7.对图像做反色处理，得到反色处理后的图像和所述图像的暗通道；
8.根据所述暗通道计算大气光值，并采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像；
9.采用所述大气光值和所述反色处理后的图像对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像；
10.对所述局部增强图像做反色处理，得到增强后的图像。
11.可选地，对图像做反色处理，得到反色处理后的图像和所述图像的暗通道，包括：
12.对图像做反色处理，得到反色处理后的图像；
13.对所述反色处理后的图像进行像素点分离处理，分别得到各个像素点的红通道值、绿通道值、蓝通道值；
14.从所述各个像素点的红通道值、绿通道值、蓝通道值中筛选出各个像素点的最小通道值，将其组成所述图像的暗通道。
15.可选地，根据所述暗通道计算大气光值，包括：
16.针对暗通道中的每个像素点：获取该像素点周围各个像素点在暗通道中的通道值，将最大的通道值作为该像素点的当前像素值；
17.将各个像素点对应的当前像素值组成大气光值。
18.可选地，采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像，包括：
19.采用以下公式对所述暗通道进行处理，得到处理图像：
20.t＝1-r*(j
dark
/a)
21.其中，t为处理图像，r为预设参数，j
dark
为暗通道，a为大气光值。
22.可选地，采用所述大气光值和所述反色处理后的图像对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像，包括：
23.采用以下公式对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像：
24.i
result
＝(i
mage
′-
(1-t)*a)/t
25.其中，i
result
为局部增强图像，i
mage
′
为反色处理后的图像。
26.另外，根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种增强图像的装置，包括：
27.第一反色模块，用于对图像做反色处理，得到反色处理后的图像和所述图像的暗通道；
28.处理模块，用于根据所述暗通道计算大气光值，并采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像；
29.增强模块，用于采用所述大气光值和所述反色处理后的图像对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像；
30.第二反色模块，用于对所述局部增强图像做反色处理，得到增强后的图像。
31.可选地，所述第一反色模块用于：
32.对图像做反色处理，得到反色处理后的图像；
33.对所述反色处理后的图像进行像素点分离处理，分别得到各个像素点的红通道值、绿通道值、蓝通道值；
34.从所述各个像素点的红通道值、绿通道值、蓝通道值中筛选出各个像素点的最小通道值，将其组成所述图像的暗通道。
35.可选地，根据所述暗通道计算大气光值，包括：
36.针对暗通道中的每个像素点：获取该像素点周围各个像素点在暗通道中的通道值，将最大的通道值作为该像素点的当前像素值；
37.将各个像素点对应的当前像素值组成大气光值。
38.可选地，采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像，包括：
39.采用以下公式对所述暗通道进行处理，得到处理图像：
40.t＝1-r*(j
dark
/a)
41.其中，t为处理图像，r为预设参数，j
dark
为暗通道，a为大气光值。
42.可选地，所述增强模块用于：
43.采用以下公式对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像：
44.i
result
＝(i
mage
′-
(1-t)*a)/t
45.其中，i
result
为局部增强图像，i
mage
′
为反色处理后的图像。
46.根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：
47.一个或多个处理器；
48.存储装置，用于存储一个或多个程序，
49.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理
器实现上述任一实施例所述的方法。
50.根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。
51.上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用两次反色处理，并结合暗通道和大气光值对图像进行增强处理的技术手段，所以克服了图像在背光状态的视觉辨识度不够高且需要随外界环境的变化而调参的技术问题。本发明实施例通过将图像进行反色处理，分离像素点的rgb三通道值，得到暗通道，通过暗通道计算图像场景的光照基准，并根据光照基准处理图像暗通道得到局部增强图像，通过再次反色得到图像中背光状态下的关键物体，提高了图像中关键物体在背光状态下的辨识能力。经过本发明的处理后，使得处于背光状态下的图像部分辨识能力(包括对比度，亮度，锐度等等)显著提高，处于强光或正常状态下的图像部分不受或少受算法影响。而且在本发明的计算过程中，不需要额外的人工干预，也不需要再根据场景调试参数，极大地提高了处理图像的效率。
52.上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
53.附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
54.图1是根据本发明实施例的增强图像的方法的主要流程的示意图；
55.图2是根据本发明一个可参考实施例的增强图像的方法的主要流程的示意图；
56.图3是根据本发明另一个可参考实施例的增强图像的方法的主要流程的示意图；
57.图4是根据本发明实施例的增强图像的装置的主要模块的示意图；
58.图5是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
59.图6是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
60.以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
61.使用图像增强算法提高物体在阴影部分的辨识度是很常见的图像处理方案，现有的技术方案通常有两种：第一，整体增强图像的亮度，让所有区域的亮度都变高，比如简单地按比例调节图像rgb的值；第二，整体性均衡处理图像的亮度，如利用直方图均衡化方法来提高整体图像的质量。算法使用者根据场景的需求，通过调节不同算法的参数(比如整体亮度调节的比例参数，直方图均衡化的强度值范围等)让模型适应图像，从而达到阴影部分物体增强的效果。
62.但是，现有技术中至少存在如下问题：
63.1)“整体增强图像亮度”的方法，虽然可以提高图像阴影区域的亮度，但是原本亮度较高的区间也提高了，由于整体亮度提高的原因，导致没有增加物体的细节刻画。
64.2)“整体性均衡处理图像的亮度”的方法，虽然可以差异化处理亮度过低的物体，不增加高亮度区间，但这样不加选择地处理的数据的方法可能会增加嘈杂信息的对比度，并且降低有用信号的对比度，最终降低图像细节的刻画。
65.3)这两种算法都需要参数调节，伴随场景的转变，参数也需要再次更改；而且这两种算法都存在将图像正常的部分过度曝光的风险。
66.为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种增强图像的方法，该方法通过两次反色处理，并结合暗通道和大气光值对图像进行增强处理，提高了图像中关键物体在背光状态下的辨识能力。
67.图1是根据本发明实施例的增强图像的方法的主要流程的示意图。作为本发明的一个实施例，如图1所示，所述增强图像的方法可以包括：
68.步骤101，对图像做反色处理，得到反色处理后的图像和所述图像的暗通道。
69.在该步骤中，对待处理的图像先进行反色处理，从而得到反色处理后的图像和该图像的暗通道。可选地，所述步骤101包括：对图像做反色处理，得到反色处理后的图像；对所述反色处理后的图像进行像素点分离处理，分别得到各个像素点的红通道值、绿通道值、蓝通道值；从所述各个像素点的红通道值、绿通道值、蓝通道值中筛选出各个像素点的最小通道值，将其组成所述图像的暗通道。
70.具体地，可以先采用255减去原有rgb(红绿蓝)三通道值的方式对图像i
mage
进行反色处理，得到图像反色矩阵i
mage’；
71.i
mage’＝255-i
mage
72.然后分离反色处理后的图像中的每个像素点的r通道值、g通道值、b通道值；
73.最后，针对每个像素点，从该像素点的三通通道值中选取最小通道值，由此组成了暗通道j
dark
。
[0074][0075]
需要指出的是，rgb三通道值的组合决定像素点的颜色，rgb三通道值的大小决定了像素点的亮度。在本发明的实施例中，在反色处理的步骤中，对于每个像素点来说，采用255减去该像素点的原有r通道值、采用255减去该像素点的原有g通道值、采用255减去该像素点的原有b通道值，从而得到该像素点的反色r通道值、反色g通道值、反色b通道值，从该像素点的反色r通道值、反色g通道值、反色b通道值中选择出最小通道值，由此得到了该图像的暗通道j
dark
。实际上，暗通道是一个矩阵。
[0076]
步骤102，根据所述暗通道计算大气光值，并采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像。
[0077]
由于对图像进行具体的处理之前，还需要计算该图像的大气光值，在本发明的实施例中，基于步骤101中得到的暗通道来计算大气光值，从而降低嘈杂信息的对比度，提高有用信号的对比度，最终提高图像细节的刻画。
[0078]
可选地，根据所述暗通道计算大气光值，包括：针对暗通道中的每个像素点：获取该像素点周围各个像素点在暗通道中的通道值，将最大的通道值作为该像素点的当前像素值；将各个像素点对应的当前像素值组成大气光值。举例来说，针对暗通道中的每个像素点，获取该像素点周围8个(上、下、左、右、左上、左下、右上、右下)像素点在暗通道中的通道
值，从这8个通道值中选取最大通道值作为该像素点的当前像素值，由此组成了大气光值a，即：
[0079]
a＝maxconv
3*3
(min
c∈{r,g,b}
i
mage
′
)
[0080]
需要指出的是，采用函数计算大气光值，可以让区域变化不太突兀，将其作为图像场景的光照基准，由此降低嘈杂信息的对比度，提高有用信号的对比度。
[0081]
在计算得到大气光值后，进一步采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像。可选地，采用以下公式对所述暗通道进行处理，得到处理图像：
[0082]
t＝1-r*(j
dark
/a)
[0083]
其中，t为处理图像，r为预设参数，j
dark
为暗通道，a为大气光值。
[0084]
需要指的是，在上述计算处理图像的过程中，也是与步骤101的反色处理过程类似，是针对每个像素点，分别按照上述公式计算，将所有像素点计算得到的值组成t。即针对每一个像素点：ti＝1-r*(这个像素点的最小通道值/这个像素点的当前像素值)，依次计算每个像素点，从而得到矩阵t。
[0085]
在上述计算处理图像的公式中，r是一个预设参数，可以是通过经验性选择来确定。但是本发明实施例创造性地提出一种精确的计算方法，来适应不同的图像，即：
[0086][0087]
采用该公式计算r可以解决参数自适应问题，使本发明的实现不需要额外的人工干预，也不需要再根据场景调试参数，极大地提高了处理图像的效率。需要指出的是，对上述公式中稍作调整，例如适当调整分母或者常数的取值，也可以实现本发明的技术效果。
[0088]
步骤103，采用所述大气光值和所述反色处理后的图像对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像。
[0089]
在该步骤中，结合步骤102中计算得到的大气光值和步骤101中得到的反色处理后的图像，对所述处理图像进行处理，从而得到局部增强图像。可选地，采用以下公式对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像：
[0090]
i
result
＝(i
mage
′-
(1-t)*a)/t
[0091]
其中，i
result
为局部增强图像，i
mage
′
为反色处理后的图像，t为处理图像，a为大气光值。
[0092]
需要指的是，在上述计算局部增强图像的过程中，也是与步骤101的反色处理过程类似，是针对每个像素点，分别按照上述公式计算，将所有像素点计算得到的值组成i
result
，不再赘述。
[0093]
经过步骤103的处理后，可以使原图像中高亮度区域减的更多，低亮度区域减的更少，从而最终提高图像在背光状态的视觉辨识度。
[0094]
步骤104，对所述局部增强图像做反色处理，得到增强后的图像。
[0095]
由于在步骤101中，对图像进行了反色处理，因此通过步骤103得到的局部增强图像是反色的，需要再进行一次反色处理，从而得到增强后的图像。可选地，所述反色处理可以采用255-i
result
来实现，即针对每个像素点，采用255减去局部增强图像中该像素点的值。
[0096]
根据上面所述的各种实施例，可以看出本发明通过两次反色处理，并结合暗通道
和大气光值对图像进行增强处理的技术手段，从而解决了图像在背光状态的视觉辨识度不够高且需要随外界环境的变化而调参的问题。本发明实施例通过将图像进行反色处理，分离像素点的rgb三通道值，得到暗通道，通过暗通道计算图像场景的光照基准，并根据光照基准处理图像暗通道得到局部增强图像，通过再次反色得到图像中背光状态下的关键物体，提高了图像中关键物体在背光状态下的辨识能力。经过本发明的处理后，使得处于背光状态下的图像部分辨识能力(包括对比度，亮度，锐度等等)显著提高，处于强光或正常状态下的图像部分不受或少受算法影响。而且在本发明的计算过程中，不需要额外的人工干预，也不需要再根据场景调试参数，极大地提高了处理图像的效率。
[0097]
图2是根据本发明一个可参考实施例的增强图像的方法的主要流程的示意图，所述增强图像的方法可以具体包括：
[0098]
步骤201，对图像做反色处理和像素点分离处理，分别得到反色处理后的图像以及各个像素点的r通道值、g通道值、b通道值。
[0099]
先采用255减去原有rgb(红绿蓝)三通道值的方式对图像i
mage
进行反色处理，得到图像反色矩阵i
mage’；
[0100]
i
mage’＝255-i
mage
[0101]
然后分离反色处理后的图像中的每个像素点的r通道值、g通道值、b通道值。
[0102]
步骤202，从所述各个像素点的r通道值、g通道值、b通道值中筛选出各个像素点的最小通道值，将其组成所述图像的暗通道。
[0103]
针对每个像素点，从该像素点的三通通道值中选取最小通道值，由此组成了暗通道j
dark
。
[0104][0105]
步骤203，根据所述图像的暗通道计算大气光值。
[0106]
针对暗通道中的每个像素点：获取该像素点周围各个像素点在暗通道中的通道值，将最大的通道值作为该像素点的当前像素值；将各个像素点对应的当前像素值组成大气光值，从而降低嘈杂信息的对比度，提高有用信号的对比度，最终提高图像细节的刻画。
[0107]
步骤204，采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像。
[0108]
在计算得到大气光值后，进一步采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像。可选地，采用以下公式对所述暗通道进行处理，得到处理图像：
[0109]
t＝1-r*(j
dark
/a)
[0110]
其中，t为处理图像，j
dark
为暗通道，a为大气光值。
[0111]
步骤205，采用所述大气光值和反色处理后的图像对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像。
[0112]
采用以下公式对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像：
[0113]
i
result
＝(i
mage
′-
(1-t)*a)/t
[0114]
其中，i
result
为局部增强图像，i
mage
′
为反色处理后的图像，t为处理图像，a为大气光值。
[0115]
步骤206，对所述局部增强图像做反色处理，得到增强后的图像。
[0116]
可选地，所述反色处理可以采用255-i
result
来实现，即针对每个像素点，采用255减去局部增强图像中该像素点的值。
[0117]
另外，在本发明一个可参考实施例中增强图像的方法的具体实施内容，在上面所述增强图像的方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。
[0118]
图3是根据本发明另一个可参考实施例的增强图像的方法的主要流程的示意图，所述增强图像的方法可以具体包括：
[0119]
步骤301，输入图像：i
mage
[0120]
步骤302，对图像进行反色处理：i
mage’＝255-i
mage
[0121]
步骤303，计算暗通道：j
dark
＝min
c∈{r,g,b}
i
mage
′
[0122]
步骤304，计算大气光值：a＝maxconv
3*3
(min
c∈{r,g,b}
i
mage
′
)
[0123]
计算中间值：
[0124]
步骤305，计算局部增强图像：
[0125]
步骤306，对局部增强图像进行反色处理：i＝255-i
result
[0126]
更快地处理图像，该实施例将耗时操作并行处理，这里的耗时操作为矩阵运算，为了方便并行本发明引入中间值，在步骤304中同时计算a和t
emp
，从而提高图像处理速度。
[0127]
另外，在本发明另一个可参考实施例中增强图像的方法的具体实施内容，在上面所述增强图像的方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。
[0128]
图4是根据本发明实施例的增强图像的装置的主要模块的示意图，如图4所示，所述增强图像的装置400包括第一反色模块401、处理模块402、增强模块403和第二反色模块404。其中，所述第一反色模块41用于对图像做反色处理，得到所述图像的暗通道；所述处理模块402用于根据所述暗通道计算大气光值，并采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像；所述增强模块403用于采用所述大气光值和反色处理后的图像对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像；所述第二反色模块404用于对所述局部增强图像做反色处理，得到增强后的图像。
[0129]
可选地，所述第一反色模块401用于：
[0130]
对图像做反色处理和像素点分离处理，分别得到各个像素点的红通道值、绿通道值、蓝通道值；
[0131]
从所述各个像素点的红通道值、绿通道值、蓝通道值中筛选出各个像素点的最小通道值，将其组成所述图像的暗通道。
[0132]
可选地，根据所述暗通道计算大气光值，包括：
[0133]
针对暗通道中的每个像素点：获取该像素点周围各个像素点在暗通道中的通道值，将最大的通道值作为该像素点的当前像素值；
[0134]
将各个像素点对应的当前像素值组成大气光值。
[0135]
可选地，采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像，包括：
[0136]
采用以下公式对所述暗通道进行处理，得到处理图像：
[0137]
t＝1-r*(j
dark
/a)
[0138]
其中，t为处理图像，r为预设参数，j
dark
为暗通道，a为大气光值。
[0139]
可选地，所述增强模块403用于：
[0140]
采用以下公式对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像：
[0141]
i
result
＝(i
mage
′-
(1-t)*a)/t
[0142]
其中，i
result
为局部增强图像，i
mage
′
为反色处理后的图像。
[0143]
根据上面所述的各种实施例，可以看出本发明通过两次反色处理，并结合暗通道和大气光值对图像进行增强处理的技术手段，从而解决了图像在背光状态的视觉辨识度不够高且需要随外界环境的变化而调参的问题。本发明实施例通过将图像进行反色处理，分离像素点的rgb三通道值，得到暗通道，通过暗通道计算图像场景的光照基准，并根据光照基准处理图像暗通道得到局部增强图像，通过再次反色得到图像中背光状态下的关键物体，提高了图像中关键物体在背光状态下的辨识能力。经过本发明的处理后，使得处于背光状态下的图像部分辨识能力(包括对比度，亮度，锐度等等)显著提高，处于强光或正常状态下的图像部分不受或少受算法影响。而且在本发明的计算过程中，不需要额外的人工干预，也不需要再根据场景调试参数，极大地提高了处理图像的效率。
[0144]
需要说明的是，在本发明所述增强图像的装置的具体实施内容，在上面所述增强图像的方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。
[0145]
图5示出了可以应用本发明实施例的增强图像的方法或增强图像的装置的示例性系统架构500。
[0146]
如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0147]
用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
[0148]
终端设备501、502、503可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
[0149]
服务器505可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备501、502、503所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息——仅为示例)反馈给终端设备。
[0150]
需要说明的是，本发明实施例所提供的增强图像的方法一般在公共场所的终端设备501、502、503上执行，也可以由服务器505执行，相应地，所述增强图像的装置一般设置在公共场所的终端设备501、502、503上，也可以设置在服务器505中。
[0151]
应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
[0152]
下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0153]
如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(cpu)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而
执行各种适当的动作和处理。在ram 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。cpu 601、rom 602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
[0154]
以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
[0155]
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)601执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
[0156]
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0157]
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0158]
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一反色模块、处理模块、增强模块和第二反色模块，其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。
[0159]
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：对图像做反色处理，得到所述图像的暗通道；根据所述暗通道计算大气光值，并采用所述大气光值对所述暗通道进行处理，得到处理图像；采用所述大气光值和反色处理后的图像对所述处理图像进行处理，得到局部增强图像；对所述局部增强图像做反色处理，得到增强后的图像。
[0160]
根据本发明实施例的技术方案，因为采用两次反色处理，并结合暗通道和大气光值对图像进行增强处理的技术手段，所以克服了图像在背光状态的视觉辨识度不够高且需要随外界环境的变化而调参的技术问题。本发明实施例通过将图像进行反色处理，分离像素点的rgb三通道值，得到暗通道，通过暗通道计算图像场景的光照基准，并根据光照基准处理图像暗通道得到局部增强图像，通过再次反色得到图像中背光状态下的关键物体，提高了图像中关键物体在背光状态下的辨识能力。经过本发明的处理后，使得处于背光状态下的图像部分辨识能力(包括对比度，亮度，锐度等等)显著提高，处于强光或正常状态下的图像部分不受或少受算法影响。而且在本发明的计算过程中，不需要额外的人工干预，也不需要再根据场景调试参数，极大地提高了处理图像的效率。
[0161]
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。