一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法

1.本发明涉及图像处理技术领域，具体是涉及一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法。


背景技术：

2.受到图像采集技术、成像环境等因素的限制，有时获得高质量的图像是非常困难的，在极端天气条件下或夜间拍摄的图像往往能见度低，细节模糊，质量大大下降。获得低照度的图像几乎是不可避免的。因此，有必要增强低照度图像以满足我们的需求。现有技术中，大多采用加权分布的自适应伽马校正增强图(agcwd)或者光照估计的微光图像增强图(lime)技术对图像进行增强，但采用以上技术进行增强的图像中存在一些高曝光的部分。


技术实现要素：

3.发明目的：针对以上缺点，本发明提供一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，能够有效改善光照不均匀导致图像模糊现象，使得图像的视觉效果更佳，同时抑制图像的高曝光部分。
4.技术方案：为解决上述问题，本发明一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，包括以下步骤：
5.(1)将原始彩色图像从rgb空间转化到hsv空间，获取图像的照度分量v、色调分量h、饱和度分量s；
6.(2)对照度分量v采用互补伽马变换函数进行处理得到增强照度分量v
′
；所述的互补伽马变换函数公式为：
[0007]v′
＝a
1v1
+a
2v2
[0008]v1
＝vr[0009]v2
＝1-(1-v)r[0010]
式中，r＝2.2；a1、a2均为权重系数；
[0011]
(3)再将彩色图像从hsv空间转换到rgb空间，获取增强图像。
[0012]
进一步的，步骤(2)中权重系数计算公式如下：
[0013][0014]
式中：i取1，2；表示vi的平均值。
[0015]
进一步的，将原始彩色图像从rgb空间转化到hsv空间的公式为：
[0016][0017]
[0018][0019][0020]
进一步的，将彩色图像从hsv空间转换到rgb空间的公式为：
[0021][0022]
其中：hi＝[h/60]mod6,f＝h/60-hi，p＝v
′×
(1-s)，q＝v
′×
(1-f
×
s),t＝v
′×
(1-(1-f)
×
s)。
[0023]
有益效果：本发明所述相对于现有技术，其显著优点是：通过使用所设计的互补伽马变换校正函数对图像的照度分量v进行处理，能够使得图像的亮度分布更加均匀，图像的细节得到有效增强，图像的视觉质量更高；并且在得到增强的图像整体亮度有所提高的同时，也抑制图像的高曝光部分，细节也得到一定的增强。
附图说明
[0024]
图1所示为本发明所述的方法的流程图；
[0025]
图2所示为图像增强对比图；图2(a)所示为原图；图2(b)所示为本发明的增强图；
[0026]
图3所示为各种算法增强结果对比图；图3(a)所示为原图、图3(b)所示为采用加权分布的自适应伽马校正(agcwd)的增强图、图3(c)所示为采用光照估计的微光图像增强图(lime)的增强图、图3(d)所示为本发明增强图。
具体实施方式
[0027]
下面结合附图对本发明的技术方案进一步说明。
[0028]
如图1所示，本发明所述一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，具体包括以下步骤：
[0029]
(1)将原始彩色图像从rgb空间转化到hsv空间，获取图像的照度分量v、色调分量h、饱和度分量s；具体公式为：
[0030][0031]
[0032][0033]
式中：
[0034][0035]
(2)针对获取的照度分量v使用所设计的互补伽马校正函数进行处理：
[0036]
(a)对v分量的拉伸公式采用传统的伽马校正函数，公式为：
[0037]v1
＝vr[0038]
(b)对v分量的所设计的补偿公式如下：
[0039]v2
＝1-(1-v)r[0040]
(c)所设计的互补伽马校正函数为：
[0041]v′
＝a
1v1
+a
2v2
[0042]
其中，r＝2.2；a1、a2均为权重系数；为了使得算法能够自适应且取值能够维持在[0,1]区间内，所设计的权重系数计算公式如下：
[0043][0044]
其中：i取1，2；表示vi的平均值。
[0045]
(3)再将彩色图像从hsv空间转换到rgb空间，获取增强图像。具体的公式为：
[0046][0047]
其中：hi＝[h/60]mod6,f＝h/60-hi，p＝v
′×
(1-s)，q＝v
′×
(1-f
×
s),t＝v
′×
(1-(1-f)
×
s)。
[0048]
为验证本算法的有效性，采用多幅图像测试，对增强前后的图像进行对比测试。如图2(a)所示，原图像存在模糊、光照不均匀衡等特点；图2(b)所示,经过本发明所述方法进行图像增强处理后，图片清晰，图像亮度更加均匀，与原图像相比，增强效果显著。如图3(a)所示，原图像存在模糊、光照不均匀衡等特点，如图3(b)、图3(c)所示，虽然提高图像的整体亮度，但图片中存在一些高曝光部分，如图3(d)所示，本发明所述方法既能够提高图像的整体亮度，同时也抑制图像的高曝光部分，细节也得到一定的增强。


技术特征：
1.一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将原始彩色图像从rgb空间转化到hsv空间，获取图像的照度分量v、色调分量h、饱和度分量s；(2)对照度分量v采用互补伽马变换函数进行处理得到增强照度分量v
′
；所述的互补伽马变换函数公式为：v
′
＝a
1v1
+a
2v2v1
＝v
rv2
＝1-(1-v)
r
式中，r＝2.2；a1、a2均为权重系数；(3)再将彩色图像从hsv空间转换到rgb空间，获取增强图像。2.根据权利要求1所述的基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，其特征在于，步骤(2)中权重系数计算公式如下：式中：i取1，2；表示v
i
的平均值。3.根据权利要求1所述的基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，其特征在于，将原始彩色图像从rgb空间转化到hsv空间的公式为：始彩色图像从rgb空间转化到hsv空间的公式为：始彩色图像从rgb空间转化到hsv空间的公式为：始彩色图像从rgb空间转化到hsv空间的公式为：4.根据权利要求1所述的基于互补伽马变换的低照度图像增强方法，其特征在于，将彩色图像从hsv空间转换到rgb空间的公式为：其中：h
i
＝[h/60]mod6,f＝h/60-h
i
，p＝v
′×
(1-s)，q＝v
′×
(1-f
×
s),t＝v
′×
(1-(1-f)
×
s)。

技术总结
本发明公开了一种基于互补伽马变换的低照度图像增强方法,包括以下步骤：(1)将原始彩色图像从RGB空间转化到HSV空间，获取图像的照度分量V、色调分量H、饱和度分量S；(2)对照度分量V采用互补伽马变换函数进行处理得到增强照度分量V


技术研发人员：李昌利 潘志庚 王超 周先春 蔡创新
受保护的技术使用者：南京信息工程大学
技术研发日：2022.03.30
技术公布日：2022/6/17