CN105263008A - 低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置 - Google Patents

低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置 Download PDF

Info

Publication number
CN105263008A
CN105263008A CN201410276357.2A CN201410276357A CN105263008A CN 105263008 A CN105263008 A CN 105263008A CN 201410276357 A CN201410276357 A CN 201410276357A CN 105263008 A CN105263008 A CN 105263008A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
infrared light
rgb
light image
color
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201410276357.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105263008B (zh
Inventor
朱力于
吴贻刚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen ZTE Netview Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen ZTE Netview Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen ZTE Netview Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen ZTE Netview Technology Co Ltd
Priority to CN201410276357.2A priority Critical patent/CN105263008B/zh
Publication of CN105263008A publication Critical patent/CN105263008A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105263008B publication Critical patent/CN105263008B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开了一种低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置,所述方法首先采集一张没有混合红外光线的正常自然光照下的彩色图像,然后再采集一张混合红外光以及自然光光线的图像,并将两张图像作匹配,找出各个匹配的像素点上在两张图像中分别对应的正常色彩的RGB值以及混合光线图像的RGB值,根据两幅图像的像素值可以得到红外光照图像,并据此得到当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系。采用本发明,在较低环境照度环境以及红外补光的条件下,可以保证监控设备对监控目标具有良好的隐蔽性,同时还可以得到画质得到提升了的彩色图像。

Description

低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置
技术领域
本发明属于图像处理技术领域,具体而言,涉及一种低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置。
背景技术
随着当前视频监控技术的不断发展,人们对视频监控性能的要求也随之越来越高,一方面要求在低环境照度下能够有清晰干净的画质表现,另一方面则要求监控设备具有较好的隐蔽性,以避免对监控目标造成干扰。
传统的依靠灯光补光的监控设备必然会严重干扰到监控的目标,无法满足对监控设备隐蔽性的要求。基于此,现有技术公开了采用红外模式的监控设备可以利用环境中或者自身补光的红外光,达到在低环境照度条件下获取明亮清晰画质图像的目的,同时又由于红外光具有不被肉眼可见的特点,不会对监控目标造成过多的干扰。但是本发明人发现,由于采用红外模式,撷取的视频图像中的色彩通常与可见光条件下的真实色彩差别较大,所以现有技术中在低照度环境下采用红外补光采集图像时,通常采用黑白模式进行图像采集,从而失去了画面中的彩色信息。
为了获得低照度条件下的彩色图像,现有技术提出了基于红外光线下的白平衡技术以获得彩色图像,即在红外条件下得到接近可见光环境下的物体真实色彩。但是由于红外光线的反射和吸收与可见光不同,因此在现有的技术方案中,采用调整图像白平衡的方式,依然无法解决红外光存在时的偏色问题。
发明内容
在现有技术的基础上,本发明人想到:如果能够将混杂了红外光线的图像通过一定的方法转换成正常光照下的彩色图像,同时由于又加入了红外光线的照度,从而使得在低光照环境下不必大幅提高成本、采用更为昂贵的低照度感光器就可以拥有很好的图像捕捉能力,同时还可以避免现有技术中基于红外光线下的白平衡技术所带来的偏色问题。基于此,本发明实施例的目的在于提供一种低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置。
本发明实施例采用以下技术方案实现:
一种低环境照度下的彩色图像质量提升方法,包括:
初始化步骤:
分别采集一自然光照条件下的可见光图像以及红外补光条件下的混合光照图像;
对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理后,对经匹配处理的两幅图像作差值计算以获得红外光照图像;
依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB);
以及,图像质量提升处理步骤:
对采集的混合光照图像,依据其自然光照色彩RGB以及所述函数关系IR=F(RGB)得到每个像素点的红外补光色彩分量IR,并将当前混合光照图像每个像素点的自然光照色彩RGB值与红外补光色彩分量IR分别进行叠加处理得到彩色图像。
优选地,对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理之前,先分别对所述混合光照图像以及可见光图像进行降噪处理。
优选地,依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB)的步骤包括:
依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照条件下的红外光的比例;
依据所述红外光的比例计算得到当前混合光照图像中红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB)。
一种低环境照度下的彩色图像质量提升装置,包括:
采集模块,用于分别采集一自然光照条件下的可见光图像以及红外补光条件下的混合光照图像;
第一图像处理模块,用于对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理后,对经匹配处理的两幅图像作差值计算以获得红外光照图像;
拟合模块,用于依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB);
第二图像处理模块,用于对采集的混合光照图像,依据其自然光照色彩RGB以及所述函数关系IR=F(RGB)得到每个像素点的红外补光色彩分量IR,并将当前混合光照图像每个像素点的自然光照色彩RGB值与红外补光色彩分量IR分别进行叠加处理得到彩色图像。
优选地,所述采集模块通过控制红外滤光片的切换,以分别采集一自然光照条件下的可见光图像以及红外补光条件下的混合光照图像。
优选地,所述第一图像处理模块对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理之前,先分别对所述混合光照图像以及可见光图像进行降噪处理。
优选地,所述拟合模块包括:
第一计算单元,用于依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照条件下的红外光的比例;
第二计算单元,用于依据所述红外光的比例计算得到当前混合光照图像中红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB)。
本发明解决了在有红外光线辅助的混合光源条件下,对获取的混合光照图像进行图像处理,以将偏色的图像矫正为图像亮度得到增强了且画质提升了的正常彩色图像。采用本发明,在较低环境照度环境以及红外补光的条件下,可以保证监控设备对监控目标具有良好的隐蔽性,同时还可以得到画质得到提升了的彩色图像。
附图说明
图1为本发明实施例提供的低环境照度下的彩色图像质量提升方法流程示意图;
图2为本发明实施例提供的低环境照度下的彩色图像质量提升装置结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优异效果,下面将结合具体实施例以及附图做进一步的说明。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明所述技术方案作进一步的详细描述,以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
本发明的核心思想是:首先采集一张没有混合红外光线的正常自然光照下的彩色图像,然后再采集一张混合红外光以及自然光光线的图像,并将两张图像作匹配,找出各个匹配的像素点上在两张图像中分别对应的正常色彩的RGB值以及混合光线图像的RGB值,根据两幅图像的像素值可以得到红外光照图像,并据此得到当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系。在完成所述初始化后,后续采集的任意一帧视频图像均可以依据所述函数关系直接进行图像处理,以获得图像质量得到了提升了的彩色图像。
具体地,如图1所示,本发明实施例提供的一种低环境照度下的彩色图像质量提升方法,包括:
S1、初始化步骤:
S11、分别采集一自然光照条件下的可见光图像以及红外补光条件下的混合光照图像;
S12、对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理后,对经匹配处理的两幅图像作差值计算以获得红外光照图像;
S13、依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB);
S2、以及,图像质量提升处理步骤:
对采集的混合光照图像,依据其自然光照色彩RGB以及所述函数关系IR=F(RGB)得到每个像素点的红外补光色彩分量IR,并将当前混合光照图像每个像素点的自然光照色彩RGB值与红外补光色彩分量IR分别进行叠加处理得到彩色图像。假设当前混合光照图像中某一像素点的值为R’G’B’,则在彩色图像还原过程中,采用(R’G’B’)=(RGB)+F(RGB),得到输出彩色图像在相应像素点的RGB值。
在所述步骤S12中,对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理之前,考虑到当前环境照度较低,因此可以先分别对所述混合光照图像以及可见光图像进行降噪处理。
在所述步骤S13中,本实施例中,依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB)的步骤包括:
S131、依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照条件下的红外光的比例;
S132、依据所述红外光的比例计算得到当前混合光照图像中红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB)。
或者在其他实施例中,还可以依据所述红外光照图像以及可见光图像,得到混合光照图像在每一个像素点上的RGB值以及对应的红外补光色彩分量IR,通过统计这些关系,从而得到当前混合光照图像中红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB)。例如可以通过将两副匹配图像的对应像素点的RGB值和红外补光色彩分量IR值作为一维向量,从而通过曲线拟合得到所述函数关系F(RGB)。
本发明解决了在有红外光线辅助的混合光源条件下,对获取的混合光照图像进行图像处理,以将偏色的图像矫正为图像亮度得到增强了且画质提升了的正常彩色图像。采用本发明,在较低环境照度环境以及红外补光的条件下,可以保证监控设备对监控目标具有良好的隐蔽性,同时还可以得到画质得到提升了的彩色图像。
假设当前图像感光器的RGB像素点对红外光线吸收率一样,并且根据初始化得到的混合光照图像中红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系为IR=a1*R+a2*G+a3*B。
对混合光照条件下视频序列每一帧的具体实施过程如下:
对每一个像素Img_IR(x,y)的像素值(R’G’B’),由于每个像素点对于红外光线的吸收率是一样的,所以R’=R+IR,G’=G+IR,B’=B+IR,其中RGB是混合光照图像中的可见光分量的值(即自然光照色彩RGB),R’G’B’是最终输出的彩色图像每个像素点的RGB值。
根据方程IR=a1*R+a2*G+a3*B,可输出图像亮度得到提升且无偏色问题的彩色图像。
与上述方法实施例相对应地,本发明还提供了一种低环境照度下的彩色图像质量提升装置的实施例,如图2所示,其包括:
采集模块10,用于分别采集一自然光照条件下的可见光图像以及红外补光条件下的混合光照图像;
第一图像处理模块20,用于对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理后,对经匹配处理的两幅图像作差值计算以获得红外光照图像;
拟合模块30,用于依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB);
第二图像处理模块40,用于对采集的混合光照图像,依据其自然光照色彩RGB以及所述函数关系IR=F(RGB)得到每个像素点的红外补光色彩分量IR,并将当前混合光照图像每个像素点的自然光照色彩RGB值与红外补光色彩分量IR分别进行叠加处理得到彩色图像。
具体地,所述采集模块通过控制红外滤光片的切换,以分别采集一自然光照条件下的可见光图像以及红外补光条件下的混合光照图像。
优选实施方式中,所述第一图像处理模块对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理之前,先分别对所述混合光照图像以及可见光图像进行降噪处理。
本实施例中,所述拟合模块30包括:
第一计算单元301,用于依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照条件下的红外光的比例;
第二计算单元302,用于依据所述红外光的比例计算得到当前混合光照图像中红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB)。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种低环境照度下的彩色图像质量提升方法,其特征在于,包括:
初始化步骤:
分别采集一自然光照条件下的可见光图像以及红外补光条件下的混合光照图像;
对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理后,对经匹配处理的两幅图像作差值计算以获得红外光照图像;
依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB);
以及,图像质量提升处理步骤:
对采集的混合光照图像,依据其自然光照色彩RGB以及所述函数关系IR=F(RGB)得到每个像素点的红外补光色彩分量IR,并将当前混合光照图像每个像素点的自然光照色彩RGB值与红外补光色彩分量IR分别进行叠加处理得到彩色图像。
2.如权利要求1所述的低环境照度下的彩色图像质量提升方法,其特征在于,对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理之前,先分别对所述混合光照图像以及可见光图像进行降噪处理。
3.如权利要求1所述的低环境照度下的彩色图像质量提升方法,其特征在于,依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB)的步骤包括:
依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照条件下的红外光的比例;
依据所述红外光的比例计算得到当前混合光照图像中红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB)。
4.一种低环境照度下的彩色图像质量提升装置,其特征在于,包括:
采集模块,用于分别采集一自然光照条件下的可见光图像以及红外补光条件下的混合光照图像;
第一图像处理模块,用于对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理后,对经匹配处理的两幅图像作差值计算以获得红外光照图像;
拟合模块,用于依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照图像中的红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB);
第二图像处理模块,用于对采集的混合光照图像,依据其自然光照色彩RGB以及所述函数关系IR=F(RGB)得到每个像素点的红外补光色彩分量IR,并将当前混合光照图像每个像素点的自然光照色彩RGB值与红外补光色彩分量IR分别进行叠加处理得到彩色图像。
5.如权利要求4所述的低环境照度下的彩色图像质量提升装置,其特征在于,所述采集模块通过控制红外滤光片的切换,以分别采集一自然光照条件下的可见光图像以及红外补光条件下的混合光照图像。
6.如权利要求4所述的低环境照度下的彩色图像质量提升装置,其特征在于,所述第一图像处理模块对所述混合光照图像以及可见光图像进行图像内容匹配处理之前,先分别对所述混合光照图像以及可见光图像进行降噪处理。
7.如权利要求4所述的低环境照度下的彩色图像质量提升装置,其特征在于,所述拟合模块包括:
第一计算单元,用于依据所述红外光照图像以及可见光图像计算出当前混合光照条件下的红外光的比例;
第二计算单元,用于依据所述红外光的比例计算得到当前混合光照图像中红外补光色彩分量IR与自然光照色彩RGB之间的函数关系IR=F(RGB)。
CN201410276357.2A 2014-06-19 2014-06-19 低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置 Expired - Fee Related CN105263008B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410276357.2A CN105263008B (zh) 2014-06-19 2014-06-19 低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410276357.2A CN105263008B (zh) 2014-06-19 2014-06-19 低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105263008A true CN105263008A (zh) 2016-01-20
CN105263008B CN105263008B (zh) 2018-03-16

Family

ID=55102491

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410276357.2A Expired - Fee Related CN105263008B (zh) 2014-06-19 2014-06-19 低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105263008B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107358181A (zh) * 2017-06-28 2017-11-17 重庆中科云丛科技有限公司 用于人脸活体判断的单目红外可见光摄像头装置及方法
CN108184076A (zh) * 2018-02-01 2018-06-19 天津天地伟业信息系统集成有限公司 一种基于颜色统计的亮度计算算法
CN109285130A (zh) * 2018-09-10 2019-01-29 珠海格力电器股份有限公司 一种景物复现方法、装置、存储介质及终端
CN109951646A (zh) * 2017-12-20 2019-06-28 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像融合方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111988577A (zh) * 2020-08-31 2020-11-24 华通科技有限公司 一种基于图像增强的视频监控方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110169911A1 (en) * 2010-01-14 2011-07-14 Raytheon Company Method and apparatus for colorizing a monochrome infrared image
CN102567979A (zh) * 2012-01-20 2012-07-11 南京航空航天大学 车载红外夜视系统及其多源图像融合方法
CN103686111A (zh) * 2013-12-31 2014-03-26 上海富瀚微电子有限公司 一种基于rgbir图像传感器的颜色校正方法以及装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110169911A1 (en) * 2010-01-14 2011-07-14 Raytheon Company Method and apparatus for colorizing a monochrome infrared image
CN102567979A (zh) * 2012-01-20 2012-07-11 南京航空航天大学 车载红外夜视系统及其多源图像融合方法
CN103686111A (zh) * 2013-12-31 2014-03-26 上海富瀚微电子有限公司 一种基于rgbir图像传感器的颜色校正方法以及装置

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107358181A (zh) * 2017-06-28 2017-11-17 重庆中科云丛科技有限公司 用于人脸活体判断的单目红外可见光摄像头装置及方法
CN109951646A (zh) * 2017-12-20 2019-06-28 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像融合方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN108184076A (zh) * 2018-02-01 2018-06-19 天津天地伟业信息系统集成有限公司 一种基于颜色统计的亮度计算算法
CN108184076B (zh) * 2018-02-01 2020-07-31 天津天地伟业信息系统集成有限公司 一种基于颜色统计的亮度计算方法
CN109285130A (zh) * 2018-09-10 2019-01-29 珠海格力电器股份有限公司 一种景物复现方法、装置、存储介质及终端
CN109285130B (zh) * 2018-09-10 2020-09-22 珠海格力电器股份有限公司 一种景物复现方法、装置、存储介质及终端
CN111988577A (zh) * 2020-08-31 2020-11-24 华通科技有限公司 一种基于图像增强的视频监控方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105263008B (zh) 2018-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. Nighttime haze removal based on a new imaging model
CN105338262B (zh) 一种热成像图像处理方法及装置
CN105263008A (zh) 低环境照度下的彩色图像质量提升方法及其装置
CN102858072B (zh) 照明控制方法及系统
US20150312556A1 (en) Rgb-ir sensor, and method and apparatus for obtaining 3d image by using same
CN103781261B (zh) 红外网络摄像机的红外灯控制方法
CN103593830B (zh) 一种低照度视频图像增强方法
CN103679733B (zh) 一种信号灯图像处理方法及其装置
CN103177424A (zh) 一种低照度图像的增强和去噪方法
CN105868753B (zh) 蓝色车牌颜色的识别方法及装置
US11062480B2 (en) Method and apparatus for processing image
CN106375740A (zh) 生成rgb图像的方法、装置和系统
US20150312541A1 (en) Image pickup device
CN104021527B (zh) 一种图像中雨雪的去除方法
CN109427041B (zh) 一种图像白平衡方法及系统、存储介质及终端设备
CN102903081A (zh) 基于rgb彩色模型的低光照图像增强方法
CN106408526B (zh) 一种基于多层矢量图的能见度检测方法
CN105205794A (zh) 一种低照度图像的同步增强去噪方法
CN107481214A (zh) 一种微光图像与红外图像融合方法
CN104902141B (zh) 图像处理方法及装置
WO2024060576A1 (zh) 一种基于暗通道先验的图像去雾方法
CN103839245B (zh) 基于统计规律的Retinex夜间彩色图像增强方法
CN102187657A (zh) 图像的对比度增强
WO2022218082A1 (zh) 基于人工智能的图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品
US10382733B2 (en) Image processing device and method thereof

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20180316