CN102014279B - 一种视频图像对比度增强方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种视频图像对比度增强方法，该方法包括：确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值；根据确定出的像素分界值对该帧图像进行灰度拉伸；对经过灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，得到对比度增强的图像。本发明同时公开了一种视频图像对比度增强装置，应用本发明所述的方法和装置，能够动态地增强视频图像的对比度，改善视频画面的实时效果。

Description

一种视频图像对比度增强方法和装置

技术领域

本发明涉及视频图像处理技术领域，特别涉及一种视频图像对比度增强方法和装置。

背景技术

现代数字视频监控系统的基本构成如图1所示，摄像机采集图像，经过编码器对图像进行编码后输出码流，码流通过网络进行传输，一方面各实时监控点接收码流，在PC机上解码并显示；另一方面，由解码器接收并解码码流，将实时监控画面传输到监控电视墙上，从而完成实时监控的功能。然而，由于摄像机等采集设备所处的环境错综复杂，天气(如雾天、雪天)、光线(如强光、弱光)以及摄像机本身的品质等都会影响采集的图像质量，最终会影响PC机上或者监控电视墙上看到的实时监控画面的效果。

目前，主要通过直方图均衡法增强图像对比度来提高画面画质、改善画面的实时效果，但是它们主要的应用限于静止图像，不适合对视频这样的连续图像进行处理，因此，如何改善视频画面的实时效果成了视频监控应用中亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种视频图像对比度增强方法，能够动态地增强视频图像的对比度，改善视频画面的实时效果。

本发明还提供了一种视频图像对比度增强装置，能够动态地增强视频图像的对比度，改善视频画面的实时效果。

为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：

一种视频图像对比度增强方法，该方法包括：

确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值；

根据确定出的像素分界值对该帧图像进行灰度拉伸；

对经过灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，得到对比度增强的图像，其中，

所述确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值包括：

计算一帧图像Y像素值的均值m；

根据计算得到的均值m，分别计算L～m之间的Y像素值的均值m_l和m～H之间的Y像素值的均值m_h，其中，L和H分别为一帧图像中的Y像素值的最小值和最大值；

根据计算得到的m_l和m_h，计算得到暗部区域的cdf曲线值cdf(m_l)/D_l和亮部区域的cdf曲线值1-[1-cdf(m_h)]/D_h，并通过如下公式分别计算出暗部区域的分界值V_dark和亮部区域的分界值V_bright，

$\underset{i=L}{\overset{V_{\mathrm{dark}}}{\mathrm{\Σ}}}p\left(i\right)=\mathrm{cdf}\left(m_l\right)/D_l,$

$\underset{i=V_{\mathrm{bright}}}{\overset{H}{\mathrm{\Σ}}}p\left(i\right)=1-[1-\mathrm{cdf}\left(m_h\right)]/D_h,$

其中，所述p(i)为像素值为i的像素占总像素的百分比；所述D_l和D_h为大于1的值；

所述根据确定出的像素分界值对该帧图像进行灰度拉伸为：

通过如下公式得到灰度拉伸后的图像y(x)，

$y\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}L& (L\&le;x<V_{\mathrm{dark}})\\ (H-L)*(x-V_{\mathrm{dark}})/(V_{\mathrm{bright}}-V_{\mathrm{dark}})+L& (V_{\mathrm{dark}}\&le;x\&le;V_{\mathrm{bright}})\\ H& (V_{\mathrm{bright}}<x\&le;H)\end{array}\right.;$

所述对经过灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，得到对比度增强的图像为：

通过如下公式计算得到对比度增强的图像ψ(y)，

其中，ψ(L)＝L，ψ(m_l)＝m_l，ψ(H)＝H，ψ(m_h)＝m_h。

所述均值m、m_l和m_h通过计算一帧中所有Y像素值的均值、或通过间隔采样计算Y像素值的均值得到。

一种视频图像对比度增强装置，该装置包括：分界值确定单元、灰度拉伸单元和细节增强单元，其中，

所述分界值确定单元，用于确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值；

所述灰度拉伸单元，用于根据分界值确定单元确定出的两个分界值对该帧图像进行灰度拉伸；

所述细节增强单元，用于对经过灰度拉伸单元灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，得到对比度增强的图像，

所述分界值确定单元包括：第一计算单元，第二计算单元和第三计算单元，其中，

所述第一计算单元，用于计算一帧图像Y像素值的均值m；

所述第二计算单元，用于根据第一计算单元计算得到的均值m，分别计算L～m之间的Y像素值的均值m_l和m～H之间的Y像素值的均值m_h，其中，L和H分别为一帧图像中的Y像素值的最小值和最大值；

所述第三计算单元，用于根据第二计算单元计算得到的m_l和m_h，计算得到暗部区域的cdf曲线值cdf(m_l)/D_l和亮部区域的cdf曲线值1-[1-cdf(m_h)]D_h，并通过公式

和

分别计算出暗部区域的分界值V_dark和亮部区域的分界值V_bright，

其中，所述p(i)为像素值为i的像素占总像素的百分比；所述D_l和D_h为大于1的值；

所述灰度拉伸单元，用于根据第三计算单元计算出的暗部区域的分界值V_dark和亮部区域的分界值V_bright，通过如下公式对该帧图像进行灰度拉伸，得到灰度拉伸后的图像y(x)，

$y\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}L& (L\&le;x<V_{\mathrm{dark}})\\ (H-L)*(x-V_{\mathrm{dark}})/(V_{\mathrm{bright}}-V_{\mathrm{dark}})+L& (V_{\mathrm{dark}}\&le;x\&le;V_{\mathrm{bright}})\\ H& (V_{\mathrm{bright}}<x\&le;H)\end{array}\right.;$

所述细节增强单元，用于对经过灰度拉伸单元灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域，通过如下公式进行增强，得到对比度增强的图像ψ(y)，

其中，ψ(L)＝L，ψ(m_l)＝m_l，ψ(H)＝H，ψ(m_h)＝m_h。

综上所述，本发明所采用的视频图像对比度增强方法，是通过确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值，根据确定出的两个分界值对该帧图像进行灰度拉伸后，再对灰度拉伸后的图像进行细节增强，由于对于不同帧的图像具有不同的暗部区域和亮部区域的像素分界值，因此，本发明方法能够动态地确定图像的暗部区域和亮部区域的像素分界值，根据动态确定出的像素分界值对图像进行灰度拉伸和细节增强，也就能够动态地增强视频图像的对比度，改善视频画面的实时效果。

附图说明

图1为现有数字视频监控系统的结构示意图；

图2为本发明视频图像对比度增强方法实施例的工作流程图；

图3为本发明视频图像对比度增强装置实施例的结构示意图。

具体实施方式

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提出了一种新的视频图像对比度增强方法，即通过确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值，根据确定出的两个分界值对该帧图像进行灰度拉伸后，再对灰度拉伸后的图像进行细节增强。

在介绍具体的实现方案之前，首先需要说明的是，在视频监控系统中，编码前或解码后的图像数据都为亮度和色差(YUV)信号，其中，Y为亮度分量，代表明亮度，U和V为色度分量，代表色彩，画面的对比度、层次感等都是通过Y分量来表现的，因此，本发明所述方案是通过对Y分量进行处理来实现的。

基于上述介绍，本发明所述方案的具体实现包括：

确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值；根据确定出的像素分界值对该帧图像进行灰度拉伸；对经过灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，得到对比度增强的图像。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步地详细描述。

图2为本发明视频图像对比度增强方法实施例的工作流程图，如图2所示，该流程包括：

步骤201：确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值。

在本步骤中，确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值是通过对图像Y像素值的均值进行计算得到的，具体可以包括：

1、计算一帧图像Y像素值的均值m：由于数字视频图像信息表达上具有空间相关性，即每个像素所携带的信息都与其周边相邻近的像素有较大的相似性，所以图像Y像素值的均值m可以通过计算一帧中所有Y像素值的均值来得到，也可以通过间隔采样计算Y像素值的均值来得到，如将整帧图像的Y像素按n×n的方格划分，计算所有的n×n方格的相同位置上的Y像素值的均值，所述n为正整数，且2≤n≤min(图像行数，图像列数)；

2、根据计算得到的均值m，分别计算L～m之间的Y像素值的均值m_l和m～H之间的Y像素值的均值m_h，其中，L和H分别为一帧图像中的Y像素值的最小值和最大值，一般L＝0，H＝255：均值m_l和m_h的计算方式同均值m，如果均值m采用的是通过计算一帧中所有Y像素值的均值来得到，则m_l和m_h也需要通过计算一帧中所有L～m之间和m～H之间的Y像素值的均值来得到，如果均值m采用的是通过间隔采样Y像素值的均值来得到，则m_l和m_h也需要通过间隔采样Y像素值的均值来得到；

3、根据计算得到的m_l和m_h，计算得到暗部区域的cdf曲线值cdf(m_l)/D_l和亮部区域的cdf曲线值1-[1-cdf(m_h)]/D_h，并通过如下公式分别计算出暗部区域的分界值V_dark和亮部区域的分界值V_bright，

$\underset{i=L}{\overset{V_{\mathrm{dark}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(i\right)=\mathrm{cdf}\left(m_l\right)/D_l,$

$\underset{i=V_{\mathrm{bright}}}{\overset{H}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(i\right)=1-[1-\mathrm{cdf}\left(m_h\right)]/D_h,$

其中，所述p(i)为像素值为i的像素占总像素的百分比；所述D_l和D_h为大于1的值，D_l和D_h过大，增强效果会变弱，反之，增强效果变强，一般取D_l＝2，D_h＝5。

步骤202：根据确定出的两个分界值对该帧图像进行灰度拉伸。

在确定出两个分界值V_dark和V_bright后，即可通过如下公式得到灰度拉伸后的图像y(x)，

$y\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}L& (L\&le;x<V_{\mathrm{dark}})\\ (H-L)*(x-V_{\mathrm{dark}})/(V_{\mathrm{bright}}-V_{\mathrm{dark}})+L& (V_{\mathrm{dark}}\&le;x\&le;V_{\mathrm{bright}})\\ H& (V_{\mathrm{bright}}<x\&le;H)\end{array}\right..$

步骤203：对经过灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，得到对比度增强的图像。

图像在经过灰度拉伸后，中间区域会有部分像素值进入拉伸之前的图像的暗部区域和亮部区域，由此导致暗部区域和亮部区域的细节不明显，因此，在本步骤中，需要对经过灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，具体可通过如下公式计算得到对比度增强后的图像ψ(y)，

其中，ψ(L)＝L；ψ(m_l)＝m_l，ψ(H)＝H；ψ(m_h)＝m_h。

至此，即完成了本发明视频图像对比度增强方法的整个工作流程。

需要说明的是，对于不同帧的图像，根据上述方法确定出的暗部区域和亮部区域的像素分界值是不同的，因此，本发明实施例能够动态地确定暗部区域和亮部区域的像素分界值，根据动态确定出的像素分界值对图像进行灰度拉伸和细节增强，也就能够动态地增强视频图像的对比度，改善视频画面的实时效果。

基于上述方法，图3给出了本发明所采用的视频图像对比度增强装置，如图3所示，该装置包括：分界值确定单元31、灰度拉伸单元32和细节增强单元33，其中，

所述分界值确定单元31，用于确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值。

进一步地，所述分界值确定单元31又可以包括第一计算单元311，第二计算单元312和第三计算单元313，其中，

所述第一计算单元311，用于计算一帧图像Y像素值的均值m；

所述第二计算单元312，用于根据第一计算单元311计算得到的均值m，分别计算L～m之间的Y像素值的均值m_l和m～H之间的Y像素值的均值m_h，其中，L和H分别为一帧图像中的Y像素值的最小值和最大值；

所述第三计算单元313，用于根据第二计算单元312计算得到的m_l和m_h，计算得到暗部区域的cdf曲线值cdf(m_l)/D_l和亮部区域的cdf曲线值1-[1-cdf(m_h)]/D_h，并通过公式

和

分别计算出暗部区域的分界值V_dark和亮部区域的分界值V_bright，

其中，所述p(i)为像素值为i的像素占总像素的百分比；所述D_l和D_h为大于1的值。

所述灰度拉伸单元32，用于根据分界值确定单元31确定出的两个分界值对该帧图像进行灰度拉伸。

进一步地，所述灰度拉伸单元32，用于根据第三计算单元313计算出的暗部区域的分界值V_dark和亮部区域的分界值V_bright，通过如下公式对该帧图像进行灰度拉伸，得到灰度拉伸后的图像y(x)，

$y\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}L& (L\&le;x<V_{\mathrm{dark}})\\ (H-L)*(x-V_{\mathrm{dark}})/(V_{\mathrm{bright}}-V_{\mathrm{dark}})+L& (V_{\mathrm{dark}}\&le;x\&le;V_{\mathrm{bright}})\\ H& (V_{\mathrm{bright}}<x\&le;H)\end{array}\right..$

所述细节增强单元33，用于对经过灰度拉伸单元32灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，得到对比度增强的图像。

进一步地，所述细节增强单元33，用于对经过灰度拉伸单元32灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域，通过如下公式进行增强，得到对比度增强的图像ψ(y)，

其中，ψ(L)＝L，ψ(m_l)＝m_l，ψ(H)＝H，ψ(m_h)＝m_h。

至此，即得到了本发明所采用的视频图像对比度增强装置。图3所示装置的具体实现流程可参见图2，这里不再赘述。

总之，本发明所采用的视频图像对比度增强方法，首先确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值，根据确定出的两个分界值对该帧图像进行灰度拉伸后，再对灰度拉伸后的图像进行细节增强，由于确定像素分界值时是根据图像的均值来进行的，而对于不同帧的图像具有不同的均值，也即具有不同的暗部区域和亮部区域的像素分界值。因此，本发明方法能够动态地确定图像的暗部区域和亮部区域的像素分界值，根据动态确定出的像素分界值对图像进行灰度拉伸和细节增强，也就能够动态地增强视频图像的对比度，改善视频画面的实时效果。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (3)

1.一种视频图像对比度增强方法，其特征在于，该方法包括：

确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值；

根据确定出的像素分界值对该帧图像进行灰度拉伸；

对经过灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，得到对比度增强的图像，其中，

所述确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值包括：

计算一帧图像Y像素值的均值m；

根据计算得到的均值m，分别计算L～m之间的Y像素值的均值m_l和m～H之间的Y像素值的均值m_h，其中，L和H分别为一帧图像中的Y像素值的最小值和最大值；

根据计算得到的m_l和m_h，计算得到暗部区域的cdf曲线值cdf(m_l)/D_l和亮部区域的cdf曲线值1-[1-cdf(m_h)]/D_h，并通过如下公式分别计算出暗部区域的分界值V_dark和亮部区域的分界值V_bright，

$\underset{i=L}{\overset{V_{\mathrm{dark}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(i\right)=\mathrm{cdf}\left(m_l\right)/D_l,$

$\underset{i=V_{\mathrm{bright}}}{\overset{H}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(i\right)=1-[1-\mathrm{cdf}\left(m_h\right)]/D_h,$

其中，所述p(i)为像素值为i的像素占总像素的百分比；所述d_l和D_h为大于1的值；

所述根据确定出的像素分界值对该帧图像进行灰度拉伸为：

通过如下公式得到灰度拉伸后的图像y(x)，

$y\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}L& (L\&le;x<V_{\mathrm{dark}})\\ (H-L)*(x-V_{\mathrm{dark}})/(V_{\mathrm{bright}}-V_{\mathrm{dark}})+L& (V_{\mathrm{dark}}\&le;x\&le;V_{\mathrm{bright}})\\ H& (V_{\mathrm{bright}}<x\&le;H)\end{array}\right.;$

所述对经过灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，得到对比度增强的图像为：

通过如下公式计算得到对比度增强的图像ψ(y)，

其中，ψ(L)＝L，ψ(m_l)＝m_l，ψ(H)＝H，ψ(m_h)＝m_h。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述均值m、m_l和m_h通过计算一帧中所有Y像素值的均值、或通过间隔采样计算Y像素值的均值得到。

3.一种视频图像对比度增强装置，其特征在于，该装置包括：分界值确定单元、灰度拉伸单元和细节增强单元，其中，

所述分界值确定单元，用于确定一帧图像中暗部区域和亮部区域的像素分界值；

所述灰度拉伸单元，用于根据分界值确定单元确定出的两个分界值对该帧图像进行灰度拉伸；

所述细节增强单元，用于对经过灰度拉伸单元灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域进行增强，得到对比度增强的图像，

所述分界值确定单元包括：第一计算单元，第二计算单元和第三计算单元，其中，

所述第一计算单元，用于计算一帧图像Y像素值的均值m；

所述第二计算单元，用于根据第一计算单元计算得到的均值m，分别计算L～m之间的Y像素值的均值m_l和m～H之间的Y像素值的均值m_h，其中，L和H分别为一帧图像中的Y像素值的最小值和最大值；

所述第三计算单元，用于根据第二计算单元计算得到的m_l和m_h，计算得到暗部区域的cdf曲线值cdf(m_l)/D_l和亮部区域的cdf曲线值1-[1-cdf(m_h)]/D_h，并通过公式

和

分别计算出暗部区域的分界值V_dark和亮部区域的分界值V_bright，

其中，所述p(i)为像素值为i的像素占总像素的百分比；所述D_l和D_h为大于1的值；

所述灰度拉伸单元，用于根据第三计算单元计算出的暗部区域的分界值V_dark和亮部区域的分界值V_bright，通过如下公式对该帧图像进行灰度拉伸，得到灰度拉伸后的图像y(x)，

$y\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}L& (L\&le;x<V_{\mathrm{dark}})\\ (H-L)*(x-V_{\mathrm{dark}})/(V_{\mathrm{bright}}-V_{\mathrm{dark}})+L& (V_{\mathrm{dark}}\&le;x\&le;V_{\mathrm{bright}})\\ H& (V_{\mathrm{bright}}<x\&le;H)\end{array}\right.;$

所述细节增强单元，用于对经过灰度拉伸单元灰度拉伸后的图像的暗部区域和亮部区域，通过如下公式进行增强，得到对比度增强的图像ψ(y)，

其中，ψ(L)＝L，ψ(m_l)＝m_l，ψ(H)＝H，ψ(m_h)＝m_h。

Images