一种自动识别亮区和暗区的单帧宽动态增强方法及系统

摘要

本发明公开了一种自动识别亮区和暗区的单帧宽动态增强方法及系统，方法包括：在视频流中抓取每一帧图像img，对每一帧图像进行如下步骤：S1：调整低亮度区域；S2：调整高亮度区域；S3：智能融合。本发明对现有单帧宽动态技术做方法上的改进，经过实测，在宽动态场景中，能够对暗区域和亮区域都做调整，尤其是对亮区域的处理，效果较明显。部分算子采用查表实现，减少了运算步骤，融合参数的自动计算适合工程化实现。与现有技术相比，对高亮区域调整明显；适合较暗场景的处理，也适合较亮场景的处理；原理简单，方便硬件实现；智能融合，无参数调节。

主权项

一种自动识别亮区和暗区的单帧宽动态增强方法，其特征在于：在视频流中抓取每一帧图像img，对每一帧图像进行如下步骤：S1：调整低亮度区域，包括以下子步骤：S11：取原始图像img每个像素点颜色分量的最小值，得到的结果记为minRGB1；S12：将步骤S11中得到的minRGB1取反，即：255‑minRGB1，得到的结果记为MminRGB1；S13：将步骤S12中得到的MminRGB1代入双边滤波器，结果记为bf1；S14：将步骤S13得到的结果进行查表，结果记为lookbf1；其中，表格的产生按照如下方式生成：e1＝a^(b‑x)./btable＝y^e1式中，a、b为可调参数；e1为中间结果，table为生成的表格，x、y的取值分别为：x＝0,1,2,3,...255y＝0,1,2,3,...255；由于分母不能为0，因此，对y中的0修正为1再代入计算；S2：调整高亮度区域，包括以下子步骤：S21：将原始图像img取反，结果记为img2，即：img2＝255‑img；S22：将步骤S21中得到的结果图像中每个像素点取颜色分量最小值，结果记为min2；S23：将步骤S22得到的结果取反，结果记为Mmin2，即Mmin2＝255‑min2；S24：将步骤S23得到的结果代入的双边滤波器，结果记为bf2；S25：将步骤S24得到的结果进行查表，结果记为lookbf2；其中，表格的产生按照步骤S14的方式产生；S26：将步骤S25得到的结果取反，结果记为M lookbf2，即M lookbf2＝255‑lookbf2；S3：智能融合，将步骤S1中产生的结果lookbf1与步骤S2产生的结果Mlookbf2按照如下方式融合：out＝m·lookbf1+(1‑m)·Mlookbf2；式中，out为融合结果，m为融合参数，取值范围为[0，1]，当m较小时，主要调整高亮区域；当m较大时，调整低亮度区域。