CN110766622A - 基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法，包括：计算图像之中所有像素点的亮度均值，根据亮度均值与设定阈值的大小关系，将图像分类为高亮度图和低亮度图，对高亮度图之中高于亮度均值的像素点进行亮度取反，对低亮度图之中低于亮度均值的像素点进行亮度取反，使用对数变换的方法对亮度取反之后的图像进行增强，有效避免了传统方法对于低亮度区域增强效果差，对高亮度区域曝光过高的问题。另外，本发明结合gamma变换函数，选用合适的平滑参数对图像进行平滑处理，增加了水下图像的对比度，使得图像更加流畅。本发明提供的技术方案有效减缓了水下采集图像之中的模糊、亮度过低等问题。

Description

基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉图像处理的技术领域，尤其涉及一种基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法。

背景技术

图像增强技术是指通过一定的手段对原始图像进行一些信息的添加、删减或变换，有选择性地突出图像中感兴趣的区域或特征，并且弱化不需要用到的区域或特征，使得图像更有利于工程实践。对于水下拍摄的图像，由于存在水下光照不均匀、光的折射等现象，采集到的图像往往存在着亮度、对比度不够，目标区域不明显等问题。目前较为主流的图像增强技术有指数和对数增强算法，其主要做法是对图像中的每个像素采用一定的函数进行变换，优点是计算原理相对简单，缺点是由于都是对每个像素采取同样的函数变换，缺少对图像整体性的考虑，增强效果有限，并且对于较为模糊的图像，改进效果不明显。图1为本发明实施例一提供的增强之前的原始图像。图2为本发明实施例一提供的使用指数变换算法增强之后的图像。图3为本发明实施例一提供的使用对数变换算法增强之后的图像。利用图1所示的图像进行对比，使用指数变换算法增强的效果如图2所示，使用对数变换算法增强的效果如图3所示。图4为本发明实施例一提供的使用直方图均衡化算法增强之后的图像。此外，现有技术还存在一种直方图均衡化的方法，其主要做法是借助于图像色彩直方图，通过频率叠加等方式，将色彩更均衡地分配到图像的整个色域之内，使得图像像素分布更加平滑，但是这种方法抑制了局部图像中细微的特征，使得图像中有效信息被弱化，使用直方图均衡化算法增强的效果如图4所示。因此，对于不同场景下的图像增强方法各有差异，对于水下情况的图像增强方法并没有一个很好的普遍适用的方法，这也是本方法解决的问题。

发明内容

为解决现有技术存在的局限和缺陷，本发明提供一种基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法，包括：

计算图像之中所有像素点的亮度均值；

如果所述亮度均值

将所述图像视分类为高亮度图；

如果所述亮度均值

将所述图像视分类为低亮度图；

对所述高亮度图之中高于所述亮度均值的像素点进行亮度取反，对所述低亮度图之中低于所述亮度均值的像素点进行亮度取反，所述亮度取反为使用255减去所述像素点的亮度值；

使用Gamma变换函数对亮度取反之后的图像进行归一化处理，将所有像素点的亮度值归一化到0-1的范围之内；

对归一化处理之后的结果进行预补偿；

对预补偿之后的结果进行反归一化处理；

输出反归一化处理之后的图像。

可选的，对所述高亮度图之中高于所述亮度均值的像素点进行亮度取反的计算公式为：

I_H′(x，y)＝255-I_H(x，y) (1)

对所述低亮度图之中低于所述亮度均值的像素点进行亮度取反的计算公式为：

I′_L(x，y)＝255-I_L(x，y) (2)

其中，

为所述高亮度图之中高于所述亮度均值的像素点，为所述低亮度图之中低于所述亮度均值的像素点。

可选的，所述Gamma变换函数的计算公式如下：

I＝(U+e)^γ (3)

其中，I表示图像输出，U表示显示器的电压，e表示函数的补偿系数，γ表示当前输出的乘方系数；

使用Gamma变换函数对亮度取反之后的图像进行归一化处理的计算公式如下：

对归一化处理之后的结果进行预补偿的计算公式如下：

i′(x，y)＝i(x，y)^γ (5)

对预补偿之后的结果进行反归一化处理的计算公式如下：

I(x，y)＝i′(x，y)×256-0.5 (6)

其中，I(x，y)为像素点的亮度值。

可选的，γ的数值为1/2.2。

可选的，还包括：

在每次计算时将输入与输出添加链接关系，生成变换对照表；

在后续计算之中遇到相同的输入值时，根据所述变换对照表之中的链接关系获得对应的输出值。

本发明具有下述有益效果：

本发明提供一种基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法，包括：计算图像之中所有像素点的亮度均值，根据亮度均值与设定阈值的大小关系，将图像分类为高亮度图和低亮度图，对高亮度图之中高于亮度均值的像素点进行亮度取反，对低亮度图之中低于亮度均值的像素点进行亮度取反，使用对数变换的方法对亮度取反之后的图像进行增强，有效避免了传统方法对于低亮度区域增强效果差，对高亮度区域曝光过高的问题。另外，本发明结合gamma变换函数，选用合适的平滑参数对图像进行平滑处理，增加了水下图像的对比度，使得图像更加流畅。本发明提供的技术方案有效减缓了水下采集图像之中的模糊、亮度过低等问题。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的增强之前的原始图像。

图2为本发明实施例一提供的使用指数变换算法增强之后的图像。

图3为本发明实施例一提供的使用对数变换算法增强之后的图像。

图4为本发明实施例一提供的使用直方图均衡化算法增强之后的图像。

图5为本发明实施例一提供的使用图像增强方法增强之后的图像。

具体实施方式

为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明提供的基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法进行详细描述。

实施例一

本实施例计算图像中所有像素点RGB通道亮度值的均值I，如果I大于128则可将此图像视为高亮度图，相反则分类成低亮度图。对于高亮度图，将其中高于均值部分的像素全部进行取反，用255减去其亮度值，同理对低亮度图中的所有低于均值的像素进行取反操作，取反之后的像素与未进行操作的像素再次叠加形成新的图像进行存储。

获得高亮度和低亮度处理之后的图片，本实施例分别进行像素的对数变换和指数变换操作，操作之后再对上一步取反过的像素进行反变换。

图5为本发明实施例一提供的使用图像增强方法增强之后的图像。如图5所示，本实施例利用Gamma变换函数，对于上一步输出的图像，首先进行归一化操作，将像素归一到0到1的范围之内，再选取合适的γ系数，进行Gamma预补偿，之后再进行反归一化操作。

本实施例中，亮度区分和Gamma平滑校正在计算时都涉及到对数或指数计算，而且还涉及反变换计算。对于一张640×480的常用图像而言，需要进行近百万的计算量，难以到达实时性的要求。因此，本实施例在算法编程过程之中引入变换对照表对计算过程进行优化。在每一次计算时都将输入与输出添加链接关系，生成对照表。在后续计算过程之中当遇到相同输入值时，通过链接关系，能够快速获得对应的输出值。本实施例通过上述方法简化计算过程，提高算法的效率。

本实施例计算输入图像I的RGB三通道的均值，再根据均值将图像划分为低亮度部分和高亮度部分

而且满足I＝I_L U I_H，Φ＝I_L I I_H。

如果

则说明原始图像整体亮度较高，为防止图像增强时发生过度曝光的问题，本实施例对高于均值的部分进行取反操作：I_H'(x,y)＝255-I_H(x,y)。然后与低亮度区域一起对每一点像素进行对数变换操作。对数变换操作之后，对于原本的高亮度区域进行取反操作的反变换操作，生成图像增强之后的高亮度区域，并与低亮度区域合并得到完整的增强图像。

如果

则说明原始图像整体亮度较低，为避免图像增强时低亮度区域丢失细节信息，本实施例需要对低亮度区域进行取反操作：I'_L(x,y)＝255-I_L(x,y)。然后与高亮度区域同时进行指数变换操作，指数取值为5。指数变换操作之后，对于原本低亮度的区域进行反变换操作，与高亮度部分的变换结果合并形成完整的图像增强结果。

本实施例中，Gamma曲线是指显示器输出的电压与显示的亮度之间的转换关系曲线。该曲线可以表示为：I＝(U+e)^γ，其中I表示图像输出，U表示显示器的电压，e表示函数的补偿系数，γ表示当前输出的乘方系数。本实施例修改γ的值，就可以改变Gamma曲线，修改输入输出的对应关系，从而调整图像。

本实施例首先将像素值进行归一化处理，将原图像之中0到255个像素等级归一化到0到1的范围之内，计算公式如下：

本实施例对于归一化之后的结果，使用计算公式i'(x,y)＝i(x,y)^γ进行预补偿。可选的，γ取值为1/2.2。

本实施例对预补偿结果进行反归一化处理，计算公式如下：

I(x,y)＝i'(x,y)×256-0.5

本实施例公开了一种基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法，包括：计算图像之中所有像素点的亮度均值，根据亮度均值与设定阈值的大小关系，将图像分类为高亮度图和低亮度图，对高亮度图之中高于亮度均值的像素点进行亮度取反，对低亮度图之中低于亮度均值的像素点进行亮度取反，使用对数变换的方法对亮度取反之后的图像进行增强，有效避免了传统方法对于低亮度区域增强效果差，对高亮度区域曝光过高的问题。另外，本实施例结合gamma变换函数，选用合适的平滑参数对图像进行平滑处理，增加了水下图像的对比度，使得图像更加流畅。本实施例提供的技术方案有效减缓了水下采集图像之中的模糊、亮度过低等问题。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法，其特征在于，包括：

计算图像之中所有像素点的亮度均值；

如果所述亮度均值

将所述图像视分类为高亮度图；

如果所述亮度均值将所述图像视分类为低亮度图；

对所述高亮度图之中高于所述亮度均值的像素点进行亮度取反，对所述低亮度图之中低于所述亮度均值的像素点进行亮度取反，所述亮度取反为使用255减去所述像素点的亮度值；

使用Gamma变换函数对亮度取反之后的图像进行归一化处理，将所有像素点的亮度值归一化到0-1的范围之内；

对归一化处理之后的结果进行预补偿；

对预补偿之后的结果进行反归一化处理；

输出反归一化处理之后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法，其特征在于，对所述高亮度图之中高于所述亮度均值的像素点进行亮度取反的计算公式为：

I_H′(x，y)＝255-I_H(x，y) (1)

对所述低亮度图之中低于所述亮度均值的像素点进行亮度取反的计算公式为：

I′_L(x，y)＝255-I_L(x，y) (2)

其中，

为所述高亮度图之中高于所述亮度均值的像素点，

为所述低亮度图之中低于所述亮度均值的像素点。

3.根据权利要求2所述的基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法，其特征在于，所述Gamma变换函数的计算公式如下：

I＝(U+e)^γ (3)

其中，I表示图像输出，U表示显示器的电压，e表示函数的补偿系数，γ表示当前输出的乘方系数；

使用Gamma变换函数对亮度取反之后的图像进行归一化处理的计算公式如下：

对归一化处理之后的结果进行预补偿的计算公式如下：

i′(x，y)＝i(x，y)^γ (5)

对预补偿之后的结果进行反归一化处理的计算公式如下：

I(x，y)=i′(x，y)×256-0.5 (6)

其中，I(x，y)为像素点的亮度值。

4.根据权利要求3所述的基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法，其特征在于，γ的数值为1/2.2。

5.根据权利要求1所述的基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法，其特征在于，还包括：

在每次计算时将输入与输出添加链接关系，生成变换对照表；

在后续计算之中遇到相同的输入值时，根据所述变换对照表之中的链接关系获得对应的输出值。

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