一種可攜式夜視裝備視頻圖像處理方法
2023-10-11 21:24:19 2
一種可攜式夜視裝備視頻圖像處理方法
【專利摘要】本發明公開了一種可攜式夜視裝備視頻圖像處理方法，是將可攜式夜視裝備採集的圖像進行處理，是結合了基於Retinex的視頻增強算法和動態直方圖映射算法，採用Retinex算法對圖像進行局部的增強，同時採用動態直方圖映射算法進行全局的圖像增強，最後根據圖像分析的結果將兩種增強的結果以權重的形式結合起來，得到最終的增強圖像，本發明具有對夜視圖像進行增強、消噪、色彩銳化等處理、提高圖像對比度、清晰度、以得到與原始圖像接近並符合人眼視覺特性的特點。
【專利說明】一種可攜式夜視裝備視頻圖像處理方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於圖像處理方法【技術領域】，尤其是涉及一種可攜式夜視裝備的圖像處理方法。
【背景技術】
[0002]可攜式夜視設備已經廣泛應用於夜間偵查、探險和戶外活動。受技術限制主動式夜視圖像具有局部對比度高，亮度分布集中等特點，被動式夜視圖像則圖像模糊，目標細節難以分辨。
[0003]現有的夜視儀的圖像處理一般採用簡單的去噪和對比度增強等處理，這些處理存在處理能力有限、無法擴展圖像動態範圍等缺點。
【發明內容】
[0004]本發明的目的在於改進已有技術的不足提供一種對夜視圖像進行增強、消噪、色彩銳化等處理、提高圖像對比度、清晰度、以得到與原始圖像接近並符合人眼視覺特性的圖像的可攜式夜視裝備視頻圖像處理方法。
[0005]本發明的目的是這樣實現的，一種可攜式夜視裝備視頻圖像處理方法，是將可攜式夜視裝備採集的圖像進行處理，其特點是該方法包括以下步驟:
a、 首先對視頻中的每幀圖像單獨分析，對圖像進行平滑處理，以去除圖像中的噪聲，得到圖像的直方圖H和圖像的歸一化方差C ；
b、對圖像應用改進的多尺度Retinex算法進行處理，是採用三個尺度的模板得到不同尺度下增強的圖像I1、12、13，再根據圖像的歸一化方差C的值，選擇不同的權重係數《1、w2、《3，根據權重將不同尺度下的增強圖像進行融合，得到最終的增強圖像I，I=wl*Il +w2*I2 + w3*I3，權重的選擇方式如下:
0=0.7 時，wl=0.5，w2=0.3，w3=0.2 0.3〈C〈0.7 時，wl=0.3，w2=0.4，w3=0.3 C〈0.3 時，wl=0.2，w2=0.3，w3=0.5
其中wl/Il，《2/12，w3/I3分別代表小尺度、中尺度和大尺度的權重及增強後的圖像，各尺度之間均分即可；
C、根據圖像分析的結果，應用動態直方圖映射算法，
選取a，b兩點，a，b兩點的橫坐標Xa、Xb由直方圖兩端各5%的能量值對應的灰度級別確定，a, b兩點的縱坐標值計算如下:
Ya=Xa*(1-β)
Yb=Xb* (1+ β)
其中β為直方圖偏向O或255程度的度量，設Hl為圖像直方圖中0-127量級的總和，Η2為直方圖中128-255量級的總和，則:β =|Η1-Η2|/Η可見，若圖像分布的較為均衡，則Hl與H2約接近，β就會趨近為O，圖像所做的變換幅度就較小；相反若圖像中灰度分布不均衡，算法就會根據直方圖分布動態映射像素值；d、將Retinex算法和動態直方圖映射算法的結果以各佔50%權重的方式結合起來，得到最終的圖像。
[0006]本發明與已有技術相比具有以下顯著特點和積極效果:本發明處理方法結合了基於Retinex的視頻增強算法和動態直方圖映射算法兩種圖像處理方法，採用改進後的Retinex算法對圖像進行增強，同時採用動態直方圖映射的算法進行全局的圖像增強，最後將兩種增強的結果以權重的形式結合起來，得到最終的增強圖像；通過對視頻的實時分析自適應的調整算法的權重和參數，使得其可以適應各種天氣和光照情況。通過改進後的Retinex算法和動態直方圖映射算法的結合實現圖像增強、消噪、色彩銳化等處理；本發明對視頻中的每幀圖像單獨分析，首先對圖像進行平滑處理，以去除圖像中的噪聲，由於視頻圖像的內容變化較大，單一的算法參數無法應用到不同的視頻場景中，對實際的視頻處理算法來說，必然需要使用自適應的圖像處理方法，而這些方法首先需要分析圖像得到圖像的統計信息，作為設定參數的依據；傳統的多尺度的Retinex算法的三通道的權重相同，對於細節不同的圖像來說，無法取得最好的增強效果，本發明提出根據圖像內細節豐富程度給予不同尺度的增強圖像以不同權重的思想，很好的適應了不同圖像內容和場景的增強要求；本發明根據圖像分析的結果，應用動態直方圖映射算法，若圖像分布的較為均衡，圖像所做的變換幅度就較小，相反若圖像中灰度分布不均衡，算法就會根據直方圖分布動態映射像素值；由於視頻處理的複雜性，單一的算法難以應付所有的場景，或在任意場景中都取得最優的效果，這就需要將多種算法得到的結果綜合起來，本算法將Retinex算法和動態直方圖映射算法的結果以一 定的權重比例結合起來，得到最終的圖像。權重關係可設置為經驗值，一般取(0.5,0.5)，即兩種算法各佔一半的比重。
【具體實施方式】
[0007]實施例，一種可攜式夜視裝備視頻圖像處理方法，是將可攜式夜視裝備採集的圖像進行處理，該方法首先對視頻中的每幀圖像單獨分析，對圖像進行平滑處理，以去除圖像中的噪聲，得到圖像的直方圖H和圖像的歸一化方差C ;對圖像應用改進的多尺度Retinex算法進行處理，是採用三個尺度的模板得到不同尺度下增強的圖像I1、12、13，再根據圖像的歸一化方差C的值，選擇不同的權重係數《1、《2、《3，根據權重將不同尺度下的增強圖像進行融合，得到最終的增強圖像I，I=wl*Il + w2*I2 + w3*I3，權重的選擇方式如下:
0=0.7 時，wl=0.5，w2=0.3，w3=0.2
0.3〈C〈0.7 時，wl=0.3，w2=0.4，w3=0.3
C〈0.3 時，wl=0.2，w2=0.3，w3=0.5
其中wl/Il，w2/I2，w3/I3分別代表小尺度、中尺度和大尺度的權重及增強後的圖像，各尺度之間均分即可；根據圖像分析的結果，應用動態直方圖映射算法，選取a，b兩點，a，b兩點的橫坐標Xa、Xb由直方圖兩端各5%的能量值對應的灰度級別確定，a, b兩點的縱坐標值計算如下:
Ya=Xa*(1-β)
Yb=Xb* (1+ β) 其中β為直方圖偏向O或255程度的度量，設Hl為圖像直方圖中0-127量級的總和，Η2為直方圖中128-255量級的總和，則:β =|Η1-Η2|/Η
可見，若圖像分布的較為均衡，則Hl與Η2約接近，β就會趨近為0，圖像所做的變換幅度就較小；相反若圖像中灰度分布不均衡，算法就會根據直方圖分布動態映射像素值；將Retinex算法和動態直方圖映射算法的結果以各佔50%權重的方式結合起來，得到最終的圖像。
【權利要求】
1.一種可攜式夜視裝備視頻圖像處理方法，是將可攜式夜視裝備採集的圖像進行處理，其特徵是該方法包括以下步驟: a、首先對視頻中的每幀圖像單獨分析，對圖像進行平滑處理，以去除圖像中的噪聲，得到圖像的直方圖H和圖像的歸一化方差C ； b、對圖像應用改進的多尺度Retinex算法進行處理，是採用三個尺度的模板得到不同尺度下增強的圖像I1、12、13，再根據圖像的歸一化方差C的值，選擇不同的權重係數《1、w2、《3，根據權重將不同尺度下的增強圖像進行融合，得到最終的增強圖像I，I=wl*Il +w2*I2 + w3*I3，權重的選擇方式如下: .0=0.7 時，wl=0.5，w2=0.3，w3=0.2 .0.3〈C〈0.7 時，wl=0.3，w2=0.4，w3=0.3 C〈0.3 時，wl=0.2，w2=0.3，w3=0.5 其中wl/Il，w2/I2，w3/I3分別代表小尺度、中尺度和大尺度的權重及增強後的圖像，各尺度之間均分即可； C、根據圖像分析的結果，應用動態直方圖映射算法， 選取a，b兩點，a，b兩點的橫坐標Xa、Xb由直方圖兩端各5%的能量值對應的灰度級別確定，a, b兩點的縱坐標值計算如下:
Ya=Xa*(1-β)
Yb=Xb* (1+ β) 其中β為直方圖偏向O或255程度的度量，設Hl為圖像直方圖中0-127量級的總和，Η2為直方圖中128-255量級的總和，則:β =|Η1-Η2|/Η 可見，若圖像分布的較為均衡，則Hl與Η2約接近，β就會趨近為0，圖像所做的變換幅度就較小；相反若圖像中灰度分布不均衡，算法就會根據直方圖分布動態映射像素值；d、將Retinex算法和動態直方圖映射算法的結果以各佔50%權重的方式結合起來， 得到最終的圖像。
【文檔編號】G06T5/00GK103700066SQ201310641794
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月5日 優先權日:2013年12月5日
【發明者】宋優春, 宋永生, 張寅生, 林春亮, 郭忠嶽, 趙浩志 申請人:萊陽市科盾通信設備有限責任公司