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      圖像增強(qiáng)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)與流程

      文檔序號:40405938發(fā)布日期:2024-12-20 12:29閱讀:8來源:國知局
      圖像增強(qiáng)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)與流程

      本技術(shù)涉及圖像處理,尤其涉及一種圖像增強(qiáng)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。


      背景技術(shù):

      1、?隨著汽車電動化和智能化的發(fā)展,高階輔助駕駛與無人駕駛越來越備受關(guān)注,在高階輔助駕駛與無人駕駛過程中,需要對車身周圍的環(huán)境信息進(jìn)行采集。然而在使用車載攝像頭采集汽車周圍圖像時,由于光照、天氣等因素,可能使得采集到的圖像不夠清晰,導(dǎo)致車輛無法準(zhǔn)確感知周圍環(huán)境信息,從而影響行車安全。因此,如何提高車載攝像頭所采集的圖像的清晰度,成為亟待解決的技術(shù)問題。


      技術(shù)實現(xiàn)思路

      1、本技術(shù)提供了一種圖像增強(qiáng)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),以解決現(xiàn)有技術(shù)中車載攝像頭所采集的汽車周圍圖像因光照、天氣等因素影響,導(dǎo)致清晰度較低的問題。

      2、第一方面,本技術(shù)提供了一種圖像增強(qiáng)方法,所述方法包括:

      3、獲取原始彩色圖像,并對所述原始彩色圖像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換,得到轉(zhuǎn)換后圖像;

      4、計算所述轉(zhuǎn)換后圖像對應(yīng)的梯度矩陣和增強(qiáng)信息矩陣,并基于所述梯度矩陣和所述增強(qiáng)信息矩陣,確定出所述轉(zhuǎn)換后圖像對應(yīng)的增強(qiáng)能量矩陣;

      5、對所述轉(zhuǎn)換后圖像進(jìn)行高斯濾波,得到濾波圖,并基于所述轉(zhuǎn)換后圖像與所述濾波圖,得到掩模能量矩陣;

      6、基于所述掩模能量矩陣和所述增強(qiáng)能量矩陣,對所述轉(zhuǎn)換后圖像中的邊緣區(qū)域和細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行能量增強(qiáng),得到目標(biāo)中間圖像;

      7、對所述目標(biāo)中間圖像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換,得到能量增強(qiáng)后的彩色圖像。

      8、可選地,所述計算所述轉(zhuǎn)換后圖像對應(yīng)的梯度矩陣和增強(qiáng)信息矩陣,包括:

      9、分別計算所述轉(zhuǎn)換后圖像中各像素點對應(yīng)的水平梯度信息和垂直梯度信息,并基于各像素點對應(yīng)的水平梯度信息和垂直梯度信息,得到所述轉(zhuǎn)換后圖像對應(yīng)的梯度矩陣,其中,所述梯度矩陣中的各元素用于表征各像素點對應(yīng)的綜合梯度信息,各像素點對應(yīng)的綜合梯度信息是根據(jù)各像素點對應(yīng)的水平梯度信息和垂直梯度信息綜合確定得到;

      10、分別計算所述轉(zhuǎn)換后圖像中各像素點對應(yīng)的鄰域平均像素值,并將各像素點對應(yīng)的鄰域平均像素值與各像素點對應(yīng)的像素值進(jìn)行比較,根據(jù)各像素點的比較結(jié)果,得到所述轉(zhuǎn)換后圖像對應(yīng)的增強(qiáng)信息矩陣,其中,所述增強(qiáng)信息矩陣中的各元素用于表征各像素點的增強(qiáng)信息,各像素點的增強(qiáng)信息是根據(jù)各像素點的比較結(jié)果確定得到。

      11、可選地,所述各像素點的增強(qiáng)信息采用如下公式進(jìn)行表示:

      12、;

      13、其中,表示所述轉(zhuǎn)換后圖像中的第i行第j列的像素點的增強(qiáng)信息,表示所述轉(zhuǎn)換后圖像中的第i行第j列的像素點的像素值,表示增強(qiáng)信息強(qiáng)度的權(quán)重系數(shù),表示第i行第j列的像素點的鄰域,所述鄰域的大小為s×s,表示所述鄰域中的任一像素點,表示所述鄰域內(nèi)各像素點的像素值之和。

      14、可選地,所述基于所述梯度矩陣和所述增強(qiáng)信息矩陣,確定出所述轉(zhuǎn)換后圖像對應(yīng)的增強(qiáng)能量矩陣,包括:

      15、基于所述增強(qiáng)信息矩陣,確定出預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元在不同時刻對應(yīng)的脈沖值,其中,所述預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元與所述轉(zhuǎn)換后圖像中的像素點一一對應(yīng);

      16、獲取所述預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元在不同時刻對應(yīng)的脈沖值閾值,并基于各神經(jīng)元在不同時刻對應(yīng)的脈沖值和閾值,確定出各神經(jīng)元在不同時刻對應(yīng)的點火狀態(tài),其中,所述點火狀態(tài)包括點火成功和點火失敗,其中,滿足所述點火成功的條件是脈沖值大于或等于相等時刻對應(yīng)的閾值,滿足所述點火失敗的條件是脈沖值小于相等時刻對應(yīng)的閾值;

      17、基于各神經(jīng)元在不同時刻對應(yīng)的點火狀態(tài)和各像素點在不同時刻對應(yīng)的增強(qiáng)能量,得到所述增強(qiáng)能量矩陣,其中,各像素點在不同時刻對應(yīng)的增強(qiáng)能量是基于所述梯度矩陣計算得到。

      18、可選地,所述基于所述增強(qiáng)信息矩陣,確定出預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元在不同時刻對應(yīng)的脈沖值,包括:

      19、基于所述增強(qiáng)信息矩陣,確定所述轉(zhuǎn)換后圖像中各像素點對應(yīng)的增強(qiáng)信息;

      20、獲取所述預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元在上一時刻對應(yīng)的脈沖值、各神經(jīng)元每次點火需要消耗的脈沖值、各神經(jīng)元與鄰域神經(jīng)元之間的權(quán)重系數(shù)、各神經(jīng)元從鄰域神經(jīng)元接收到的脈沖值,以及所述濾波圖中各像素點的像素值;

      21、判斷所述預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元在點火后所產(chǎn)生的脈沖值是否大于預(yù)設(shè)閾值;

      22、在所述預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在點火后所產(chǎn)生的脈沖值大于所述預(yù)設(shè)閾值的第一類神經(jīng)元的情況下,基于各所述第一類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點的增強(qiáng)信息、各所述第一類神經(jīng)元在上一時刻對應(yīng)的脈沖值、各所述第一類神經(jīng)元每次點火需要消耗的脈沖值、各所述第一類神經(jīng)元與鄰域神經(jīng)元之間的權(quán)重系數(shù)、各所述第一類神經(jīng)元從鄰域神經(jīng)元接收到的脈沖值,以及所述濾波圖中各所述第一類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點的像素值,確定各所述第一類神經(jīng)元在當(dāng)前時刻對應(yīng)的脈沖值;

      23、在所述預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在點火后所產(chǎn)生的脈沖值小于或等于所述預(yù)設(shè)閾值的第二類神經(jīng)元的情況下,基于各所述第二類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點的增強(qiáng)信息、各所述第二類神經(jīng)元在上一時刻對應(yīng)的脈沖值、各所述第二類神經(jīng)元與鄰域神經(jīng)元之間的權(quán)重系數(shù)、各所述第二類神經(jīng)元從鄰域神經(jīng)元接收到的脈沖值,以及各所述濾波圖中所述第二類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點的像素值,確定所述第二類神經(jīng)元在當(dāng)前時刻對應(yīng)的脈沖值。

      24、可選地,所述基于各神經(jīng)元在不同時刻對應(yīng)的點火狀態(tài)和各像素點在不同時刻對應(yīng)的增強(qiáng)能量,得到所述增強(qiáng)能量矩陣,包括:

      25、基于所述梯度矩陣,確定所述轉(zhuǎn)換后圖像中各像素點對應(yīng)的目標(biāo)梯度方向;

      26、基于各像素點對應(yīng)的目標(biāo)梯度方向,確定各像素點在各自鄰域的目標(biāo)梯度方向上的多個鄰域像素點所對應(yīng)的像素值與權(quán)重值的加權(quán)求和結(jié)果,其中,各鄰域像素點所對應(yīng)的權(quán)重值與目標(biāo)梯度方向?qū)?yīng)的卷積算子的值一一對應(yīng);

      27、在所述預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在點火狀態(tài)為點火成功的第三類神經(jīng)元的情況下,將各所述第三類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點的加權(quán)求和結(jié)果確定為各所述第三類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點的權(quán)重系數(shù),并基于各所述第三類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點的權(quán)重系數(shù)和各所述第三類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點的增強(qiáng)信息,確定出各所述第三類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點的增強(qiáng)能量;

      28、在所述預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在點火狀態(tài)為點火失敗的第四類神經(jīng)元的情況下,將各所述第四類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點的增強(qiáng)能量設(shè)置為零;

      29、根據(jù)各所述第三類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點對應(yīng)的增強(qiáng)能量和各所述第四類神經(jīng)元所對應(yīng)的像素點對應(yīng)的增強(qiáng)能量,得到所述增強(qiáng)能量矩陣。

      30、可選地,所述基于所述掩模能量矩陣和所述增強(qiáng)能量矩陣,對所述轉(zhuǎn)換后圖像中的邊緣區(qū)域和細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行能量增強(qiáng),得到目標(biāo)中間圖像,包括:

      31、計算所述掩模能量矩陣和所述增強(qiáng)能量矩陣的乘積,并根據(jù)計算結(jié)果得到初始中間圖像,其中,所述初始中間圖像中僅包括所述轉(zhuǎn)換后圖像中的能量增強(qiáng)后的邊緣區(qū)域和細(xì)節(jié)區(qū)域的圖像;

      32、將所述初始中間圖像和所述轉(zhuǎn)換后圖像進(jìn)行疊加,得到所述目標(biāo)中間圖像,其中,所述目標(biāo)中間圖像包括所述轉(zhuǎn)換后圖像中的能量增強(qiáng)后的邊緣區(qū)域和細(xì)節(jié)區(qū)域的圖像,以及未進(jìn)行能量增強(qiáng)的平坦區(qū)域的圖像。

      33、第二方面,本技術(shù)還提供了一種圖像增強(qiáng)裝置,所述裝置包括:

      34、第一轉(zhuǎn)換模塊,用于獲取原始彩色圖像,并對所述原始彩色圖像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換,得到轉(zhuǎn)換后圖像;

      35、確定模塊,用于計算所述轉(zhuǎn)換后圖像對應(yīng)的梯度矩陣和增強(qiáng)信息矩陣,并基于所述梯度矩陣和所述增強(qiáng)信息矩陣,確定出所述轉(zhuǎn)換后圖像對應(yīng)的增強(qiáng)能量矩陣;

      36、濾波模塊,用于對所述轉(zhuǎn)換后圖像進(jìn)行高斯濾波,得到濾波圖,并基于所述轉(zhuǎn)換后圖像與所述濾波圖,得到掩模能量矩陣;

      37、能量增強(qiáng)模塊,用于基于所述掩模能量矩陣和所述增強(qiáng)能量矩陣,對所述轉(zhuǎn)換后圖像中的邊緣區(qū)域和細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行能量增強(qiáng),得到目標(biāo)中間圖像;

      38、第二轉(zhuǎn)換模塊,用于對所述目標(biāo)中間圖像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換,得到能量增強(qiáng)后的彩色圖像。

      39、第三方面,本技術(shù)還提供了一種電子設(shè)備,包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線,其中,處理器,通信接口,存儲器通過通信總線完成相互間的通信;

      40、存儲器,用于存放計算機(jī)程序;

      41、處理器,用于執(zhí)行存儲器上所存放的程序時,實現(xiàn)第一方面中任一項所述的圖像增強(qiáng)方法。

      42、第四方面,本技術(shù)還提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機(jī)程序,所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面中任一項所述的圖像增強(qiáng)方法。

      43、本技術(shù)提供的上述技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下優(yōu)點:本技術(shù)提供的該方法,通過獲取原始彩色圖像,并對所述原始彩色圖像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換,得到轉(zhuǎn)換后圖像;計算所述轉(zhuǎn)換后圖像對應(yīng)的梯度矩陣和增強(qiáng)信息矩陣,并基于所述梯度矩陣和所述增強(qiáng)信息矩陣,確定出所述轉(zhuǎn)換后圖像對應(yīng)的增強(qiáng)能量矩陣;對所述轉(zhuǎn)換后圖像進(jìn)行高斯濾波,得到濾波圖,并基于所述轉(zhuǎn)換后圖像與所述濾波圖,得到掩模能量矩陣;基于所述掩模能量矩陣和所述增強(qiáng)能量矩陣,對所述轉(zhuǎn)換后圖像中的邊緣區(qū)域和細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行能量增強(qiáng),得到目標(biāo)中間圖像;對所述目標(biāo)中間圖像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換,得到能量增強(qiáng)后的彩色圖像。通過上述方式,可以利用對原始彩色圖像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換后得到的轉(zhuǎn)換后圖像的梯度矩陣和增強(qiáng)信息矩陣,得到增強(qiáng)能量矩陣,然后再基于轉(zhuǎn)換后圖像的掩模能量矩陣和增強(qiáng)能量矩陣,對轉(zhuǎn)換后圖像中的邊緣區(qū)域和細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行能量增強(qiáng),這樣,可以有效提高原始彩色圖像的清晰度,進(jìn)而提高了行車安全性。

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