一種圖像增強方法和裝置的製作方法

2023-09-10 08:19:55 1

專利名稱：一種圖像增強方法和裝置的製作方法
技術領域：
本申請涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種圖像增強方法和裝置。
背景技術：
通常，在圖像採集設備捕獲視頻圖像過程中，因受到一些環境因素的影響，獲取的 視頻圖像中可能會存在一些影響圖像質量的問題。如，在光照條件較差時，捕獲的視頻圖像 亮度低，對比度差，以至於人眼無法感知與分辨細節信息。因此，需要對問題圖像進行圖像 增強。圖像增強技術就是要增強圖像的視覺效果，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某 些感興趣的特徵，抑制不感興趣的特徵，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和 識別效果的圖像處理方法。在利用現有的圖像增強方法在進行圖像對比度增強時，往往只對圖像進行全局的 增強處理，並未考慮圖像對比度及亮度在圖像空間上分布的不一致性，經過了統一的增強 處理後，需要增強的區域沒有得到有效的對比度增強，而不需要增強的區域卻又得到了增 強。最終導致圖像的增強效果較差，不能滿足用戶的需求。

發明內容
為了解決上述技術問題，本申請實施例提供了一種圖像增強的方法和裝置，以提 高圖像的增強效果，滿足用戶的需求。本申請實施例公開了如下技術方案一種圖像增強方法，包括將目標圖像進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像進行灰度 映射，得到所述目標圖像的全局灰度映射值；將所述目標圖像分割成圖像單元，每9個圖像 單元所構成的正方形區域為一個局部塊，局部塊中每4個圖像單元所構成的正方形區域為 一個圖像塊；將每個局部塊中的4個圖像塊分別進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像塊分別 進行灰度映射，得到圖像塊的灰度映射值，將圖像塊的灰度映射值進行加權求和，得到所述 目標圖像的局部灰度映射值；將所述全局灰度映射值和所述局部灰度映射值進行算數平 均，得到所述目標圖像的灰度增強值。—種圖像增強裝置，包括全局拉伸單元，用於將目標圖像進行灰度拉伸，並將拉 伸後的圖像進行灰度映射，得到所述目標圖像的全局灰度映射值；圖像分割單元，用於將所 述目標圖像分割成圖像單元，每9個圖像單元所構成的正方形區域為一個局部塊，局部塊 中每4個圖像單元所構成的正方形區域為一個圖像塊；局部拉伸單元，用於將每個局部塊 中的4個圖像塊分別進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像塊分別進行灰度映射，得到圖像塊 的灰度映射值，將圖像塊的灰度映射值進行加權求和，得到所述目標圖像的局部灰度映射 值；圖像增強單元，用於將所述全局灰度映射值和所述局部灰度映射值進行算數平均，得到 所述目標圖像的灰度值。由上述實施例可以看出，本申請結合全局及局部對比度增強方法，充分考慮對比 度在圖像中空間分布的不一致性，對需要進行對比度增強的區域進行有效的對比度增強。提高了圖像的增強效果，滿足用戶的需求。另外，本申請將空間域濾波和時間域濾波結合在一起，實現了一種3D圖像濾波方 法，能更進一步快速有效地去掉對圖像中存在的噪點，並能很好地保存圖像中的細節信息， 避免濾波後的圖像的模糊。並且，本申請所提出的視頻穩定方法可以準確地估算視頻圖像序列中，前後幀圖 像之間的運動矢量，根據運動矢量信息對於圖像進行穩定處理，獲得更加平滑的視頻圖像， 有效減少畫面的抖動。


為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 申請的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可 以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本申請一種圖像增強方法的一個實施例的流程圖；圖2為本申請一種灰度拉伸的示意圖；圖3為本申請一種局部塊的結構示意圖；圖4為本申請一種圖像增強方法的另一個實施例的流程圖；圖5為本申請一種圖像增強方法的另一個實施例的流程圖；圖6為本申請一種圖像增強裝置的一個實施例的結構圖；圖7為本申請一種圖像增強裝置的另一個實施例的結構圖；圖8為本申請一種圖像增強裝置的另一個實施例的結構圖。
具體實施例方式下面結合附圖及實施例，對本申請實施例進行詳細描述。應當理解，此處所描述的 具體實施例僅用以解釋本申請，並不用於限定本申請。實施例一請參閱圖1，其為本申請一種圖像增強方法的一個實施例的流程圖，包括以下步 驟步驟101 將目標圖像進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像進行灰度映射，得到所述 目標圖像的全局灰度映射值；其中，所述將目標圖像進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像進行灰度映射，得到所述 目標圖像的全局灰度映射值包括統計所述目標圖像的灰度直方圖；將所述目標圖像的灰 度直方圖進行拉伸處理，得到拉伸後的灰度直方圖；根據所述拉伸後的灰度直方圖得到所 述目標圖像的全局灰度映射表，所述全局灰度映射表包含有所述目標圖像的全局灰度映射值。例如，先統計目標圖像的灰度直方圖，請參閱圖2，其為本申請一種灰度拉伸的示 意圖，在拉伸前，目標圖像的灰度直方圖如圖2-1所示，該目標圖像中像素點的灰度值集中 在灰度值區間84-153內，將該灰度直方圖經過拉伸處理後，使目標圖像中像素點的灰度值 分布在灰度值區間0-255內，如圖2-2所示。然後根據拉伸後的灰度直方圖，計算得到目標圖像的全局灰度映射表，全局灰度映射表中包含有目標圖像的全局灰度映射值。其中，目標圖像的全局灰度映射值具體為
表示灰度拉伸前的原始灰度值，stretched_hist(x)表示灰度拉伸後的灰度值，global, map (i)表示原始灰度值i在全局灰度映射表中的全局灰度映射值。需要說明的是，目標圖像中可能會夾雜著一定的噪聲，因此，在步驟101中還可以 進一步包括在將目標圖像的灰度直方圖進行灰度拉伸之前，去除所述目標圖像的灰度直 方圖中的噪聲灰度值。例如，可以認為目標圖像的灰度直方圖中出現概率較小的灰度值為噪聲灰度值， 去除灰度直方圖中的噪聲灰度值。其中，可以根據經驗值設定一個出現概率閾值，如1%。，當 在目標圖像的灰度直方圖中，某個灰度值的出現概率小於1%。，則認為該灰度值為噪聲灰度 值，將該灰度值從目標圖像的灰度直方圖中去除。然後再將目標圖像的灰度直方圖進行拉 伸處理。步驟102 將所述目標圖像分割成圖像單元，每9個圖像單元所構成的正方形區域 為一個局部塊，局部塊中每4個圖像單元所構成的正方形區域為一個圖像塊；其中，所述將目標圖像分割成圖像單元，每9個圖像單元構成的正方形區域為一 個局部塊，局部塊中每4個圖像單元所構成的正方形區域為一個圖像塊包括將所述目標 圖像分割成16*16大小的圖像單元，每9個圖像單元構成一個48*48大小的局部塊，局部塊 中每4個圖像單元構成一個32*32大小的圖像塊。需要說明的是，除了可以將目標圖像分割成16*16大小的圖像單元之外，也可以 分割成其他大小的圖像單元。本申請實施例對分割的圖像單元大小並不進行限定。在本申 請中，較優選的方式是將目標圖像分割成16*16大小的圖像單元。下面以將目標圖像分割成16*16大小的圖像單元為例來進行說明，當將目標圖像 分割成16*16大小的圖像單元後，每3*3個圖像單元構成一個局部塊，而局部塊的大小即為 48*48，請參閱圖3，其為本申請一種局部塊的結構示意圖。在該局部塊中，每2*2個圖像單 元構成一個圖像塊，該圖像塊的大小為32*32，分別為圖像塊1、圖像塊2、圖像塊3和圖像塊 4。圖像塊1位於局部塊的左上部分，圖像塊2位於局部塊的右上部分，圖像塊3位於局部 塊的右下部分，圖像塊4位於局部塊的左下部分。步驟103 將每個局部塊中的4個圖像塊分別進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像塊 分別進行灰度映射，得到圖像塊的灰度映射值，將圖像塊的灰度映射值進行加權求和，得到 所述目標圖像的局部灰度映射值；其中，所述將每個局部塊中的4個圖像塊分別進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像 塊分別進行灰度映射，得到圖像塊的灰度映射值，將圖像塊的灰度映射值進行加權求和，得 到所述目標圖像的局部灰度映射值包括分別統計4個圖像塊的灰度直方圖；將4個圖像 塊的灰度直方圖分別進行拉伸處理，得到拉伸後的灰度直方圖；根據所述拉伸後的灰度直 方圖得到4個圖像塊的灰度映射表；將4個圖像塊的灰度映射表中同一個灰度值的灰度映 射值進行加權求和，得到所述目標圖像的局部灰度映射值。例如，仍舊以步驟102中的實例進行說明，先分別統計圖3所示的局部塊中的4個圖像塊的灰度直方圖，然後將4個圖像塊的灰度直方圖分別進行拉伸處理，得到拉伸後的 灰度直方圖，再根據拉伸後的4個圖像塊的灰度直方圖計算得到4個圖像塊的灰度映射表。 上述針對圖像塊的灰度直方圖進行的灰度拉伸以及根據圖像塊的灰度直方圖計算得到灰 度映射表的過程與在步驟101中對目標圖像進行全局灰度拉伸和全局灰度映射的方法相 同，由於在步驟101中已經進行了詳細地描述，故此處不再贅述。經過上述處理後，得到了 4個圖像塊的灰度映射表，在4個圖像塊的灰度映射表 中，同一個灰度值具有不同的灰度映射值，將同一個灰度值的4個不同的灰度映射值進行 加權求和，得到該灰度值的局部灰度映射值，進而得到了目標圖像的局部灰度映射值。例如，假設在圖像塊1中有一個像素點A，像素點A的灰度值為Y，並且灰度值Y在 4個圖像塊中的灰度映射值分別為local_mapl、local_map2、local_map3禾口 local_map4， 像素點A與圖像塊1、圖像塊2、圖像塊3和圖像塊的中心點距離分別為dl、d2、d3和d4。
則，灰度值Y的局部灰度映射值為 其中，wl=圖形單元的斜邊長
w4=16V2-d4, iocal_map(Y)為灰度值Y的局部灰度映射值。步驟104 將所述全局灰度映射值和所述局部灰度映射值進行算數平均，得到所 述目標圖像的灰度增強值。例如，當像素點A的全局灰度映射值為globaljnap (Y)，局部灰度映射值為local map (Y)，將像素點A的全局灰度映射值和局部灰度映射值進行算數平均，即可得到像素點A 的增強值為E(Y)，即 按照此類方法可以得到目標圖像中所有像素點的增強值，最終得到目標圖像的灰 度增強值。由上述實施例可以看出，本申請結合全局及局部對比度增強方法，充分考慮對比 度在圖像中空間分布的不一致性，對需要進行對比度增強的區域進行有效的對比度增強。 提高了圖像的增強效果，滿足用戶的需求。實施例二由於視頻圖像在獲取以及傳輸過程中，往往會收到噪聲的幹擾，噪聲將對圖像產 生不良的影響。因此，本實施例與上述實施例一的區別在於，經過圖像增強處理後，還可以 進一步將增強後的目標圖像進行噪聲抑制處理。噪聲抑制就是將噪聲從圖像中分離出來， 並且在分離過程中還要保持圖像不會失真。請參閱圖4，其為本申請一種圖像增強方法的另 一個實施例的流程圖，包括以下步驟步驟401 將目標圖像進行灰度拉伸，將拉伸後的圖像進行灰度映射，得到所述目 標圖像的全局灰度映射值；步驟402 將所述目標圖像分割成圖像單元，每9個圖像單元所構成的正方形區域 為一個局部塊，局部塊中每4個圖像單元所構成的正方形區域為一個圖像塊；
步驟403 將每個局部塊中的4個圖像塊分別進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像分 別進行灰度映射，得到圖像塊的灰度映射值，將圖像塊的灰度映射值進行加權求和，得到所 述目標圖像的局部灰度映射值；步驟404:將所述全局灰度映射值和所述局部灰度映射值進行算數平均，得到所 述目標圖像的灰度增強值。其中，上述步驟401-404的執行過程已經在實施例一中進行了詳細的描述，故此 處不再贅述。步驟405 將經過圖像增強後的目標圖像進行空間域濾波；其中，假設目標圖像中的某個像素點A的灰度增強值為p (i，j)，i表示像素點A在 目標圖像中的x軸位置，j表示像素點A在目標圖像中的y軸位置，則經過空間域濾波後， 像素點A經過空間域濾波後的灰度增強值為d(x，y)， 其中，
表示以像素點A為中心的9個像
f 0,if{W>S)
素點的灰度增強值
s為空間濾波強度閾值，用於控制降噪處理強度，s越大降噪強度越大。在步驟405中，可以以幀為單位將目標圖像的灰度增強值進行空間域濾波，當將 一個幀圖像中的灰度增強值進行空間域濾波後，再將濾波後的值進行緩存，並對下一幀圖 像中的灰度增強值進行空間域濾波，以此反覆，直到將所有幀圖像的灰度增強值進行空間 域濾波為止。步驟406 將經過空間域濾波後的目標圖像進行時間域濾波。其中，如果經過空間域濾波後，像素點A在當前幀圖像下的灰度增強值為dt(i，j)， 並且，像素點A在當前幀圖像的前3個幀圖像下的灰度增強值為dt_3(i，j)、dt_2(i，j)和 ◎，j)。則，經過時間域濾波後，像素點A在當前幀圖像下的灰度增強值為p(i，j)，i表 示像素點A在目標圖像中的x軸位置，j表示像素點A在目標圖像中的y軸的位置。
時間濾波強度閾值，用於控制降噪處理強度，T越大降噪強度越大。在步驟406中，可以以幀為單位對經過空間域濾波的目標圖像的灰度增強值進行 時間域濾波，當將一個幀圖像中的灰度增強值進行時間域濾波，再將濾波後的值進行緩存， 並對下一幀圖像中的灰度增強值進行時間域濾波，以此反覆，直到將所有幀圖像的灰度增 強值進行時間域濾波為止。由上述實施例可以看出，本申請結合全局及局部對比度增強方法，充分考慮對比度在圖像中空間分布的不一致性，對需要進行對比度增強的區域進行有效的對比度增強， 提高了圖像的增強效果，滿足用戶的需求。另外，本申請將空間域濾波和時間域濾波結合在一起，實現了一種3D圖像濾波方 法，能更進一步快速有效地去掉對圖像中存在的噪點，並能很好地保存圖像中的細節信息， 避免濾波後的圖像的模糊。實施例三由於圖像採集裝置在採集圖像時的位置不穩定，會引起最終採集的視頻圖像出現 畫面抖動或者拖尾現象，從而影響了整個視頻圖像的畫面質量。因此，本實施例與上述實 施例一的區別在於，經過圖像處理後，還可以進一步包括將增強後的目標圖像進行視頻穩 定處理。請參閱圖5，其為本申請一種圖像增強方法的另一個實施例的流程圖，包括以下步 驟步驟501 將目標圖像進行灰度拉伸，將拉伸後的圖像進行灰度映射，得到所述目 標圖像的全局灰度映射值；步驟502 將所述目標圖像分割成圖像單元，每9個圖像單元所構成的正方形區域 為一個局部塊，局部塊中每4個圖像單元所構成的正方形區域為一個圖像塊；步驟503 將每個局部塊中的4個圖像塊分別進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像分 別進行灰度映射，得到圖像塊的灰度映射值，將圖像塊的灰度映射值進行加權求和，得到所 述目標圖像的局部灰度映射值；步驟504 將所述全局灰度映射值和所述局部灰度映射值進行算數平均，得到所 述目標圖像的灰度增強值。其中，上述步驟501-504的執行過程已經在實施例一中進行了詳細的描述，故此 處不再贅述。步驟505 將圖像增強後的目標圖像進行視頻穩定處理。例如，對圖像進行視頻穩定處理的過程具體可以包括第一步，在經過圖像增強後的目標圖像中選取構成正方形區域的10*10個像素採 樣點，通過光流算法跟蹤並計算每個像素點在下一幀圖像中的局部運動矢量。本申請實施例中的光流算法主要指Lucas-Kanade光流算法(簡稱L_K光流算 法)，該算法是一種兩幀差分的光流估計算法，其原理是由於相鄰兩幀圖像中同一像素點 的信息變化量很小，因此可以認為它們守恆，根據像素的守恆得到幀間圖像約束方程，假設 I(x，y)為當前幀圖像中位置坐標為(x，y)的像素點，則相鄰兩幀圖像中對該像素點I的約 束方程為I (x, y, t) = I (x+ o x, y+ o y, t+ o t)因此可以對所獲取的100個像素點分別應用上述約束方程，對該方程使用泰勒級 數展開就能求出每個像素點I的局部運動矢量，即可以獲得100個局部運動矢量。並且，Lucas-Kanade光流算法在各種條件下具有較好的魯棒性。第二步，建立全局運動參數模型，根據RANSAC從100個局部運動矢量中篩選出所 有符合該模型的局部運動矢量，並再用篩選得到的局部運動矢量確定全局運動參數模型中 的參數。其中，考慮到幀間圖像的整體運動有平移，旋轉和伸縮，全局運動參數模型表示為 s表示幀間圖像的伸縮運動，a表示幀間圖像的旋轉運動，dx和dy分別表示幀間 圖像在x和y方向的平移運動，(Xi、yi)為像素點在i幀圖像中的位置坐標，(xi+1、yi+1)為 像素點在i+1幀圖像中的位置坐標。根據RANSAC從100個局部運動矢量中篩選出所有符合全局運動參數模型的局部 運動矢量具體可以包括從當前幀和下一幀圖像的100對像素點中抽取任意儘可能少的像 素點。例如，對於一個包含四個未知參數的4個方程來說，最少可以取2對像素點，即4個 像素點，將2對像素點的坐標值代入上述全局參數模型得到四個方程，根據這四個方程可 以求得四個運動參數^毛和dy。當然，也可以從100對抽取兩對以上的像素點計算四個 運動參數，本發明實施例對此並不限定。然後將當前幀圖像中其餘98個像素點的位置坐標 輸入到根據求出的4個參數確定的全局運動方程，得到其在下一幀圖像中的位置坐標。假 設求出的位置坐標與已知下一幀對應位置坐標的距離小於2個像素點為誤差允許範圍，記 錄落在允許範圍內的像素點的個數N。當然，上述除了可以將誤差允許範圍設置為2個像素 點之外，還可以將誤差範圍設置為其他數目個像素點，該誤差範圍可以由用戶根據自身的 需求任意進行設置，並發明實施例對此並不限定。將上述過程重複30次，得到N最大時所 有像素點的集合，根據該集合最小二乘法確定全局運動模型中的4個全局運動參數。當然， 上述除了可以將迭代30次之外，還可以由用戶根據自身的需求迭代30次以上，得到N最大 時所有像素點的集合。本發明實施例對此並不限定。第三步，利用高斯濾波對全局運動參數進行平滑。得到連續幀的全局運動參數後，使用高斯函數分別平滑s, a, dx, dy這4個全局運 動參數的運動曲線。在平滑時，高斯核o的選取比較關鍵，選擇的高斯核過小，高頻噪聲過 濾不乾淨，選擇的高斯核過大，會將一部分圖像採集裝置的正常掃描運動過濾掉。根據反覆 實驗，高斯核o取1.6-2. 4可以得到滿意的平滑效果。需要說明的是，本申請實施例並不限定採用上述方式對圖像增強後的目標圖像進 行視頻穩定處理，也可以採用其他方式對目標圖像進行視頻穩定處理。由上述實施例可以看出，本申請結合全局及局部對比度增強方法，充分考慮對比 度在圖像中空間分布的不一致性，對需要進行對比度增強的區域進行有效的對比度增強。 提高了圖像的增強效果，滿足用戶的需求。另外，本申請所提出的視頻穩定方法可以準確地估算視頻圖像序列中，前後幀圖 像之間的運動矢量，根據運動矢量信息對於圖像進行穩定處理，獲得更加平滑的視頻圖像， 有效減少畫面的抖動。實施例四與上述一種圖像增強方法相對應，本申請實施例還提供了一種圖像增強裝置。請 參閱圖6，其為本申請一種圖像增強裝置的一個實施例的結構圖，該裝置包括全局拉伸單元 601、圖像分割單元602、局部拉伸單元603和圖像增強單元604。下面結合該裝置的工作原 理進一步介紹其內部結構以及連接關係。全局拉伸單元601，用於將目標圖像進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像進行灰度映射，得到所述目標圖像的全局灰度映射值；圖像分割單元602，用於將所述目標圖像分割層圖像單元，每個9個圖像單元所構 成的正方形區域為一個局部塊，局部塊中每4個圖像單元所構成的正方形區域為一個圖像 塊；局部拉伸單元603，用於將每個局部塊中的4個圖像塊分別進行灰度拉伸，並將拉 伸後的圖像塊分別進行灰度映射，得到圖像塊的灰度映射值，將圖像塊的灰度映射值進行 加權求和，得到所述目標圖像的局部灰度映射值；圖像增強單元604，用於將所述全局灰度映射值和所述局部灰度映射值進行算數 平均，得到所述目標圖像的灰度增強值。上述局部拉伸單元603包括局部統計子單元6031、局部圖像塊拉伸子單元6032、 局部灰度映射子單元6033和求和子單元6034，局部統計子單元6031，用於分別統計4個圖像塊的灰度直方圖；局部直方圖拉伸子單元6032，用於將4個圖像塊的灰度直方圖分別進行拉伸處 理，得到拉伸後的灰度直方圖；局部灰度映射子單元6033，用於根據所述拉伸後的灰度直方圖得到4個圖像塊的 灰度映射表；求和子單元6034，用於將4個圖像塊的灰度映射表中用一個灰度值的灰度映射值 進行加權求和，得到所述目標圖像的局部灰度映射值。上述全局拉伸單元601包括全局統計子單元6011、全局直方圖拉伸子單元6012 和全局灰度映射子單元6013，全局統計子單元6011，用於統計所述目標圖像的灰度直方圖；全局直方圖拉伸子單元6012，用於將所述目標圖像的灰度直方圖進行拉伸處理， 得到拉伸後的灰度直方圖；全局灰度映射子單元6013，用於根據所述拉伸後的灰度直方圖得到所述目標圖像 的全局灰度映射表，所述全局灰度映射表包含有所述目標圖像的全局灰度映射值。所述裝置進一步包括直方圖裁剪單元605，用於在將目標圖像的灰度直方圖進 行灰度拉伸之前，去除所述目標圖像的灰度直方圖中的噪聲灰度值。需要說明的是，所述裝置可以進一步包括空間域濾波單元606和時間域濾波單元 607，請參閱圖7所示，其為本申請一種圖像增強裝置的另一個實施例的結構圖。其中，空間域濾波單元606，用於將所述目標圖像的灰度增強值進行空間域濾波；時間域濾波單元607，用於將經過空間域濾波後的目標圖像的灰度增強值進行時 間域濾波。需要說明的是，所述裝置還可以進一步包括視頻穩定單元608，用於將圖像增強 後的目標圖像進行視頻穩定處理。由上述實施例可以看出，本申請結合全局及局部對比度增強方法，充分考慮對比 度在圖像中空間分布的不一致性，對需要進行對比度增強的區域進行有效的對比度增強。 提高了圖像的增強效果，滿足用戶的需求。另外，本申請將空間域濾波和時間域濾波結合在一起，實現了一種3D圖像濾波方 法，能更進一步快速有效地去掉對圖像中存在的噪點，並能很好地保存圖像中的細節信息，
11避免濾波後的圖像的模糊。並且，本申請所提出的視頻穩定方法可以準確地估算視頻圖像序列中，前後幀圖 像之間的運動矢量，根據運動矢量信息對於圖像進行穩定處理，獲得更加平滑的視頻圖像， 有效減少畫面的抖動。需要說明的是，本領域普通技術人員可以理解實現上述實施例方法中的全部或部 分流程，是可以通過電腦程式來指令相關的硬體來完成，所述的程序可存儲於一計算機 可讀取存儲介質中，該程序在執行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的 存儲介質可為磁碟、光碟、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory, ROM)或隨機存儲記憶體 (Random AccessMemory, RAM)等。以上對本申請所提供的一種圖像增強方法和裝置進行了詳細介紹，本文中應用了 具體實施例對本申請的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用於幫助理解 本申請的方法及其核心思想；同時，對於本領域的一般技術人員，依據本申請的思想，在具 體實施方式及應用範圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本申請 的限制。
權利要求
一種圖像增強方法，其特徵在於，包括將目標圖像進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像進行灰度映射，得到所述目標圖像的全局灰度映射值；將所述目標圖像分割成圖像單元，每9個圖像單元所構成的正方形區域為一個局部塊，局部塊中每4個圖像單元所構成的正方形區域為一個圖像塊；將每個局部塊中的4個圖像塊分別進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像塊分別進行灰度映射，得到圖像塊的灰度映射值，將圖像塊的灰度映射值進行加權求和，得到所述目標圖像的局部灰度映射值；將所述全局灰度映射值和所述局部灰度映射值進行算數平均，得到所述目標圖像的灰度增強值。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述將目標圖像分割成圖像單元，每9個 圖像單元構成的正方形區域為一個局部塊，局部塊中每4個圖像單元所構成的正方形區域 為一個圖像塊包括將所述目標圖像分割成16*16大小的圖像單元，每9個圖像單元構成一個48*48大小 的局部塊，局部塊中每4個圖像單元構成一個32*32大小的圖像塊。
3.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述將每個局部塊中的4個圖像塊分別進 行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像塊分別進行灰度映射，得到圖像塊的灰度映射值，將圖像塊 的灰度映射值進行加權求和，得到所述目標圖像的局部灰度映射值包括分別統計4個圖像塊的灰度直方圖；將4個圖像塊的灰度直方圖分別進行拉伸處理，得到拉伸後的灰度直方圖；根據所述拉伸後的灰度直方圖得到4個圖像塊的灰度映射表；將4個圖像塊的灰度映射表中同一個灰度值的灰度映射值進行加權求和，得到所述目 標圖像的局部灰度映射值。
4.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述將目標圖像進行灰度拉伸，並將拉伸 後的圖像進行灰度映射，得到所述目標圖像的全局灰度映射值包括統計所述目標圖像的灰度直方圖；將所述目標圖像的灰度直方圖進行拉伸處理，得到拉伸後的灰度直方圖；根據所述拉伸後的灰度直方圖得到所述目標圖像的全局灰度映射表，所述全局灰度映 射表包含有所述目標圖像的全局灰度映射值。
5.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述方法還包括在將所述目標圖像的灰度直方圖進行拉伸處理之前，去除所述灰度直方圖中的噪聲灰 度值。
6.根據權利要求1-5任意一項所述的方法，其特徵在於，所述方法還包括將經過圖像增強後的目標圖像進行空間域濾波；將經過空間域濾波後的目標圖像進行時間域濾波。
7.根據權利要求1-5任意一項所述的方法，其特徵在於，所述方法還包括將圖像增強後的目標圖像進行視頻穩定處理。
8.一種圖像增強裝置，其特徵在於，包括全局拉伸單元，用於將目標圖像進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像進行灰度映射，得到所述目標圖像的全局灰度映射值；圖像分割單元，用於將所述目標圖像分割成圖像單元，每9個圖像單元所構成的正方 形區域為一個局部塊，局部塊中每4個圖像單元所構成的正方形區域為一個圖像塊；局部拉伸單元，用於將每個局部塊中的4個圖像塊分別進行灰度拉伸，並將拉伸後的 圖像塊分別進行灰度映射，得到圖像塊的灰度映射值，將圖像塊的灰度映射值進行加權求 和，得到所述目標圖像的局部灰度映射值；圖像增強單元，用於將所述全局灰度映射值和所述局部灰度映射值進行算數平均，得 到所述目標圖像的灰度值。
9.根據權利要求8所述的裝置，其特徵在於，所述局部拉伸單元包括 局部統計子單元，用於分別統計4個圖像塊的灰度直方圖；局部直方圖拉伸子單元，用於將4個圖像塊的灰度直方圖分別進行拉伸處理，得到拉 伸後的灰度直方圖；局部灰度映射子單元，用於根據所述拉伸後的灰度直方圖得到4個圖像塊的灰度映射表；求和子單元，用於將4個圖像塊的灰度映射表中同一個灰度值的灰度映射值進行加權 求和，得到所述目標圖像的局部灰度映射值。
10.根據權利要求8所述的裝置，其特徵在於，所述全局拉伸單元包括 全局統計子單元，用於統計所述目標圖像的灰度直方圖；全局直方圖拉伸子單元，用於將所述目標圖像的灰度直方圖進行拉伸處理，得到拉伸 後的灰度直方圖；全局灰度映射子單元，用於根據所述拉伸後的灰度直方圖得到所述目標圖像的全局灰 度映射表，所述全局灰度映射表包含有所述目標圖像的全局灰度映射值。
11.根據權利要求10所述的裝置，其特徵在於，所述裝置還包括直方圖裁剪單元，用於在將目標圖像的灰度直方圖進行灰度拉伸之前，去除所述目標 圖像的灰度直方圖中的噪聲灰度值。
12.根據權利要求8-11任意一項所述的裝置，其特徵在於，所述裝置還包括 空間域濾波單元，用於將經過圖像增強後的目標圖像進行空間域濾波；時間域濾波單元，用於將經過空間域濾波後的目標圖像進行時間域濾波。
13.根據權利要求8-11任意一項所述的裝置，其特徵在於，所述裝置還包括 視頻穩定單元，用於將圖像增強後的目標圖像進行視頻穩定處理。
全文摘要
本申請實施例公開了一種圖像增強方法和裝置。其中，所述方法包括將目標圖像進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像進行灰度映射，得到所述目標圖像的全局灰度映射值；將所述目標圖像分割成圖像單元，每9個圖像單元所構成的正方形區域為一個局部塊，局部塊中每4個圖像單元所構成的正方形區域為一個圖像塊；將每個局部塊中的4個圖像塊分別進行灰度拉伸，並將拉伸後的圖像塊分別進行灰度映射，得到圖像塊的灰度映射值，將圖像塊的灰度映射值進行加權求和，得到所述目標圖像的局部灰度映射值；將所述全局灰度映射值和所述局部灰度映射值進行算數平均，得到所述目標圖像的灰度增強值。根據本申請實施例，可以提高圖像的增強效果，滿足用戶的需求。
文檔編號H04N5/14GK101853497SQ201010125259
公開日2010年10月6日 申請日期2010年2月25日 優先權日2010年2月25日
發明者浦世亮, 胡揚忠, 蔡巍偉, 賈永華, 鄔偉琪 申請人:杭州海康威視軟體有限公司