应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法
【专利摘要】一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，包括在原始图像数据空间对图像进行处理、计算灰度分布概率、使用灰度分布概率计算灰度分配动态范围、引入梯度阀值限制灰度分配动态范围、使用灰度分配动态范围生成灰度变换曲线，输出灰度变换曲线给下一帧图像使用、进行RGB->HSV色彩空间转换，将RGB值转换为HSV值；使用上一帧图像输出的灰度变换曲线对灰度值进行变换，在HSV空间上进行灰度转换，不影响颜色；再进行HSV->RGB的色彩空间转换，将HSV值转换为RGB值，替换原图像RGB值，输出对比度增强的图像，使得输出的夜间图像获得增强。
【专利说明】应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理【技术领域】的一种应用于一体化摄像机特别是安防摄像机的 夜间图像增强方法。
【背景技术】
[0002] 由于受光照、CCD图像传感器等因素的制约，往往从摄像机直接得到的图像（尤其 是夜晚场景）具有灰度对比度低、某些局部细节没有明显的灰度差别等特征，使人眼的视 觉分辨或机器识别较为困难，因此需要引入增强图像对比度技术，其方法一般分为空间域 法和变换域法。空间域法直接对图像像素的灰度进行处理。变换域法是在图像的某个变换 域中对变换系数进行处理，然后通过逆变换获得增强图像。而直方图均衡化方法是图像增 强空域法中的最常用、最重要的方法之一。它以概率理论作基础，运用灰度点运算实现将图 像的原始直方图变换为接近均匀分布的直方图，从而达到图像增强的目的。
[0003] 传统的直方图均衡化方法分为三个部分，（1)求出原图像直方图；（2)根据原图像 直方图求出灰度值变换表；(3)利用灰度值变换表，把原图像灰度值转换成新的灰度值。
[0004] 虽然直方图均衡化方法具有诸多优点，如运算快速、自动化等，但在实际运用中仍 然存在一些不足：
[0005] (1)输出图像的实际灰度变化范围很难达到图像格式所允许的最大灰度变化范 围，图像的层次感表现的不好。
[0006] (2)输出图像的灰度分布直方图虽然接近均匀分布，但其值与理想值1/n仍有可 能存在较大的差异，并非是最佳值。
[0007] (3)原图像输出图像的灰度级有可能被过多地合并。灰度的吞噬也易造成图像信 息的丢失。
[0008] (4)原图像的质量比较差、灰度动态范围小、直方图分布极不均匀时，使用传统的 方法进行直方图均衡化运算，变换后的图像层次感更差。
[0009] (5)原图像灰度级较高的像素，由于1/n值不理想，造成被均衡化后灰度级反而更 高，或者灰度级较低的像素灰度级变化不大的情况，存在图像对比度被过分增强的问题，输 出的图像不符合人类视觉习惯，造成图像异常的效果。
[0010] (6)方法需要等待处理完一帧图像数据后再计算生成灰度变换曲线，不具备良好 的实时性。
[0011] 鉴于以上问题，本发明提供一种应用于一体化摄像机特别是安防摄像机的夜间图 像增强方法，能够有效避免以上问题的发生，获得较好的拍摄效果。
【发明内容】
[0012] 本发明的应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，包括：
[0013] (1)在原始图像数据空间对图像进行处理；
[0014] (2)计算灰度分布概率；
[0015] (3)使用灰度分布概率计算灰度分配动态范围；
[0016] (4)引入梯度阀值限制灰度分配动态范围；
[0017] (5)使用灰度分配动态范围生成灰度变换曲线，输出灰度变换曲线给下一帧图像 使用；
[0018] (6)进行RGB->HSV色彩空间转换，将RGB值转换为HSV值；使用上一帧图像输 出的灰度变换曲线对灰度值进行变换，在HSV空间上进行灰度转换，不影响颜色；再进行 HSV->RGB的色彩空间转换，将HSV值转换为RGB值，替换原图像RGB值，输出对比度增强的 图像。
[0019] 优选地，其中（1)在原始图像数据空间对图像进行处理，包括将原始图像数据空 间转换到HSV空间进行灰度变换，不需要转换成8位图数据空间，保留更多图像信息。
[0020] 优选地，其中（2)计算灰度分布概率，包括参考传统灰度概率公式，用每个灰度的
【权利要求】
1. 一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，包括： (1) 在原始图像数据空间对图像进行处理； (2) 计算灰度分布概率； (3) 使用灰度分布概率计算灰度分配动态范围； (4) 引入梯度阀值限制灰度分配动态范围； (5) 使用灰度分配动态范围生成灰度变换曲线，输出灰度变换曲线给下一帧图像使 用； (6) 进行RGB->HSV色彩空间转换，将RGB值转换为HSV值；使用上一帧图像输出的灰 度变换曲线对灰度值进行变换，在HSV空间上进行灰度转换，不影响颜色；再进行HSV->RGB 的色彩空间转换，将HSV值转换为RGB值，替换原图像RGB值，输出对比度增强的图像。
2. 根据权利要求1所述的一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，其特征 是，其中（1)在原始图像数据空间对图像进行处理，包括将原始图像数据空间转换到HSV空 间进行灰度变换，不需要转换成8位图数据空间，保留更多图像信息。
3. 根据权利要求1所述的一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，其特征 是，其中（2)计算灰度分布概率，包括参考传统灰度概率公式，用每个灰度的像素个数除以 总的像素数，计算公式为i为第i个灰度，ni为第i个灰度的像素个数，N为总像
9 素个数，P[i]为灰度分布概率，i的取值范围是〇?（2n-l)，是像素颜色的二进制数。
4. 根据权利要求1所述的一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，其中 (3)使用灰度分布概率计算灰度分配动态范围，包括每个灰度可以分配到灰度种类的动态 范围，计算公式为S[i] = (2n-l)XP[i]，S[i]为灰度分配动态范围，设置初始的待分配动 态范围R为（2n-l)。
5. 根据权利要求4所述的限制灰度分配动态范围，所述的灰度分配动态范围，当S[i] <nD，则S[i] =nD;当S[i] >nT，则S[i] =nT，其中nD、nT为用户可设的阀值，nD设得 越大，则能保留的图像细节越多；nT设得越小，则图像增加的效果越强，同时图像噪点也越 明显。
6. 根据权利要求5所述的一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，其中nD 值为1/12。
7. 根据权利要求5所述的一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，其中nT 值设为2?8。
8. 根据权利要求4所述的一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，其中动 态范围S[i]和待分配动态范围R，若S[i] >R，则表明剩余的动态范围不足，令S[i] =R; 若S[i] < R，则R' = R-S[i]，R'则成为下一个待分配动态范围R，继续判断下一个灰度动 态范围剩余情况；当所有灰度都完成动态范围分配后，若R > 0,平均分配剩余的待分配动 态范围R，计算公式为S[i] = S[i]+R/4096。
9. 根据权利要求1所述的一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，其中使 用公式 T[i] = T[i-1]+S[i]，i = 1 ?（2n-l);当 i = 0 时，则令T[0] = S[0]，对T值进行 四舍五入后，求得灰度变换曲线。
10. 根据权利要求1所述的的一种应用于智能一体化摄像机的夜间图像增强方法，其 中RGB->HSV->RGB的色彩空间转换使用RGB转化HSV算法，避免使用变换曲线转换灰度值 时对颜色信息的干扰，然后使用HSV转化RGB算法，替换原图RGB值，输出对比度增强图像。
【文档编号】G06T5/00GK104123698SQ201310145117
【公开日】2014年10月29日 申请日期:2013年4月25日 优先权日:2013年4月25日
【发明者】胡中华, 陈德彰 申请人:北京信路威科技股份有限公司