CN105225205B - 图像增强方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
一种图像增强方法、装置及系统，所述方法包括：对像素点的亮度值的光照分量和反射分量进行分离；基于所述从像素点的亮度值中所分离的反射分量对所述像素点的亮度值进行增强处理，以实现对图像的光照补偿。该方法可以使得图像可以适应复杂的光照变化，对于不同肤色的用户均可以取得较好的成像效果，使得所获取的图像色彩更加舒适和自然，且本方法实现较为简单，软件和硬件成本较低。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像增强方法、装置及系统。
背景技术
图像增强在图像处理中占有非常重要的定位，图像增强是对图像的某些特征，如边缘、轮廓或对比度等进行强调或锐化处理。图像增强的方法主要分为两类，分别为空间域增强法和非空间域的增强法。
在空间域增强法中图像的直方图均衡和直方图调整被应用很广的图像增强方法。但现有技术中的直方图均衡方法的缺点在于有时候它会造成图像的过度增强的问题，存在使图像的噪声明显增加，而局部较暗的区域并没有得到增强等问题。所述直方图调整方法的问题在于，图像的局部信息没有被考虑，因而造成一些小区域的对比度下降(甚至丢失)的现象存在，且难以适应复杂光照变化。
现有技术中存在许多非空间域的图像增强方法，例如在频率域的增强方法。所述频率域的增强方法基本思想是以修改图像的傅氏变换为基础的方法。优点在于图像的动态范围更广，缺点在于通常这些方法对参数非常敏感，在非空间域进行增强往往会使图像的变化比较大，使得图像看上去并不自然。而且存在增强方法繁杂，且硬件结构复杂的问题。
在现有技术中，在采用直方图均衡处理的图像增强方法中存在增强效果较差，难以适应复杂光照变化，对于不同的光照条件、不同肤色的用户，直方图均衡处理后的图像存在对比度较差，图像不自然的问题；而在采用非直方图均衡处理的图像增强的方法中，则存在方法复杂，硬件结构复杂等问题。
发明内容
本发明解决的问题是图像增强过程存在难以适应复杂光照变化，增强效果较差且方法复杂的问题。
为解决上述问题，本发明技术方案提供一种图像增强方法，用于对图像进行光照补偿；包括：
对像素点的亮度值的光照分量和反射分量进行分离；
基于所述从像素点的亮度值中所分离的反射分量对所述像素点的亮度值进行增强处理，以实现对图像的光照补偿。
可选的，所述图像为YUV格式，所述像素点的亮度值为所述像素点的Y分量。
可选的，所述像素点的亮度值为所述图像经直方图均衡化处理后的所述像素点的亮度值。
可选的，对图像进行直方图均衡化处理的过程包括：
获取图像的各灰度阶所出现次数的Lp范数；
基于所述各灰度阶所出现次数的Lp范数对所述图像进行直方图均衡化。
可选的，通过如下方式获取Lp范数：
预先将小于第一阈值的整数所对应的Lp范数进行存储；
通过查找所述存储的整数所对应的Lp获取图像的各灰度阶所出现次数的Lp范数。
可选的，所述存储过程包括：将每间隔第二阈值数目时的整数所对应的Lp范数进行存储。
可选的，所述第一阈值根据所述图像的分辨率进行相应的设定。
可选的，所述获取图像的各灰度阶所出现次数的Lp范数包括：当所述灰度阶所出现次数大于第一阈值时，所述灰度阶所出现次数的Lp范数值为所述灰度阶出现次数为第一阈值时所对应的Lp范数值。
可选的，所述Lp范数的p的取值范围为0≤p＜1。
可选的，通过如下公式对所述图像中的像素点进行直方图均衡化：
其中，I(x，y)为所述图像中在(x，y)位置处的像素点的亮度值，j为所述图像中的灰度阶的索引值，M为所述图像中的灰度阶的总的个数，H*(j)为图像中的灰度阶j所出现次数的Lp范数值，ψ(I(x,y))为在(x，y)位置处的像素点经直方图均衡化处理后的亮度值。
可选的，所述对像素点的亮度值中的光照分量和反射分量进行分离的过程包括：
对公式I(x,y)＝Ir(x,y)·Ii(x,y)两边求取对数，以实现对像素点的亮度值中的光照分量和反射分量的分离；
其中，I(x，y)为所述图像中在(x，y)位置处的像素点的亮度值，Ir(x,y)为所述像素点的亮度值中的反射分量，Ii(x,y)为所述像素点的亮度值中的光照分量。
可选的，还包括：
对公式I(x,y)＝Ir(x,y)·Ii(x,y)两边求取对数后进行正则化处理，以获取所述像素点的亮度值中的反射分量Ir(x,y)的对数值。
可选的，通过如下公式进行正则化变换：
其中，A为需要进行正则化处理的矩阵或向量，N(A)为A经过正则化处理后的值，Amax为所述矩阵或向量中的最大元素所组成的矩阵或向量，Amin为所述矩阵或向量中的最小元素所组成的矩阵或向量，Lmax和Lmin为需要正则化的数值区间的边界值；所述Amax和Amin的尺寸与A相同。
可选的，通过如下公式对像素点的亮度值进行增强处理：
其中，Ienhanced(x,y)为在(x，y)位置处的像素点经增强处理后的亮度值，I(x，y)为所述图像中在(x，y)位置处的像素点
的亮度值，j为所述图像中的灰度阶的索引值，M为所述图像中的灰度阶的总的个数，H*(j)
为图像中的灰度阶为j所出现次数的Lp范数值，k为强度系数，R(x,y)像素点的亮度值中的
反射分量Ir(x,y)的对数值。
本发明技术方案还提供一种图像增强装置，用于对图像进行光照补偿；所述装置包括：
分离单元，用于对像素点的亮度值的光照分量和反射分量进行分离；
增强单元，用于基于所述从像素点的亮度值中所分离的反射分量对所述像素点的亮度值进行增强处理，以实现对图像的光照补偿。
本发明技术方案还包一中图像增强系统，用于对图像进行光照补偿；包括如上所述的图像增强装置。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：
通过对像素点的亮度值的光照分量和反射分量进行分离，进而实现基于所述从像素点的亮度值中所分离的反射分量对所述像素点进行光照补偿的方法，可以使得图像可以适应复杂的光照变化，对于不同肤色的用户均可以取得较好的成像效果，使得所获取的图像色彩更加舒适和自然，且本方法实现较为简单，软件和硬件成本较低。
进一步，在对图像进行增强处理之前，首先通过基于Lp范数对图像进行直方图均衡化处理，使得图像的对比度有效提高，图像整体或局部特征有效得到改善，使源图像中较暗部分变得较亮，凸显出更多的图像细节，增加图像的层次感，有效提高图像成像效果。
附图说明
图1是本发明技术方案提供的图像增强方法的数据流示意图；
图2是本发明技术方案提供的图像增强方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的图像增强方法的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的图像增强装置的结构示意图。
具体实施方式
在现有技术中，在采用直方图均衡处理的图像增强方法中存在增强效果较差，难以适应复杂光照变化，对于不同的光照条件、不同肤色的用户，直方图均衡处理后的图像存在对比度较差，图像不自然的问题；而在采用非直方图均衡处理的图像增强的方法中，则存在方法复杂，硬件结构复杂等问题。
为解决上述技术问题，本发明技术方案提供一种图像增强方法。为了可以有效提高图像的视觉效果，使得图像能够适应复杂的光照变化，在本发明技术方案中对图像做光照补偿以便提高图像质量。
在对图像处理之前，首先需要从图像中获取像素点的亮度值，可以将图像转换到含有亮度和色度分量的空间中，例如将图像转换为YUV格式、YCbCr格式等，进而得到YUV或者YCbCr色彩空间中Y分量，即可以获取图像中的各像素点的亮度值，所述像素点的亮度值为该像素点的Y分量值。
请参考图1，图1是本发明技术方案提供的图像增强方法的数据流示意图，在对原始图像S进行处理时，将所述原始图像S转换到YUV色度空间中，对于图像中的Y分量1，也即亮度分量进行处理，以分离出亮度分量Y中的光照分量11和反射分量12，进而基于亮度分量中所分离的反射分量12对图像中的Y分量1进行增强处理，最后基于增强后的Y分量4和图像原始的色度分量U分量2和V分量3获取增强后的图像H，实现对图像的光照补偿。
图2是本发明技术方案提供的图像增强方法的流程示意图，如图2所示，首先执行步骤S1，对像素点的亮度值的光照分量和反射分量进行分离。
在对图像进行处理时，以像素点为单位对图像中的每一个像素点均采用本发明技术方案提供的图像增强方法进行增强处理。
对于图像中的像素点，首先将所述像素点的亮度值的光照分量和反射分量进行分离。
对于图像中的每一个像素点的亮度值均可以表示为所述对应该像素点的光照分量和反射分量的乘积的形式，为了对所述光照分量和反射分量进行分量，可以分别对其求取对数，进而将所述像素点的亮度值所对应的光照分量和反射分量表现为和值的形式，实现对像素点的亮度值的光照分量和反射分量的分离。
执行步骤S2，基于所述从像素点的亮度值中所分离的反射分量对所述像素点的亮度值进行增强处理，以实现对图像的光照补偿。
在从所述像素点的亮度分量值中分离出反射分量后，可以结合所述反射分量以及图像的灰度直方图的统计信息对所述像素点进行增强处理，进而实现对图像的光照补偿。
该方法可以使得图像可以适应复杂的光照变化，对于不同肤色的用户均可以取得较好的成像效果，使得所获取的图像色彩更加舒适和自然，且本方法实现较为简单，无需复杂的软件和硬件。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
为了可以取得更好的增强处理效果，可以首先对图像进行直方图均衡处理，以使得图像的对比度和锐度等得到提高。
图像的直方图均衡处理可将其灰度范围拉伸到0-255的灰度级之间来显示，从而使图像的对比度提高，改善图像质量。直方图均衡化能够增强整个图像对比度，使图像整体或局部特征能有效地改善，直方图均衡化处理可以有效地用于图像增强中。
由于在采用直方图均衡处理后，可能图像仍然存在一些比较暗的区域，通过如上本发明技术方案所提供的图像增强的方法，对均衡化处理后的图像进一步进行处理，实现对图像的光照补偿，提高图像质量。
所述对图像进行直方图均衡处理的方法可以采用现有技术中的多种方法进行均衡化处理，在本实施例中，考虑到在传统的直方图均衡处理中，若某一灰度阶出现的次数非常高，这个灰度阶在直方图均衡后的图像中将占有很多个灰度阶，会严重挤压其它灰度阶所占的权重。
所以在本实施例中，采用当某一灰度阶出现的次数刚开始增加的时候，该灰度阶的权重随着次数的增加也较快的进行增强，而当所述灰度阶出现的次数较高的时候，随着所述灰度阶出现的次数的继续增加，该灰度阶在图像中所占的权重的增长速度应该较慢一些，这样才会使得图像的灰度阶分布的更为合理，基于这一分析，所以在本实施例中，基于各灰度阶出现的次数的Lp范数实现对图像的均衡化处理，以实现连续、平滑地对图像直方图每一灰度阶的权重进行合理的校正。
所述图像的灰度阶可以理解为是与图像中的像素点的亮度值是相对应的。举例来说，若图像的亮度值的取值范围为[0，255]，则说明所述图像的灰度阶共有0至255共256阶灰度。
在对图像采用基于Lp范数的直方图均衡处理后，对于图像中的每一个像素点，对像素点的亮度值的光照分量和反射分量进行分离，进而基于所述从像素点的亮度值中所分离的反射分量对所述像素点的亮度值进行增强处理，图3是本实施例提供的图像增强方法的流程示意图。
如图3所示，首先执行步骤S301，统计图像的每一个灰度阶所出现的次数。
可以记图像的灰度阶总共有M阶，通过所述图像的直方图信息可以获取在所述图像中每一阶灰度所出现的次数。
所述灰度阶所出现的次数可以通过统计图像中各灰度阶所对应的像素点的个数进行相应的确定，图像中某一个灰度阶所对应的像素点的个数即为该灰度阶所出现的次数。
在本实施例中，用H(j)表示灰度阶j在图像中所出现的次数。其中j的取值范围为0≤j≤M。
执行步骤S302，获取每一个灰度阶所出现次数的Lp范数。
在得到各灰度阶所出现的次数，可以对每一个灰度阶所出现的次数求取其Lp范数。其中，p的取值范围为0≤p＜1。
具体地，在本实施例中所述每一个灰度阶所出现次数的Lp次数就是对所述次数求取p次幂。
通过公式(1)求取灰度阶所出现次数的Lp范数。
H*(j)＝H(j)p (1)
其中，H*(j)表示灰度阶j所出现的次数的Lp范数。
为了提高计算的速度，可以预先将一定数值范围内的整数的Lp范数进行存储，例如将小于第一阈值的整数所对应的Lp范数进行存储。所述第一阈值的取值可以根据图像的分辨率进行相应的设定。
在步骤S302需要获取灰度阶所出现次数的Lp范数时，可以直接查找预先所存储的整数的Lp范数，直接获取到灰度阶所出现次数的Lp范数。
具体地，在本实施例中，可以预先将整数0至Q的p次幂存储在一个查找表中。所述Q值即为如上所述的第一阈值，例如，通常对于8M像素的图像而言，对于灰度阶为256阶灰度的图，Q的取值可以为200000。
由于当所述灰度阶出现的次数较高的时候，随着所述灰度阶出现的次数的继续增加，该灰度阶在图像中所占的权重的增长速度应该较慢一些，这样才会使得图像的灰度阶分布的更为合理，所以在本实施例中，当某一个灰度阶所出现次数的超过如上所述的Q值时，可以认为该灰度阶在图像中所占的权重不应该再继续增加，仍然以该灰度阶所出现的次数为Q次时所获取到的Lp范数值，作为所述灰度阶所出现次数的Lp范数值。
另外，在对整数0至Q的p次幂进行存储的过程中，考虑到占用存储空间的问题，可以将每间隔第二阈值数目的整数所对应的Lp范数值进行相应的存储。
例如，在本实施例中，可以每隔100个整数存储一个整数所对应的Lp范数值，即将整数0、整数100、整数200等间隔100的整数的Lp范数值进行存储。
在步骤S302中，通过查找预先所存储的整数的Lp范数的查找表，就可以直接获取到各灰度阶所出现次数的Lp范数。
执行步骤S303，对图像进行直方图均衡化处理。
基于步骤S302中所得到的对应各灰度阶所出现次数的Lp范数，实现对图像中的各像素点进行直方图均衡化的处理，进而实现对整幅图像的直方图均衡化处理。
通过公式(2)获取像素点均衡化处理后的亮度值。
其中，I(x，y)为所述图像中在(x，y)位置处的像素点的亮度值，j为所述图像中的灰度阶的索引值，M为所述图像中的灰度阶的总的个数，H*(j)为图像中的灰度阶j所出现次数的Lp范数值，ψ(I(x,y))为在(x，y)位置处的像素点经直方图均衡化处理后的亮度值。x的取值范围为0≤x<Width，所述Width为图像的宽度；y的取值范围为0≤y<height，所述height为图像的高度。
对于原始图像中的每一个像素点，均可以通过公式(2)实现对该像素点的直方图均衡化处理，进而实现对整幅图像的均衡化处理。
经过基于Lp范数的直方图的均衡化处理后，图像的对比度和锐度都会有一定的提高，但仍然可能存在一些较暗的区域，例如，若拍摄的人物为黑色肤色的人种，则所拍摄的人物的可能存在相对较黑的区域，为了使图像的视觉效果更好，可以通过后续步骤对图像进行光照补偿，以便进一步提高图像的质量。
执行步骤S304，对图像中的各像素点的亮度值中的光照分量和反射分量进行分离。
对于所述图像中在(x，y)位置处的像素点的亮度值I(x，y)可以由公式(3)所示出的对应该像素点的亮度值的光照分量Ii(x,y)和该像素点的亮度值的反射分量Ir(x,y)的乘积得到。
I(x,y)＝Ir(x,y)·Ii(x,y) (3)
为了将像素点的亮度值中的光照分量和反射分量分离开来，首先对公式(3)两边求取对数，得到公式(4)。
J(x,y)＝lnI(x,y) (4)
＝lnIr(x,y)+lnIi(x,y)
对于图像中的任意一个位置处的像素点，均可以通过公式(4)将对应位置处像素点的亮度值中的光照分量和反射分量进行分离。
执行步骤S305，对图像进行正则化变换。
考虑到，当光源较远时，图像中各像素点的亮度值的光照分量Ii(x,y)的变化量相对于反射分量Ir(x,y)的变化量而言是较小的，可以通过公式(5)对图像进行正则化变换以对所述光照分量Ii(x,y)进行滤除。
具体地，可以通过公式(5)对图像进行正则化变换。
其中，A为需要进行正则化处理的矩阵或向量，N(A)为A经过正则化处理后的值，Amax为所述矩阵或向量中的最大元素所组成的矩阵或向量，Amin为所述矩阵或向量中的最小元素所组成的矩阵或向量，Lmax和Lmin为需要正则化的数值区间的边界值；所述Amax和Amin的尺寸与A相同。
在本实施例中，A即为图像中各像素点的亮度值所组成的矩阵，Amax为所述矩阵中的最大元素所组成的矩阵，Amin为所述矩阵中的最小元素所组成的矩阵，所述Amax和Amin的尺寸与图像各像素点所确定的矩阵A的尺寸相同。
所述Lmax和Lmin为需要正则化的数值区间的上界值和下界值，例如，若需要将图像的像素点的亮度值正则化到普通8bit深度的[0,255]的区间上，则可以令Lmax的值为255，令Lmin的值为0即可。
显然，如上所述的正则化变换满足平移和缩张不变的性质，即对于任意的常实数u和v，均满足：
N(A)＝N(uA+v) (6)
结合公式(4)和公式(5)，对由公式(4)所表示的图像进行正则化变换，请参考公式(7)。
N(J(x,y))＝N(lnIr(x,y)+lnIi(x,y)) (7)
由于如上所述图像中各像素点的亮度值的光照分量Ii(x,y)的变化量相对于反射分量Ir(x,y)的变化量而言是较小的，因此可以将lnIi(x,y)近似地看作是一个常数，故通过公式(7)进行正则化变换的过程中，结合参考公式(6)，可以将近似常数的lnIi(x,y)进行滤除。
具体地，请参考如下推导过程。
N(J(x,y))＝N(lnIr(x,y)+lnIi(x,y))
≈N(lnIr(x,y))
＝R(x,y)
推导得到的N(lnIr(x,y))即为图像正则化后的各像素点的亮度值的反射分量的对数，在此记为R(x,y)。
执行步骤S306，对图像中的各像素点的亮度值进行增强处理。
在对图像进行正则化处理，对于图像中的每一个像素点均可以得到像素点的亮度值的反射分量Ir(x,y)的对数值R(x,y)。
可以通过如下所示的公式(8)实现对图像中各像素点的亮度值的增强处理。
其中，Ienhanced(x,y)为在(x，y)位置处的像素点经增强处理后的亮度值，I(x，y)为所述图像中在(x，y)位置处的像素点
的亮度值，j为所述图像中的灰度阶的索引值，M为所述图像中的灰度阶的总的个数，H*(j)
为图像中的灰度阶j所出现次数的Lp范数值，k为强度系数，R(x,y)像素点的亮度值中的反
射分量Ir(x,y)的对数值。
其中k为调节增强处理强度的系数，所述k的取值可以根据实际的图像增强处理效果、处理需求进行相应的设定。k值取得越大，增强处理的强度越小。
如上所示出的中，I(x,y)k也可以通过查
表的形式获取。
因为I(x,y)的取值范围为0≤I(x,y)<M，所以对于I(x,y)而言只有M种可能的取值，可以预先将这M种可能的I(x,y)的k次幂进行相应的存储，则在通过公式(8)对像素点的亮度值进行增强处理的过程中，可以通过查找表快速获得I(x,y)k值，进而提高图像的增强处理速度。
本实施例所提供的图像增强方法，可以使得图像可以适应复杂的光照变化，对于不同肤色的用户均可以取得较好的成像效果，使得所获取的图像色彩更加舒适和自然，且本方法实现较为简单，软件和硬件成本较低。
进一步，在对图像进行增强处理之前，首先通过基于Lp范数对图像的直方图均衡化处理，使得图像的对比度有效提高，图像整体或局部特征有效得到改善，使源图像中较暗部分变得较亮，凸显出更多的图像细节，增加图像的层次感，有效提高图像成像效果。
对应上述图像增强处理方法，本发明实施例还提供一种增强处理装置，所述装置包括分离单元U11和增强单元U12。
所述分离单元U11，用于对像素点的亮度值的光照分量和反射分量进行分离；
所述增强单元U12，用于基于所述从像素点的亮度值中所分离的反射分量对所述像素点的亮度值进行增强处理，以实现对图像的光照补偿。
所述装置还包括处理单元U13，用于在所述分离单元U11对图像进行处理之前，对图像进行直方图均衡化处理。
所述处理单元U13包括范数获取单元U131和均衡单元U132。
所述范数获取单元U131，用于获取图像的各灰度阶所所出现次数的Lp范数；
所述均衡单元U132，用于基于所述各灰度阶所所出现次数的Lp范数对所述图像进行直方图均衡化，以实现对所述图像的增强处理。
所述处理单元U13还包括存储单元U133和查找单元U134。
所述存储单元U133，用于预先将小于第一阈值的整数所对应的Lp范数进行存储；
所述查找单元U134，用于通过查找所述存储的整数所对应的Lp获取图像的各灰度阶所出现次数的Lp范数。
所述装置还包括正则化单元U14，用于对公式I(x,y)＝Ir(x,y)·Ii(x,y)两边求取对数后进行正则化处理，以获取所述像素点的亮度值中的反射分量Ir(x,y)的对数值。
对应上述图像增强装置，本发明实施例还提供一种图像增强系统，所述系统包括如上所述的图像增强装置。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (16)
1.一种图像增强方法，用于对图像进行光照补偿；其特征在于，包括：
对像素点的亮度值的光照分量和反射分量进行分离；
基于从像素点的亮度值中所分离的反射分量对所述像素点的亮度值进行增强处理，以实现对图像的光照补偿；
所述对像素点的亮度值中的光照分量和反射分量进行分离的过程包括：
对公式I(x,y)＝Ir(x,y)·Ii(x,y)两边求取对数，以实现对像素点的亮度值中的光照分量和反射分量的分离；
其中，I(x，y)为所述图像中在(x，y)位置处的像素点的亮度值，Ir(x,y)为所述像素点的亮度值中的反射分量，Ii(x,y)为所述像素点的亮度值中的光照分量；
对公式I(x,y)＝Ir(x,y)·Ii(x,y)两边求取对数后进行正则化处理，以获取所述像素点的亮度值中的反射分量Ir(x,y)的对数值；
通过如下公式对像素点的亮度值进行增强处理：
其中，Ienhanced(x,y)为在(x，y)位置处的像素点经增强处理后的亮度值，
I(x，y)为所述图像中在(x，y)位置处的像素点的亮度值，j为所述图像中的灰度阶的索引值，M为所述图像中的灰度阶的总的个数，H*(j)为图像中的灰度阶j所出现次数的Lp范数值，k为强度系数，R(x,y)为像素点的亮度值中的反射分量Ir(x,y)的对数值。
2.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述图像为YUV格式，所述像素点的亮度值为所述像素点的Y分量。
3.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述像素点的亮度值为所述图像经直方图均衡化处理后的所述像素点的亮度值。
4.如权利要求3所述的图像增强方法，其特征在于，对图像进行直方图均衡化处理的过程包括：
获取图像的各灰度阶所出现次数的Lp范数；
基于所述各灰度阶所出现次数的Lp范数对所述图像进行直方图均衡化。
5.如权利要求4所述的图像增强方法，其特征在于，通过如下方式获取Lp范数：
预先将小于第一阈值的整数所对应的Lp范数进行存储；
通过查找所述存储的整数所对应的Lp获取图像的各灰度阶所出现次数的Lp范数。
6.如权利要求5所述的图像增强方法，其特征在于，所述存储过程包括：将每间隔第二阈值数目时的整数所对应的Lp范数进行存储。
7.如权利要求5所述的图像增强方法，其特征在于，所述第一阈值根据所述图像的分辨率进行相应的设定。
8.如权利要求4所述的图像增强方法，其特征在于，所述获取图像的各灰度阶所出现次数的Lp范数包括：当所述灰度阶所出现次数大于第一阈值时，所述灰度阶所出现次数的Lp范数值为所述灰度阶出现次数为第一阈值时所对应的Lp范数值。
9.如权利要求4所述的图像增强方法，其特征在于，所述Lp范数的p的取值范围为0≤p＜1。
10.如权利要求4所述的图像增强方法，其特征在于，通过如下公式对所述图像中的像素点进行直方图均衡化：
其中，I(x，y)为所述图像中在(x，y)位置处的像素点的亮度值，j为所述图像中的灰度阶的索引值，M为所述图像中的灰度阶的总的个数，H*(j)为图像中的灰度阶j所出现次数的Lp范数值，ψ(I(x,y))为在(x，y)位置处的像素点经直方图均衡化处理后的亮度值。
11.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，通过如下公式进行正则化变换：
其中，A为需要进行正则化处理的矩阵或向量，N(A)为A经过正则化处理后的值，Amax为所述矩阵或向量中的最大元素所组成的矩阵或向量，Amin为所述矩阵或向量中的最小元素所组成的矩阵或向量，Lmax和Lmin为需要正则化的数值区间的边界值；所述Amax和Amin的尺寸与A相同。
12.一种图像增强装置，用于对图像进行光照补偿；其特征在于，包括：
分离单元，用于对像素点的亮度值的光照分量和反射分量进行分离；
增强单元，用于基于从像素点的亮度值中所分离的反射分量对所述像素点的亮度值进行增强处理，以实现对图像的光照补偿；
正则化单元，用于对公式I(x,y)＝Ir(x,y)·Ii(x,y)两边求取对数，以实现对像素点的亮度值中的光照分量和反射分量的分离，并且对公式I(x,y)＝Ir(x,y)·Ii(x,y)两边求取对数后进行正则化处理，以获取所述像素点的亮度值中的反射分量Ir(x,y)的对数值；
其中，I(x，y)为所述图像中在(x，y)位置处的像素点的亮度值，Ir(x,y)为所述像素点的亮度值中的反射分量，Ii(x,y)为所述像素点的亮度值中的光照分量；
所述增强单元，用于通过如下公式对像素点的亮度值进行增强处理：其中，Ienhanced(x,y)为在(x，y)位置处的像素点经增强处理后的亮度值，
I(x，y)为所述图像中在(x，y)位置处的像素点的亮度值，j为所述图像中的灰度阶的索引值，M为所述图像中的灰度阶的总的个数，H*(j)为图像中的灰度阶j所出现次数的Lp范数值，k为强度系数，R(x,y)为像素点的亮度值中的反射分量Ir(x,y)的对数值。
13.如权利要求12所述的图像增强装置，其特征在于，还包括：处理单元，用于对所述图像进行直方图均衡化处理。
14.如权利要求13所述的图像增强装置，其特征在于，所述处理单元包括：
范数获取单元，用于获取图像的各灰度阶所出现次数的Lp范数；
均衡单元，用于基于所述各灰度阶所出现次数的Lp范数对所述图像进行直方图均衡化，以实现对所述图像的增强处理。
15.如权利要求14所述的图像增强装置，其特征在于，所述处理单元还包括：
存储单元，用于预先将小于第一阈值的整数所对应的Lp范数进行存储；
查找单元，用于通过查找所述存储的整数所对应的Lp范数获取图像的各灰度阶所出现次数的Lp范数。
16.一种图像增强系统，用于对图像进行光照补偿；其特征在于，包括：
如权利要求12至权利要求15任一项所述的图像增强装置。
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| CN101783963A (zh) * | 2010-02-10 | 2010-07-21 | 西安理工大学 | 一种具有高光抑制的夜间图像增强方法 |
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