一种低照度图像增强方法

摘要

一种低照度图像增强方法，步骤如下：(1)输入图像，将大小为M×N图像f(x，y)分为互不重叠、大小相同的矩形区域，设为m×n；(2)设定沃利斯滤波滑动模板B的大小，并选取矩形区域右下角的点为模板的中心点作为中心点，向图像的四周扩展得到模板内的像素；(3)对每个矩形区域，求滤波器模板覆盖图像区域的均值和方差；(4)利用期望均值和方差求出每个矩形区域滤波器的乘性系数和加性系数；(5)利用双线性插值求出图像中不同象素点的乘性系数和加性系数；(6)基于上述系数，利用沃利斯滤波器，计算该点增强处理后的像素灰度值；(7)当滤波器的乘性系数小于1时，对滤波后的图像进行线性拉伸，提高对比度。该方法通用性强，鲁棒性高，具有高增强效果。

主权项

1.一种低照度图像增强方法，其特征是：该方法具体步骤如下：步骤一：首先输入图像，将大小为M×N图像f(x，y)分为互不重叠的矩形区域Γ，矩形区域大小相同，设为m×n，那么图像中矩形区域个数为(M/m)×(N/n)；步骤二：设定沃利斯滤波滑动模板B的大小，设定该模板大小等于矩形区域大小的二倍，并选取矩形区域右下角的点为模板的中心点(i，j)，向图像的四周扩展得到模板内的像素，若模板覆盖图像的区域超出图像区域，则以模板覆盖到的图像的区域作为模板内的像素；步骤三：对每个矩形区域Γ_pq，求滤波器模板覆盖图像区域的均值和方差；其均值和方差分别为：p＝1，…M/m，q＝1，…N/n；其中B_pq＝{f(x，y)|x＝[i-l/2，…，i，…，i+l/2-1]，y＝[j-h/2，…，j，…j+h/2-1]，i＝i₁+(p-1)m，j＝j₁+(q-1)n}，Γ_pq为图像中第(p，q)个矩形区域，l×h代表滑动模板的大小，取为l＝2m，h＝2n；(i₁，j₁)取为图像左上角的点(0，0)；步骤四：利用期望均值和方差求出每个矩形区域滤波器的乘性系数和加性系数；假设变换后的图像的均值为ε_des，方差为σ_des，则对应于矩形区域Γ_pq内像素的沃利斯滤波乘性系数为：沃利斯滤波加性系数为：r0_pq＝bε_des+(1-b)ε_pq；其中，c∈[0，1]为影像方差的扩展常数，该值越大，对比度越好，该值应随着处理窗口的增大而增大；b ∈[0，1]为影像的亮度系数； 步骤五：利用双线性插值求出图像中不同象素点的乘性系数和加性系数；对图像f(x，y)内的任意像素(x，y)∈Γ_pq，用双线性插值法来求出对应于它的沃利斯滤波系数，即r1_xy＝Δy[Δxr1_pq+(1-Δx)r1_p+1q]+(1-Δy)[Δxr1_pq+1+(1-Δx)r1_p+1q+1]r0_xy＝Δy[Δxr0_pq+(1-Δx)r0_p+1q]+(1-Δy)[Δxr0_pq+1+(1-Δx)r0_p+1q+1]其中，Δx＝[x-(p-1)m]/m，Δy＝[y-(q-1)n]/n；步骤六：基于上述系数，利用沃利斯滤波器，计算该点增强处理后的像素灰度值g(x，y)＝(f(x，y)-ε_pq)r1_xy+r0_xy；步骤七：当滤波器的乘性系数小于1时，对滤波后的图像进行线性拉伸，提高对比度；首先求出图像g(x，y)的均值ε_g和方差σ_g，然后按照下式实施线性对比度拉伸处理：