一种适于视频图像的暗影修正方法与流程

本发明涉及一种适于视频图像的暗影修正方法。

背景技术：

1、图像暗影是指图像亮度随像素位置到图像中心距离增大而逐渐变暗的一种现象，也称为光晕。该现象普遍存在于摄影成像系统，与镜头光学性质、传感器性能及光照情况均有关系。图像暗影不仅降低了图像画质与观感，还会对后续处理带来困难。例如，在图像拼接应用中，如果直接使用存在暗影的图像进行拼接，结果图像中会出现明暗交替的条纹，极大影响了拼接效果。

2、现有图像暗影修正方法大致分为两类：(1)基于多幅图像的修正方法：采用多幅具有一定重叠区域的图像进行修正，主要用于改善图像拼接时产生的明暗交替条纹。(2)基于单幅图像的修正方法，该类方法又可分为两类：图像标定方法，让摄像机拍摄白色标定板，并统计所得图像的像素值分布，进而获得暗影修正参数；自适应方法，基于某种图像质量评价指标对修正函数的参数进行优化，得到最优修正效果。

3、这些现有暗影修正方法各有特色，分别适应于各自所适应的场合，然而，也存在一定的局限。例如，基于多幅图像的修正方法要求待修正的多幅图像间存在重叠区域，并且重叠区域不能同时存在暗影，适用场景受限；基于单幅图像的图像标定方法一般只适于实验室环境，对灯光、标定板有较高要求，特别是对于已投入使用的成像系统，通常不具备标定条件，故难以实用；基于单幅图像的自适应方法尽管对单幅图像的暗影修正具有良好效果，但推广到视频处理时存在一定困难，由于该方法基于预先估计的固定参数，而在实际情况中图像暗影特性会虽随天气、光照等因素发生动态变化，例如阴天时的暗影通常较晴天更为明显，因此，采用预先估计的固定参数在许多情形下不能获得良好的修正效果，另外该方法采用迭代优化方法估计暗影修正参数，计算量较大，难以实时完成，优化过程有时甚至不收敛，可能导致不可预料的修正结果。

技术实现思路

1、为克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种动态可变参数的暗影修正方法，对修正函数的参数进行定期更新，以自适应暗影特性随时间的变化。

2、本发明的技术方案是：一种适于视频图像的暗影修正方法，采用下列公式对图像进行暗影修正：

3、

4、其中

5、为暗影修正后图像(或称无暗影图像)，i(x,y)为当前输入图像(修正前图像，或称原始图像，或暗影图像)，(x,y)为像素点坐标，其中图像中心点(或称0点)的坐标为(x0,y0)；

6、f(r)＝1+ar2+br4+cr6，为暗影修正函数，a、b和c为函数f(r)中的相应常数，称为暗影修正参数，r为暗影修正涉及的距离参数，

7、在暗影特性关于(相当于)图像中心点成径向对称的情形下，

8、

9、在暗影特性关于(相当于)过图像中心的纵轴成轴对称的情形下，

10、r＝|x-x0|/x0，

11、设立多组候选暗影参数，定期(周期性)地基于当前输入图像从该多组候选暗影修正参数中选择最优的一组作为相应期间(周期，或时间间隔)的本期暗影修正参数(或称当前暗影修正参数)，采用本期暗影修正参数(以本期暗影修正参数作为暗影修正函数的相应常数)对该期间内的所有待修正图像进行暗影修正。

12、优选地，从多组候选暗影修正参数中选择最优的一组的方式为：分别采用各组候选暗影修正参数对当前图像进行暗影修正，获得分别与各组暗影修正参数对应的多个暗影修正后图像，计算和比较各暗影修正后图像的对数图像的信息熵，以最小信息熵所对应的候选暗影修正参数为本期暗影修正参数。

13、优选地，选择不同暗影程度/特性的多个图像样本(例如，不同时间或不同光照条件下的图像样本)，运算获得各图像样本的优化暗影修正参数，采用聚类算法对多个图像样本的优化暗影修正参数进行聚类运算，将各聚类中心作为候选修正参数，由此形成多组候选暗影修正参数。

14、优选地，采用迭代优化方法估计各图像样本的优化暗影修正参数，优化目标为暗影修正后图像的对数图像的信息熵最小化。

15、优选地，依据下列公式计算图像(任一图像)的对数图像：

16、设图像灰度取值范围是[0,255]，

17、glog＝255*log(g+1)/log256，

18、glog为图像g的对数图像。

19、优选地，依据下列公式计算图像(任一图像，包括图像的对数图像)的信息熵：

20、

21、其中，

22、h为图像的信息熵，k为将对数图像取值范围划分得到的区间个数,为大于1的正整数，k＝1,2,3,…,k，为将对数图像取值范围划分为k个区间情形下的区间序号，pk为图像的图像值落于(或称位于)第k个区间的像素个数比例。

23、本发明的有益效果是：由于对所用暗影修正函数的各参数进行定期更新，能够较好地自适应暗影特性随时间的变化；由于在参数更新时从预先估计的若干组暗影修正参数中选择最适合当前图像的一组，克服了采用迭代方法在线估计参数时存在的较大计算代价，避免了算法不收敛可能导致的非预期结果。

24、本发明适用于单路视频的暗影动态修正，也可用于多路视频拼接时的图像预处理或其他适宜场合，能够较好消除由于图像暗影导致的拼接条纹，并具有较好的实时性和自适应性。

技术特征：

1.一种适于视频图像的暗影修正方法，采用下列公式对图像进行暗影修正：

2.如权利要求1所述的适于视频图像的暗影修正方法，其特征在于从多组候选暗影修正参数中选择最优的一组的方式为：分别采用各组候选暗影修正参数对当前图像进行暗影修正，获得分别与各组暗影修正参数对应的多个暗影修正后图像，计算和比较各暗影修正后图像的对数图像的信息熵，以最小信息熵所对应的候选暗影修正参数为本期暗影修正参数。

3.如权利要求1所述的适于视频图像的暗影修正方法，其特征在于选择不同暗影程度/特性的多个图像样本，运算获得各图像样本的优化暗影修正参数，采用聚类算法对多个图像样本的优化暗影修正参数进行聚类运算，将各聚类中心作为候选修正参数，由此形成多组候选暗影修正参数。

4.如权利要求3所述的适于视频图像的暗影修正方法，其特征在于采用迭代优化方法估计各图像样本的优化暗影修正参数，优化目标为暗影修正后图像的对数图像的信息熵最小化。

5.如权利要求2或4所述的适于视频图像的暗影修正方法，其特征在于依据下列公式计算图像(任一图像)的对数图像：

6.如权利要求2或4所述的适于视频图像的暗影修正方法，其特征在于依据下列公式计算图像(任一图像，包括图像的对数图像)的信息熵：

技术总结
本发明涉及一种适于视频图像的暗影修正方法，采用暗影修正函数对图像进行暗影修正，设立多组候选暗影参数，定期基于当前输入图像，从该多组候选暗影修正参数中选择最优的一组作为该期间的本期暗影修正参数，采用本期暗影修正参数对该期间内的所有待修正图像进行暗影修正，进行暗影修正常参数更新时，计算和比较各暗影修正后图像的对数图像的信息熵，以最小信息熵所对应的候选暗影修正参数为本期暗影修正参数。本发明适用于单路视频的暗影动态修正，也可用于多路视频拼接时的图像预处理或其他适宜场合，能够较好消除由于图像暗影导致的拼接条纹，并具有较好的实时性和自适应性。

技术研发人员：吴刚,林姝含
受保护的技术使用者：北京天睿空间科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14