CN109544466B - 一种基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，属于图像处理技术领域，包括：读取RGB彩色图像，提取分量；R分量对数变换，得滤波后图像LR；计算DR图像；计算灰度图像DR的直方图；计算p≥p0对应的h0；记录H(i)＞h0的灰度值，设置拉伸范围；依次找出灰度值在图像DR上的位置，记录从对应数值；记录H(i)≤h0的灰度值，取出灰度数值，寻找在图像DR灰度值的位置和数值；将R分量输出图像输出；将原彩色图像RGB换成新变量输出彩色图像。本发明将引导滤波与Retinex理论相结合的直方图受限的彩色图像增强方法，主要用于解决图像动态范围窄引起的对比度与清晰度差，提高图像对比度与清晰度，改善图像可视范围与视觉效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种彩色图像Retinex增强方法，特别是涉及一种基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
随着消费级和行业级影像数码设备的市场普及，数字图像处理技术越来越接近于人们的生产生活，为了获得高质量的影像序列或视频数据，人们将数字信号处理技术应用到图像増强领域；传统的引导滤波算法采用局部线性移可变的滤波过程，收集局部像素差异信息，从而进行图像保边平滑处理，通过累加原始图像和输出图像的差值，可获得增强图像；基于Retinex理论的图像增强算法的目的是从图像中去除场景照度分量的影响，获得实际反射分量，从而增强图像。
发明内容
本发明的主要目的是为了提供一种基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，解决图像动态范围小、视觉效果差的问题。
本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：
一种基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，以Retinex理论、引导滤波为基础，调整彩色RGB图像灰度值在规定灰度范围内显示，包括如下步骤：
步骤1：读取RGB彩色图像，提取彩色图像的三个分量R、G、B；
步骤2：R分量对数变换，得滤波后图像LR，R分量对数减去LR对数后指数变换；
步骤3：计算uint8型DR图像；
步骤4：计算灰度图像DR的直方图H(i)；
步骤5：计算p≥p0对应的h0；
步骤6：记录H(i)＞h0的灰度值，设置拉伸范围[ab]；
步骤7：依次找出灰度值在图像DR上的位置idx 1，记录从对应数值；
步骤8：记录H(i)≤h0的灰度值，取出灰度数值，寻找在图像DR灰度值的位置和数值，并记下位置坐标；
步骤9：将R分量输出图像输出，处理G、B分量及对应的输出图像；
步骤10：将原彩色图像RGB换成新变量Rout、Gout、Bout输出彩色图像Imageout。
进一步的，步骤2中，R分量对数变换Rlog＝log(R)，对R分量引导滤波，得滤波后图像LR，取对数变换LRlog＝log(LR)，R分量对数减去LR对数后指数变换(EXPR＝exp(log(R)-log(LR))。
进一步的，步骤3中，依如下公式计算uint8型DR图像：
按四舍五入法取整uint8型DR图像，其中，MIN、MAX分别为数据EXPR的最小值与最大值。
进一步的，步骤4中，计算灰度图像DR的直方图H(i)，i为灰度值，H(i)为每个灰度值i对应数值，设置输出图像Rout与图像DR尺寸大小一样，且为全零。
进一步的，步骤5中，利用如下公式计算p≥p0对应的h0：
其中：p0一般取值0.9000～1.0000；
M、N为图像DR行数与列数。
进一步的，步骤6中，用数组nw记录H(i)＞h0的灰度值，数组长度为n；设置拉伸范围[ab]，拉伸间隔：
d＝(b-a)/n，0≤a＜b≤255
其中：a值大小控制图像低灰度的亮度；
b值大小可以控制图像灰度高的亮度。
进一步的，步骤7中，从nw(1)～nw(n)依次找出灰度值在图像DR上的位置idx 1，并在输出图像Rout对应位置写入数值Rout(idx 1)＝d×x+a，用数组TW记录从nw(1)～nw(n)的对应数值Rout(idx1)，x依次取1～n，Rout(idx 1)为R分量输出图像Rout对应位置新灰度值。
进一步的，步骤8中，用数组nw1记录H(i)≤h0的灰度值，数组长度为n1；
依次从数组nw1(1)～nw1(n1)取出灰度数值nw1(j)，寻找在图像DR灰度值为nw1(j)的位置idx；
将nw1(j)与数组nw中数值进行比较，找出与nw1(j)最接近的数值nw(T)，MIN{|nw1(j)-nw(x)|}取最小值时对应的nw(T)，并记下nw(T)的位置坐标idy；
根据idy位置信息，找出nw1(j)变化后的数值为TW(idy)，即R分量输出图像Rout(idx)＝TW(idy)，nw1(j)数值在j依次取1～n1，x依次取1～n。
进一步的，步骤9中，将R分量输出图像Rout转换成uint8类型输出，按步骤2-步骤8同样的方法处理G、B分量，对应的输出图像Gout、Bout。
本发明的有益技术效果：本发明提供的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，将引导滤波与Retinex理论相结合的直方图受限的彩色图像增强方法，主要用于解决图像动态范围窄引起的对比度与清晰度差，提高图像对比度与清晰度，改善图像可视范围与视觉效果；该方法对于动态范围比较小的低对比度图像，如低照度的红外图像、遥感图像、医学图像或雾天图像，利用本方法增强的图像效果特别明显，对于对比度与清晰度正常的图像处理效果不太明显，因此，本方法具有自动调节图像对比度的效果，算法可应用于实时视频监控、有线电视机顶盒、网络机顶盒等图像处理设备。
附图说明
图1为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的流程图；
图2为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的中段窄范围图像增强前原图；
图3为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的中段窄范围图像增强前的直方图；
图4为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的中段窄范围图像增强后图像；
图5为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的中段窄范围图像增强后图像的直方图；
图6为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的低段窄范围图像增强前原图；
图7为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的低段窄范围图像增强前的直方图；
图8为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的低段窄范围图像的增强图像；
图9为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的低段窄范围图像的增强图像的直方图；
图10为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的高段窄范围图像增强前原图；
图11为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的高段窄范围图像增强前直方图；
图12为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的高段窄范围图像增强图像；
图13为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的高段窄范围图像增强图像的直方图；
图14为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的正常范围遥感图像增强前原图；
图15为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的正常范围遥感图像增强前直方图；
图16为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的正常范围遥感图像增强图像；
图17为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的正常范围遥感图像增强图像直方图；
图18为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的红外夜视仪图像增强前原图；
图19为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的红外夜视仪图像增强前直方图；
图20为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的红外夜视仪图像增强图像；
图21为按照本发明的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法的一优选实施例的红外夜视仪图像增强图像的直方图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更加清楚和明确本发明的技术方案，下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
如图1所示，本实施例提供的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，以Retinex理论、引导滤波为基础，调整彩色RGB图像灰度值在规定灰度范围内显示，包括如下步骤：
步骤1：读取RGB彩色图像，提取彩色图像的三个分量R、G、B；
步骤2：R分量对数变换，得滤波后图像LR，R分量对数减去LR对数后指数变换；
步骤3：计算uint8型DR图像；
步骤4：计算灰度图像DR的直方图H(i)；
步骤5：计算p≥p0对应的h0；
步骤6：记录H(i)＞h0的灰度值，设置拉伸范围[ab]；
步骤7：依次找出灰度值在图像DR上的位置idx 1，记录从对应数值；
步骤8：记录H(i)≤h0的灰度值，取出灰度数值，寻找在图像DR灰度值的位置和数值，并记下位置坐标；
步骤9：将R分量输出图像输出，处理G、B分量及对应的输出图像；
步骤10：将原彩色图像RGB换成新变量Rout、Gout、Bout输出彩色图像Imageout。
在本实施例中，本实施例提供的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，具体包括如下步骤：
步骤1：读取RGB彩色图像，提取彩色图像的三个分量R、G、B；
步骤2：R分量对数变换Rlog＝log(R)；
步骤3：对R分量引导滤波，滤波后图像LR，取对数变换LRlog＝log(LR)；
步骤4：R分量对数减去LR对数后指数变换(EXPR＝exp(log(R)-log(LR))；
步骤5：依如下公式计算uint8型DR图像：
并按四舍五入法取整uint8型DR图像，其中MIN、MAX分别为数据EXPR的最小值与最大值；
步骤6：计算灰度图像DR的直方图H(i)，i为灰度值，H(i)为每个灰度值i对应数值，设置输出图像Rout与图像DR尺寸大小一样，且为全零；
步骤7：利用如下公式计算p≥p0对应的h0：
其中：p0一般取值0.9000～1.0000，p0值越大，输出图像对比度越小；反之，p0值越小，输出图像对比度越大，M、N为图像DR行数与列数；
步骤8：用数组nw记录H(i)＞h0的灰度值，数组长度为n；设置拉伸范围[ab]，拉伸间隔：
d＝(b-a)/n，0≤a＜b≤255
其中：a，b值之差越大，输出图像对比度越大，反之则小，a值大小控制图像低灰度的亮度，b值大小可以控制图像灰度高的亮度；
步骤9：从nw(1)～nw(n)依次找出灰度值在图像DR上的位置idx 1，并在输出图像Rout对应位置写入数值Rout(idx 1)＝d×x+a，用数组TW记录从nw(1)～nw(n)的对应数值Rout(idx 1)，x依次取1～n，Rout(idx 1)为R分量输出图像Rout对应位置新灰度值；
步骤10：用数组nw1记录H(i)≤h0的灰度值，数组长度为n1，依次从数组nw1(1)～nw1(n1)取出灰度数值nw1(j)，寻找在图像DR灰度值为nw1(j)的位置idx；
同时将nw1(j)与数组nw中数值进行比较，找出与nw1(j)最接近的数值nw(T)(即MIN{|nw1(j)-nw(x)|}取最小值时对应的nw(T))，并记下nw(T)的位置坐标idy；
根据idy位置信息，找出nw1(j)变化后的数值为TW(idy)，即R分量输出图像Rout(idx)＝TW(idy)，nw1(j)数值在j依次取1～n1，x依次取1～n；
步骤11：将R分量输出图像Rout转换成uint8类型输出；
步骤12：按同样的方法处理G、B分量(步骤2-11)，对应的输出图像Gout、Bout；
步骤13：将原彩色图像RGB换成新变量Rout、Gout、Bout输出彩色图像Imageout。
在本实施例中，本实施例提供的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，图6为低段窄范围图像增强前原图，图7为低段窄范围图像增强前的直方图，图8为低段窄范围图像的增强图像，图9为低段窄范围图像的增强图像的直方图。
在本实施例中，本实施例提供的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，图10为高段窄范围图像增强前原图，图11为高段窄范围图像增强前直方图，图12为高段窄范围图像增强图像，图13为高段窄范围图像增强图像的直方图。
在本实施例中，本实施例提供的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，图14为正常范围遥感图像增强前原图，图15为正常范围遥感图像增强前直方图，图16为正常范围遥感图像增强图像，图17为正常范围遥感图像增强图像直方图。
在本实施例中，本实施例提供的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，图18为红外夜视仪图像增强前原图，图19为红外夜视仪图像增强前直方图，图20为红外夜视仪图像增强图像，图21为红外夜视仪图像增强图像的直方图。
在本实施例中，本实施例提供的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，将引导滤波与Retinex理论相结合的直方图受限的彩色图像增强方法，主要用于解决图像动态范围窄引起的对比度与清晰度差，提高图像对比度与清晰度，改善图像可视范围与视觉效果。
在本实施例中，本实施例提供的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，对于动态范围比较小的低对比度图像，如低照度的红外图像、遥感图像、医学图像或雾天图像，利用本方法增强的图像效果特别明显，对于对比度与清晰度正常的图像处理效果不太明显。
在本实施例中，本实施例提供的基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，具有自动调节图像对比度的效果，算法可应用于实时视频监控、有线电视机顶盒、网络机顶盒等图像处理设备。
以上所述，仅为本发明进一步的实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明所公开的范围内，根据本发明的技术方案及其构思加以等同替换或改变，都属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，其特征在于，以Retinex理论、引导滤波为基础，调整彩色RGB图像灰度值在规定灰度范围内显示，包括如下步骤：
步骤1：读取RGB彩色图像，提取彩色图像的三个分量R、G、B；
步骤2：R分量对数变换，得滤波后图像LR，R分量对数减去LR对数后指数变换；
步骤3：计算uint8型DR图像；
步骤4：计算灰度图像DR的直方图H(i)；
步骤5：计算p≥p0对应的h0；
步骤6：记录H(i)＞h0的灰度值，设置拉伸范围[a b]；
步骤7：依次找出灰度值在图像DR上的位置idx1，记录从对应数值；
步骤8：记录H(i)≤h0的灰度值，取出灰度数值，寻找在图像DR灰度值的位置和数值，并记下位置坐标；
步骤9：将R分量输出图像输出，处理G、B分量及对应的输出图像；
步骤10：将原彩色图像RGB换成新变量Rout、Gout、Bout输出彩色图像Imageout，
步骤2中，R分量对数变换Rlog＝log(R)，对R分量引导滤波，得滤波后图像LR，取对数变换LRlog＝log(LR)，R分量对数减去LR对数后指数变换(EXPR＝exp(log(R)-log(LR))，
步骤3中，依如下公式计算uint8型DR图像：
按四舍五入法取整uint8型DR图像，其中，MIN、MAX分别为数据EXPR的最小值与最大值，
步骤4中，计算灰度图像DR的直方图H(i)，i为灰度值，H(i)为每个灰度值i对应数值，设置输出图像Rout与图像DR尺寸大小一样，且为全零，
步骤5中，利用如下公式计算p≥p0对应的h0：
其中：p0一般取值0.9000～1.0000；
M、N为图像DR行数与列数，
步骤6中，用数组nw记录H(i)＞h0的灰度值，数组长度为n；设置拉伸范围[a b]，拉伸间隔：
d＝(b-a)/n，0≤a＜b≤255
其中：a值大小控制图像低灰度的亮度；
b值大小可以控制图像灰度高的亮度，
步骤7中，从nw(1)～nw(n)依次找出灰度值在图像DR上的位置idx1，并在输出图像Rout对应位置写入数值Rout(idx1)＝d×x+a，用数组TW记录从nw(1)～nw(n)的对应数值Rout(idx1)，x依次取1～n，Rout(idx1)为R分量输出图像Rout对应位置新灰度值，
步骤8中，用数组nw1记录H(i)≤h0的灰度值，数组长度为n1；
依次从数组nw1(1)～nw1(n1)取出灰度数值nw1(j)，寻找在图像DR灰度值为nw1(j)的位置idx；
将nw1(j)与数组nw中数值进行比较，找出与nw1(j)最接近的数值nw(T)，MIN{|nw1(j)-nw(x)|}取最小值时对应的nw(T)，并记下nw(T)的位置坐标idy；
根据idy位置信息，找出nw1(j)变化后的数值为TW(idy)，即R分量输出图像Rout(idx)＝TW(idy)，nw1(j)数值在j依次取1～n1，x依次取1～n，
步骤9中，将R分量输出图像Rout转换成uint8类型输出，按步骤2-步骤8同样的方法处理G、B分量，对应的输出图像Gout、Bout。
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