本發(fā)明涉及圖像處理，具體而言，涉及一種基于色彩空間變換的低照度圖像增強(qiáng)方法。

背景技術(shù)：

1、在弱光條件下，成像傳感器通常會(huì)捕捉到帶有嚴(yán)重噪聲的微弱光信號(hào)，從而導(dǎo)致弱光圖像的視覺(jué)質(zhì)量較差；要從這種劣質(zhì)圖像中獲取高質(zhì)量圖像，就必須進(jìn)行低照度圖像增強(qiáng)（llie），其目的是提高圖像亮度，同時(shí)減少噪聲和色彩偏差的影響?，F(xiàn)有的大多數(shù)llie方法都側(cè)重于尋找合適的圖像亮度，通常是通過(guò)采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)rgb（srgb）顏色空間內(nèi)低亮圖像與正常亮圖像之間的映射關(guān)系；然而，在這些llie方法中，圖像亮度與來(lái)自三個(gè)srgb通道的色彩表現(xiàn)出很強(qiáng)的耦合性，即高色彩敏感性（在由西奧·蓋威爾斯等人所著的書(shū)籍《彩色計(jì)算機(jī)視覺(jué)——基礎(chǔ)與應(yīng)用》中所提），從而導(dǎo)致修復(fù)后的圖像出現(xiàn)明顯的色彩失真；受kubelka-munk理論的啟發(fā)，最近的一些方法試圖將圖像從srgb色彩空間轉(zhuǎn)換到色調(diào)、飽和度和值(hsv)色彩空間；這些方法有助于更準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)亮度增強(qiáng)，但會(huì)放大局部色彩空間噪聲，從而在結(jié)果中引入嚴(yán)重的偽影；具體來(lái)說(shuō)，從srgb到hsv的轉(zhuǎn)換破壞了紅色（紅色不連續(xù)噪聲）和黑色（黑色平面噪聲）的連續(xù)性，導(dǎo)致相似顏色的歐氏距離增加，并在最終圖像中引入了偽影；這兩種類型的噪點(diǎn)在增強(qiáng)以紅色為主或極暗的圖像時(shí)會(huì)造成嚴(yán)重的偽影。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于色彩空間變換的低照度圖像增強(qiáng)方法，以至少解決現(xiàn)有技術(shù)將低照度圖像轉(zhuǎn)換為正常照度圖像轉(zhuǎn)換準(zhǔn)確度低的技術(shù)問(wèn)題。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種基于色彩空間變換的低照度圖像增強(qiáng)方法。該方法可以包括：獲取初始低照度圖像，對(duì)初始低照度圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到初始低照度圖像的強(qiáng)度圖；根據(jù)初始低照度圖像的強(qiáng)度圖，生成飽和度圖；基于飽和度圖、初始低照度圖像的強(qiáng)度圖和初始低照度圖像，生成色調(diào)圖；對(duì)色調(diào)圖進(jìn)行處理，得到色調(diào)圖的水平軸集合和垂直軸集合；設(shè)置初始低照度圖像的強(qiáng)度圖的自適應(yīng)強(qiáng)度坍縮函數(shù)；基于自適應(yīng)強(qiáng)度坍縮函數(shù)、飽和度圖、水平軸集合和垂直軸集合，得到水平圖和垂直圖；將水平圖和垂直圖進(jìn)行拼接，得到hv圖；構(gòu)建cidnet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中，cidnet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括i-分支、hv-分支和特征融合層；將初始低照度圖像的強(qiáng)度圖輸入至i-分支，得到第一特征圖；將hv圖和初始低照度圖像的強(qiáng)度圖輸入至hv-分支，得到第二特征圖；將第一特征圖、第二特征圖、hv圖和初始低照度圖像的強(qiáng)度圖輸入至特征融合層，得到第一低照度圖像；將第一低照度圖像進(jìn)行hvi逆變換，得到初始低照度圖像的增強(qiáng)圖；基于初始低照度圖像的增強(qiáng)圖和自適應(yīng)強(qiáng)度坍縮函數(shù)，設(shè)置第一中間變量和第二中間變量；基于第一中間變量、第二中間變量、第一參數(shù)、第二參數(shù)和初始低照度圖像的增強(qiáng)圖，得到目標(biāo)正常光照?qǐng)D像。

3、可選地，所述根據(jù)初始低照度圖像的強(qiáng)度圖，生成飽和度圖，包括：基于初始低照度圖像的強(qiáng)度圖中每一像素點(diǎn)的最大像素值和最小像素值，確定飽和度圖的每一像素點(diǎn)的像素值；將飽和度圖的每一像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行拼接，得到飽和度圖。

4、可選地，所述基于飽和度圖、初始低照度圖像的強(qiáng)度圖和初始低照度圖像，生成色調(diào)圖，包括：基于飽和度圖的每一像素點(diǎn)的像素值、初始低照度圖像的強(qiáng)度圖中每一像素點(diǎn)的最大像素值和最小像素值以及初始低照度圖像中每一像素點(diǎn)的r值、g值和b值，得到色調(diào)圖中每一像素點(diǎn)的像素值；將色調(diào)圖中每一像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行拼接，得到色調(diào)圖。

5、可選地，所述對(duì)色調(diào)圖進(jìn)行處理，得到色調(diào)圖的水平軸集合和垂直軸集合，包括：對(duì)色調(diào)圖中每一像素點(diǎn)的色相軸進(jìn)行極坐標(biāo)化，得到色調(diào)圖中每一像素點(diǎn)的水平軸和垂直軸；將每一像素點(diǎn)的水平軸進(jìn)行拼接，得到色調(diào)圖的水平軸集合；將每一像素點(diǎn)的垂直軸進(jìn)行拼接，得到色調(diào)圖的垂直軸集合。

6、可選地，所述基于第一中間變量、第二中間變量、第一參數(shù)、第二參數(shù)和初始低照度圖像的增強(qiáng)圖，得到目標(biāo)正常光照?qǐng)D像，包括：基于第一中間變量、第二中間變量、第一參數(shù)、第二參數(shù)和初始低照度圖像的增強(qiáng)圖，將初始低照度圖像的增強(qiáng)圖轉(zhuǎn)換為目標(biāo)hsv圖像；將目標(biāo)hsv圖像進(jìn)行逆變換，得到目標(biāo)正常光照?qǐng)D像。

7、本發(fā)明的有益效果：

8、（1）通過(guò)初始低照度圖像進(jìn)行增強(qiáng)，得到初始低照度圖像的強(qiáng)度圖；將初始低照度圖像的強(qiáng)度圖轉(zhuǎn)換為飽和度圖和色調(diào)圖，使低照度圖像轉(zhuǎn)換為正常照度圖像不受照度約束；

9、（2）當(dāng)?shù)驼斩葓D像轉(zhuǎn)換為正常照度圖像，顏色空間紅色不連續(xù)、黑平面噪聲時(shí)，通過(guò)對(duì)色調(diào)圖的每個(gè)像素點(diǎn)的色相軸進(jìn)行處理，得到色調(diào)圖的水平圖和垂直圖，引入初始低照度圖像的強(qiáng)度圖的自適應(yīng)強(qiáng)度坍縮函數(shù)，得到水平圖和垂直圖；

10、（3）當(dāng)?shù)驼斩葓D像轉(zhuǎn)換為正常照度圖像，hvi空間中的色度和亮度低時(shí)，構(gòu)建cidnet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將初始低照度圖像的強(qiáng)度圖和hv圖和初始低照度圖像的強(qiáng)度圖輸入cidnet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到初始低照度圖像的增強(qiáng)圖，更有效地利用hvi空間中的色度和亮度信息且減少全局色偏和顏色噪聲。

技術(shù)特征：

1.一種基于色彩空間變換的低照度圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)初始低照度圖像的強(qiáng)度圖，生成飽和度圖，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于飽和度圖、初始低照度圖像的強(qiáng)度圖和初始低照度圖像，生成色調(diào)圖，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對(duì)色調(diào)圖進(jìn)行處理，得到色調(diào)圖的水平軸集合和垂直軸集合，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于第一中間變量、第二中間變量、第一參數(shù)、第二參數(shù)和初始低照度圖像的增強(qiáng)圖，得到目標(biāo)正常光照?qǐng)D像，包括：

6.一種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其特征在于包括：一個(gè)或多個(gè)處理器，計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，其中，當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1所述的方法。

7.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述指令在被執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1所述的方法。

8.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于包括計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述指令在被執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于色彩空間變換的低照度圖像增強(qiáng)方法。該方法包括：獲取初始低照度圖像，對(duì)初始低照度圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到初始低照度圖像的強(qiáng)度圖；根據(jù)初始低照度圖像的強(qiáng)度圖，生成飽和度圖；基于飽和度圖、初始低照度圖像的強(qiáng)度圖和初始低照度圖像，生成色調(diào)圖；對(duì)色調(diào)圖進(jìn)行處理，得到色調(diào)圖的水平軸集合和垂直軸集合；設(shè)置初始低照度圖像的強(qiáng)度圖的自適應(yīng)強(qiáng)度坍縮函數(shù)。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)將低照度圖像轉(zhuǎn)換為正常照度圖像轉(zhuǎn)換準(zhǔn)確度低的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：閆慶森,馮宜湑,張成,張艷寧
受保護(hù)的技術(shù)使用者：西北工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15