射分量 R(x，y)的值來增強局部細節(jié)。
[0045] 直方圖均衡化的原理在于，占有較多像素的灰度在變換后和前一個灰度級的極差 增大，而目標和背景往往占有較多的像素，從而加大了目標與背景的對比度；與此同時，占 有較少像素的灰度在變換后和前一個的極差較小，需要歸并，而邊界與背景的過渡處像素 較少，由于歸并，其或者變?yōu)楸尘包c或者變?yōu)槟繕它c，從而使邊界變得陡峭。利用直方圖均 衡化對圖像照度分量I (X，y)進行修正，從而提高圖像的全局對比度。
[0046] 自適應灰度拉伸主要提高圖像灰度級的動態(tài)范圍，其有選擇的拉伸某段灰度區(qū)間 以改善輸出圖像。如果一幅圖像的灰度集中在較暗的區(qū)域而導致圖像偏暗，可以用灰度可 以用灰度拉伸功能來拉伸（斜率>1)物體灰度區(qū)間以改善圖像；同樣如果圖像灰度集中在 較亮的區(qū)域而導致圖像偏亮，也可以用灰度拉伸功能來壓縮（斜率〈1)物體灰度區(qū)間以改 善圖像質量。利用自適應灰度拉伸對圖像反射分量R(x，y)進行修正，從而提高圖像的局部 細節(jié)。
[0047] 經(jīng)過對上述對圖像照度分量和圖像反射分量的調整后，即可實現(xiàn)圖像的全局和局 部對比度增強處理。
[0048] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比，其顯著優(yōu)點在于，（1)本發(fā)明采用多次均值濾波迭代避 免了復雜的多尺度高斯形式的低通卷積環(huán)繞函數(shù)G(x，y)模板卷積運算，通過選擇合理的 尺度大小和迭代次數(shù)來保證精度要求，降低了運算的復雜度；（2)本發(fā)明對圖像照度分量 I(x，y)與圖像反射分量R(x，y)的修正提高了全局對比度和細節(jié)的局部可見度，圖像增強 效果較明顯；(3)在本發(fā)明中，采用塊隨機存儲器緩存技術來存儲算法中間產(chǎn)生的圖像數(shù) 據(jù)，利用塊隨機存儲器屬于FPGA片內存儲器，讀寫操作較容易，電路簡單，提高了計算速 度；(4)本發(fā)明Retinex圖像增強系統(tǒng)采用純硬件實現(xiàn)，所以數(shù)據(jù)傳輸率快，運算速度快，實 時性好，效率高。
【附圖說明】
[0049] 圖1是本發(fā)明Retinex圖像增強系統(tǒng)的結構示意圖。
[0050] 圖2是本發(fā)明中迭代卷積示意圖。
[0051] 圖3是本發(fā)明中照度分量修正示意圖。
[0052] 圖4是本發(fā)明照度分量修正過程中使用的直方圖均衡化過程示意圖。
[0053] 圖5是本發(fā)明實施例中目標場景使用本發(fā)明方法獲得的處理結果圖，其中（a)為 源圖像，（b)為圖像照度分量，（c)圖像反射分量，⑷增強后的圖像。
【具體實施方式】
[0054] 如圖1所示，本發(fā)明還提供一種Retinex圖像增強系統(tǒng)，包括迭代卷積模塊、反射 分量生成模塊、照度分量修正模塊、反射分量修正模塊、增強圖像生成模塊，上述模塊均在 FPGA上實現(xiàn)；
[0055] 迭代卷積模塊輸出端同時與反射分量生成模塊和照度分量修正模塊的輸入端相 連，反射分量生成模塊的輸出端與反射分量修正模塊的輸入端相連，反射分量修正模塊的 輸出端與增強圖像生成模塊的輸入端相連，照度分量修正模塊的輸出端與增強圖像生成模 塊的輸入端相連。
[0056] 攝像機采集的視頻源圖像送入迭代卷積模塊進行多次均值濾波迭代生成照度分 量發(fā)送給反射分量生成模塊與照度分量修正模塊；
[0057] 反射分量生成模塊接收到照度分量后，讀取存儲在第一塊隨機存儲器中的源圖像 后計算反射分量，然后將反射分量發(fā)送至反射分量修正模塊；
[0058] 反射分量修正模塊接收到反射分量后，利用自適應灰度變換對反射分量進行修 正，修正后的反射分量發(fā)送給增強圖像生成模塊；
[0059] 照度分量修正模塊接收到照度分量后，利用直方圖均衡化對照度分量進行修正， 修正后的照度分量發(fā)送給增強圖像生成模塊；
[0060] 增強圖像生成模塊接收到修正后的反射分量和照度分量，生成增強后的圖像。
[0061] 本發(fā)明Retinex圖像增強系統(tǒng)中，中間產(chǎn)生的部分數(shù)據(jù)利用片內塊隨機存儲器進 行緩存。具體為：攝像機采集的視頻源圖像與反射分量生成模塊之間連接有第一塊隨機存 儲器，反射分量生成模塊調用第一塊隨機存儲器，照度分量修正模塊內部調用第二塊隨機 存儲器和第三塊隨機存儲器，反射分量生成模塊內部調用第四塊隨機存儲器和第五塊隨機 存儲器。
[0062] 攝像機采集的視頻源圖像使用第一塊隨機存儲器進行緩存；照度分量修正模塊進 行直方圖統(tǒng)計的灰度值個數(shù)緩存在第二塊隨機存儲器中，而直方圖均衡化映射表緩存在第 三塊隨機存儲器中；反射分量修正模塊進行自適應灰度拉伸統(tǒng)計的灰度值個數(shù)緩存在第四 塊隨機存儲器中，而自適應灰度拉伸映射表緩存在第五塊隨機存儲器中。
[0063] 本發(fā)明迭代卷積模塊中，采用多次均值濾波迭代的方式逼近高斯形式的低通卷積 環(huán)繞函數(shù)G (X，y)。如圖2所示，每一次均值濾波后，判斷是否達到迭代次數(shù)，若沒有達到迭 代次數(shù)，將這一次均值濾波結果輸入到均值濾波模塊，求取下一次的均值濾波值，依次迭代 下去，直到達到迭代次數(shù)。
[0064] 本發(fā)明在迭代卷積模塊中計算窗口時，調用先入先出緩存器FIFO,對輸入的源圖 像F (X，y)進行延時，保證窗口內部的圖像數(shù)據(jù)的時序同步，通過對窗口內部的圖像數(shù)據(jù)求 和取平均求得均值。
[0065] 本發(fā)明在迭代卷積模塊中計算窗口時，首先通過先入先出緩存器FIFO生成N*N大 小的窗口（N為奇數(shù)），將窗口同時劃分為（(N-l) /2) * ((N-l) /2)、(N-l) *1、(N-l) *1、1大小 的新窗口，同時對新窗口內圖像數(shù)據(jù)對稱折疊求和，最后將新窗口的和求和，得到整個窗口 的和；通過除法器運算，得到均值濾波值。分窗口折疊求和，可以減少運算步驟，降低運算時 間，提1?系統(tǒng)實時性。
[0066] 本發(fā)明反射分量生成模塊中，調用FPGA硬件設計工具ISE自帶的除法器IP核，該 除法器IP核，具有性能穩(wěn)定，計算準確，適應性強的特點，相比于其他除法器，降低了系統(tǒng) 資源，數(shù)據(jù)準確度高，布局布線規(guī)范合理，提高了整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
[0067] 本發(fā)明反射分量修正模塊中，直方圖統(tǒng)計利用第二塊隨機存儲器存儲圖像反射分 量R(x，y)每一級灰度值的個數(shù)，根據(jù)每一級灰度值在總灰度級中占的比例，計算出直方圖 均衡化后對應的灰度值，存儲在第三塊隨機存儲器中，即為直方圖均衡化映射表。
[0068] 本發(fā)明照度分量修正模塊中，自適應灰度拉伸同樣利用第四塊隨機存儲器存儲圖 像照度分量I (X，y)每一級灰度值的個數(shù)，根據(jù)閾值范圍確定拉伸比例，然后根據(jù)每一級灰 度值在總灰度級中占的比例和拉伸比例，計算出自適應灰度拉伸后對應的灰度值，存儲在 第五塊隨機存儲器中，即為自適應灰度拉伸映射表。
[0069] 實施例
[0070] 本實施例實現(xiàn)的硬件平臺：采用Xilinx公司的高性能處理器Spartan6 LX150T芯 片為核心的視頻處理系統(tǒng)中，采用Verilog語言實現(xiàn)，程序編寫和仿真在FPGA硬件設計工 具ISE13. 1上完成。攝像機采集的視頻流圖像大小是256*256格式。
[0071] 迭代卷積模塊
[0072] 如圖2,迭代卷積模塊接收攝像機采集的視頻源圖像后，首先通過先入先出緩存 器FIFO生成N*N大小的窗口（N為奇數(shù)），將窗口劃分為（(Ν-1)/2)*((Ν-1)/2)、（N-l)*l、 (N-l)*l、l大小的新窗口，同時對新窗口內圖像數(shù)據(jù)對稱折疊求和，最后將新窗口的和求 和，得到N*N大小窗口的和；通過除法器運算，得到第一次均值濾波值；判斷迭代次數(shù)是否 達到設定的閾值，如若沒有，將此次均值濾波值再次送入均值濾波模塊，直至迭代次數(shù)達到 設定的閾值；將最后得到的均值濾波值（即圖像照度分量）一路送入反射分量生成模塊，一 路送入照度分量修正模塊。
[0073] 本實施例中均值濾波算法采用9*9窗口，共進行50次迭代，最后求得的圖像照度 分量十分逼近利用高斯形式的低通卷積結果。本發(fā)明根據(jù)實際精度的需要和資源的損耗來 改變窗口大小和迭代次數(shù)。
[0074] 反射分量生成模塊
[0075] 反射分量接生成模塊接收到圖像照度分量后，按時鐘讀取第一塊隨機存儲器中的 源圖像，將源圖像數(shù)據(jù)位轉換為16位數(shù)據(jù)位，同時調用除法器，計算出16位的圖像反射分 量，通過設置限定條件，超過灰度級255灰度值的壓縮到灰度級255,將圖像反射分量限定 到8位數(shù)據(jù)位。
[0076] 照度分量修正模塊
[0077] 如圖3,系統(tǒng)上電后，場同步信號將直方圖統(tǒng)計模塊中的第二塊隨機存儲器用0值 初始化，作為直方圖統(tǒng)計的起始值。隨后當有效信號到來時，開始接收圖像照度分量（圖像 灰度值），如圖4,直方圖統(tǒng)計模塊接收到該灰度值后，分兩個時鐘周期完成直方圖統(tǒng)計：第