一種便攜式夜視裝備視頻圖像處理方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種便攜式夜視裝備視頻圖像處理方法，是將便攜式夜視裝備采集的圖像進(jìn)行處理，是結(jié)合了基于Retinex的視頻增強(qiáng)算法和動(dòng)態(tài)直方圖映射算法，采用Retinex算法對(duì)圖像進(jìn)行局部的增強(qiáng)，同時(shí)采用動(dòng)態(tài)直方圖映射算法進(jìn)行全局的圖像增強(qiáng)，最后根據(jù)圖像分析的結(jié)果將兩種增強(qiáng)的結(jié)果以權(quán)重的形式結(jié)合起來，得到最終的增強(qiáng)圖像，本發(fā)明具有對(duì)夜視圖像進(jìn)行增強(qiáng)、消噪、色彩銳化等處理、提高圖像對(duì)比度、清晰度、以得到與原始圖像接近并符合人眼視覺特性的特點(diǎn)。
【專利說明】一種便攜式夜視裝備視頻圖像處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理方法【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其是涉及一種便攜式夜視裝備的圖像處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002]便攜式夜視設(shè)備已經(jīng)廣泛應(yīng)用于夜間偵查、探險(xiǎn)和戶外活動(dòng)。受技術(shù)限制主動(dòng)式夜視圖像具有局部對(duì)比度高，亮度分布集中等特點(diǎn)，被動(dòng)式夜視圖像則圖像模糊，目標(biāo)細(xì)節(jié)難以分辨。
[0003]現(xiàn)有的夜視儀的圖像處理一般采用簡(jiǎn)單的去噪和對(duì)比度增強(qiáng)等處理，這些處理存在處理能力有限、無法擴(kuò)展圖像動(dòng)態(tài)范圍等缺點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于改進(jìn)已有技術(shù)的不足提供一種對(duì)夜視圖像進(jìn)行增強(qiáng)、消噪、色彩銳化等處理、提高圖像對(duì)比度、清晰度、以得到與原始圖像接近并符合人眼視覺特性的圖像的便攜式夜視裝備視頻圖像處理方法。
[0005]本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種便攜式夜視裝備視頻圖像處理方法，是將便攜式夜視裝備采集的圖像進(jìn)行處理，其特點(diǎn)是該方法包括以下步驟:
a、 首先對(duì)視頻中的每幀圖像單獨(dú)分析，對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，以去除圖像中的噪聲，得到圖像的直方圖H和圖像的歸一化方差C ；
b、對(duì)圖像應(yīng)用改進(jìn)的多尺度Retinex算法進(jìn)行處理，是采用三個(gè)尺度的模板得到不同尺度下增強(qiáng)的圖像I1、12、13，再根據(jù)圖像的歸一化方差C的值，選擇不同的權(quán)重系數(shù)《1、w2、《3，根據(jù)權(quán)重將不同尺度下的增強(qiáng)圖像進(jìn)行融合，得到最終的增強(qiáng)圖像I，I=wl*Il +w2*I2 + w3*I3，權(quán)重的選擇方式如下:
0=0.7 時(shí)，wl=0.5，w2=0.3，w3=0.2 0.3〈C〈0.7 時(shí)，wl=0.3，w2=0.4，w3=0.3 C〈0.3 時(shí)，wl=0.2，w2=0.3，w3=0.5
其中wl/Il，《2/12，w3/I3分別代表小尺度、中尺度和大尺度的權(quán)重及增強(qiáng)后的圖像，各尺度之間均分即可；
C、根據(jù)圖像分析的結(jié)果，應(yīng)用動(dòng)態(tài)直方圖映射算法，
選取a，b兩點(diǎn)，a，b兩點(diǎn)的橫坐標(biāo)Xa、Xb由直方圖兩端各5%的能量值對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)別確定，a, b兩點(diǎn)的縱坐標(biāo)值計(jì)算如下:
Ya=Xa*(1-β)
Yb=Xb* (1+ β)
其中β為直方圖偏向O或255程度的度量，設(shè)Hl為圖像直方圖中0-127量級(jí)的總和，Η2為直方圖中128-255量級(jí)的總和，則:β =|Η1-Η2|/Η可見，若圖像分布的較為均衡，則Hl與H2約接近，β就會(huì)趨近為O，圖像所做的變換幅度就較??；相反若圖像中灰度分布不均衡，算法就會(huì)根據(jù)直方圖分布動(dòng)態(tài)映射像素值；d、將Retinex算法和動(dòng)態(tài)直方圖映射算法的結(jié)果以各占50%權(quán)重的方式結(jié)合起來，得到最終的圖像。
[0006]本發(fā)明與已有技術(shù)相比具有以下顯著特點(diǎn)和積極效果:本發(fā)明處理方法結(jié)合了基于Retinex的視頻增強(qiáng)算法和動(dòng)態(tài)直方圖映射算法兩種圖像處理方法，采用改進(jìn)后的Retinex算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，同時(shí)采用動(dòng)態(tài)直方圖映射的算法進(jìn)行全局的圖像增強(qiáng)，最后將兩種增強(qiáng)的結(jié)果以權(quán)重的形式結(jié)合起來，得到最終的增強(qiáng)圖像；通過對(duì)視頻的實(shí)時(shí)分析自適應(yīng)的調(diào)整算法的權(quán)重和參數(shù)，使得其可以適應(yīng)各種天氣和光照情況。通過改進(jìn)后的Retinex算法和動(dòng)態(tài)直方圖映射算法的結(jié)合實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)、消噪、色彩銳化等處理；本發(fā)明對(duì)視頻中的每幀圖像單獨(dú)分析，首先對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，以去除圖像中的噪聲，由于視頻圖像的內(nèi)容變化較大，單一的算法參數(shù)無法應(yīng)用到不同的視頻場(chǎng)景中，對(duì)實(shí)際的視頻處理算法來說，必然需要使用自適應(yīng)的圖像處理方法，而這些方法首先需要分析圖像得到圖像的統(tǒng)計(jì)信息，作為設(shè)定參數(shù)的依據(jù)；傳統(tǒng)的多尺度的Retinex算法的三通道的權(quán)重相同，對(duì)于細(xì)節(jié)不同的圖像來說，無法取得最好的增強(qiáng)效果，本發(fā)明提出根據(jù)圖像內(nèi)細(xì)節(jié)豐富程度給予不同尺度的增強(qiáng)圖像以不同權(quán)重的思想，很好的適應(yīng)了不同圖像內(nèi)容和場(chǎng)景的增強(qiáng)要求；本發(fā)明根據(jù)圖像分析的結(jié)果，應(yīng)用動(dòng)態(tài)直方圖映射算法，若圖像分布的較為均衡，圖像所做的變換幅度就較小，相反若圖像中灰度分布不均衡，算法就會(huì)根據(jù)直方圖分布動(dòng)態(tài)映射像素值；由于視頻處理的復(fù)雜性，單一的算法難以應(yīng)付所有的場(chǎng)景，或在任意場(chǎng)景中都取得最優(yōu)的效果，這就需要將多種算法得到的結(jié)果綜合起來，本算法將Retinex算法和動(dòng)態(tài)直方圖映射算法的結(jié)果以一 定的權(quán)重比例結(jié)合起來，得到最終的圖像。權(quán)重關(guān)系可設(shè)置為經(jīng)驗(yàn)值，一般取(0.5,0.5)，即兩種算法各占一半的比重。
【具體實(shí)施方式】
[0007]實(shí)施例，一種便攜式夜視裝備視頻圖像處理方法，是將便攜式夜視裝備采集的圖像進(jìn)行處理，該方法首先對(duì)視頻中的每幀圖像單獨(dú)分析，對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，以去除圖像中的噪聲，得到圖像的直方圖H和圖像的歸一化方差C ;對(duì)圖像應(yīng)用改進(jìn)的多尺度Retinex算法進(jìn)行處理，是采用三個(gè)尺度的模板得到不同尺度下增強(qiáng)的圖像I1、12、13，再根據(jù)圖像的歸一化方差C的值，選擇不同的權(quán)重系數(shù)《1、《2、《3，根據(jù)權(quán)重將不同尺度下的增強(qiáng)圖像進(jìn)行融合，得到最終的增強(qiáng)圖像I，I=wl*Il + w2*I2 + w3*I3，權(quán)重的選擇方式如下:
0=0.7 時(shí)，wl=0.5，w2=0.3，w3=0.2
0.3〈C〈0.7 時(shí)，wl=0.3，w2=0.4，w3=0.3
C〈0.3 時(shí)，wl=0.2，w2=0.3，w3=0.5
其中wl/Il，w2/I2，w3/I3分別代表小尺度、中尺度和大尺度的權(quán)重及增強(qiáng)后的圖像，各尺度之間均分即可；根據(jù)圖像分析的結(jié)果，應(yīng)用動(dòng)態(tài)直方圖映射算法，選取a，b兩點(diǎn)，a，b兩點(diǎn)的橫坐標(biāo)Xa、Xb由直方圖兩端各5%的能量值對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)別確定，a, b兩點(diǎn)的縱坐標(biāo)值計(jì)算如下:
Ya=Xa*(1-β)
Yb=Xb* (1+ β) 其中β為直方圖偏向O或255程度的度量，設(shè)Hl為圖像直方圖中0-127量級(jí)的總和，Η2為直方圖中128-255量級(jí)的總和，則:β =|Η1-Η2|/Η
可見，若圖像分布的較為均衡，則Hl與Η2約接近，β就會(huì)趨近為0，圖像所做的變換幅度就較?。幌喾慈魣D像中灰度分布不均衡，算法就會(huì)根據(jù)直方圖分布動(dòng)態(tài)映射像素值；將Retinex算法和動(dòng)態(tài)直方圖映射算法的結(jié)果以各占50%權(quán)重的方式結(jié)合起來，得到最終的圖像。
【權(quán)利要求】
1.一種便攜式夜視裝備視頻圖像處理方法，是將便攜式夜視裝備采集的圖像進(jìn)行處理，其特征是該方法包括以下步驟: a、首先對(duì)視頻中的每幀圖像單獨(dú)分析，對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，以去除圖像中的噪聲，得到圖像的直方圖H和圖像的歸一化方差C ； b、對(duì)圖像應(yīng)用改進(jìn)的多尺度Retinex算法進(jìn)行處理，是采用三個(gè)尺度的模板得到不同尺度下增強(qiáng)的圖像I1、12、13，再根據(jù)圖像的歸一化方差C的值，選擇不同的權(quán)重系數(shù)《1、w2、《3，根據(jù)權(quán)重將不同尺度下的增強(qiáng)圖像進(jìn)行融合，得到最終的增強(qiáng)圖像I，I=wl*Il +w2*I2 + w3*I3，權(quán)重的選擇方式如下: .0=0.7 時(shí)，wl=0.5，w2=0.3，w3=0.2 .0.3〈C〈0.7 時(shí)，wl=0.3，w2=0.4，w3=0.3 C〈0.3 時(shí)，wl=0.2，w2=0.3，w3=0.5 其中wl/Il，w2/I2，w3/I3分別代表小尺度、中尺度和大尺度的權(quán)重及增強(qiáng)后的圖像，各尺度之間均分即可； C、根據(jù)圖像分析的結(jié)果，應(yīng)用動(dòng)態(tài)直方圖映射算法， 選取a，b兩點(diǎn)，a，b兩點(diǎn)的橫坐標(biāo)Xa、Xb由直方圖兩端各5%的能量值對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)別確定，a, b兩點(diǎn)的縱坐標(biāo)值計(jì)算如下:
Ya=Xa*(1-β)
Yb=Xb* (1+ β) 其中β為直方圖偏向O或255程度的度量，設(shè)Hl為圖像直方圖中0-127量級(jí)的總和，Η2為直方圖中128-255量級(jí)的總和，則:β =|Η1-Η2|/Η 可見，若圖像分布的較為均衡，則Hl與Η2約接近，β就會(huì)趨近為0，圖像所做的變換幅度就較小；相反若圖像中灰度分布不均衡，算法就會(huì)根據(jù)直方圖分布動(dòng)態(tài)映射像素值；d、將Retinex算法和動(dòng)態(tài)直方圖映射算法的結(jié)果以各占50%權(quán)重的方式結(jié)合起來， 得到最終的圖像。
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK103700066SQ201310641794
【公開日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2013年12月5日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月5日
【發(fā)明者】宋優(yōu)春, 宋永生, 張寅生, 林春亮, 郭忠岳, 趙浩志 申請(qǐng)人:萊陽市科盾通信設(shè)備有限責(zé)任公司