低照度图像对比度的提升方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理的技术领域，具体说是一种低照度图像对比度的提升方法。
【背景技术】
[0002] 光照环境是影响图像质量的一个重要因素。特别是低光照坏境时，由于坏境照度 低，线阵相机的感光源不能充分曝光，从而导致图像的对比度相对较低。为了提高图像的 亮度，大多数线阵相机会采取增大曝光，提高增益等方法来增大图像的亮度，期望达到增强 对比度，在视觉上提升图像质量的目的。然而，无论是增大曝光，还是提高增益，都会使图 像的质量下降。增大曝光会时运动图像模糊，提高增益则会增大图像中的暗电流噪声。因 此，在照度低的环境中拍摄的图像一般都会亮度低、对比度低、噪声水平高。我们把这种 低照度坏境中拍摄的，亮度低、对比度低、噪声水平高的图像称为低照度-低对比度图像 (low-illuminance-low-contrast Image)，如图1所示，这种低照度-低对比度图像很难达 到图像记录和分析的要求。
【发明内容】
[0003] 本发明要解决的技术问题是提供一种低照度图像对比度的提升方法。
[0004] 本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：
[0005] 本发明的低照度图像对比度的提升方法，包括以下步骤：
[0006] A、自适应亮度提升：
[0007] 计算图像直方图的区域，然后根据线阵图像线路序列来判断图像是否需要提升， 对直方图区域进行自适应拉伸；
[0008] B、自适应对比度提升：
[0009] 选择待处理的像素作为中心像素，计算中心像素周围邻域的亮度均值M和方差 6,再利用方差和均值，计算当前点的灰度值，用计算得到的新的灰度值代替之前的灰度 值；
[0010] C、噪声抑制：
[0011] 使用滤波器对图像中的噪声进行泊松去噪。
[0012] 本发明还可以采用以下技术措施：
[0013] 上述A步骤的自适应亮度提升中，又包括以下步骤：
[0014] a、计算图像的直方图，并对直方图累计求和，得到一组向量，向量中第η个值表示 灰度值小于η的元素的个数，所用公式如下：
[0016] 公式中η表示第η灰度等级，hist (k)表示直方图中灰度级为k的值，{ρη;η = 1,. . . , 255}；
[0017] b、遍历向量{pn;n = 1, . . . , 255}中的每个元素，通过下面公式确定图像灰度值区 间：
[0018] max{Pn^ H*ff*0. 618, n e (I,. . . , 255), P ne {p J }
[0019] 公式中H，W分别为原始图像的水平、垂直方向像素的个数；
[0020] c、使用函数adjust拉伸变换图像的灰度矩阵，被拉伸区间里，我们的函数设置
为 期望的灰度区间为： A，〇.8],公式如下： 255
[0022] A步骤的b中，判断·
与1的关系，若
则退出对图像进行对比度提升的 所有步骤。
[0023] 步骤B中计算中心像素周围15*15邻域的亮度均值M和方差6，通过方差和均值 计算当前点灰度值的公式如下：
[0025] fe(i, j) = f(i,j)
[0026] 步骤C中进行泊松去噪时选用的滤波器为均值滤波器。
[0027] 选用的均值滤波器为多个，并分多次对图像进行滤波；在步骤A、B、C后，分别利用 均值滤波器对图像进行滤波。
[0028] 同时采用一维水平方向均值滤波器和一维垂直方向均值滤波器。
[0029] 在步骤A和步骤B后采用一维水平方向均值滤波器进行滤波，在步骤C之后采用 一维垂直方向均值滤波器进行滤波降噪。
[0030] 本发明具有的优点和积极效果是：
[0031] 本发明的低照度图像对比度的提升方法，通过自适应亮度提升、自适应对比度提 升和噪声抑制，可以有效增强低照度-低对比度图像，使在低照度下采集到图像能够用于 数据分析和识别。同时由于本发明采用的算法简单，可以实现大图像的实时处理。
【附图说明】
[0032] 图1是未处理前的低照度-低对比度的图像；
[0033] 图2是通过本发明的低照度图像对比度的提升方法处理后的图像；
[0034] 图3是由图1中图像所得的直方图。
【具体实施方式】
[0035] 以下结合附图和实施例对技术方案进行具体说明。
[0036] 本发明的低照度图像对比度的提升方法，包括以下步骤：
[0037] A、自适应亮度提升：
[0038] 计算图像直方图的区域，然后根据线阵图像线路序列来判断图像是否需要提升， 对直方图区域进行自适应拉伸；
[0039] B、自适应对比度提升：
[0040] 选择待处理的像素作为中心像素，计算中心像素周围邻域的亮度均值M和方差 6,再利用方差和均值，计算当前点的灰度值，用计算得到的新的灰度值代替之前的灰度 值；
[0041] C、噪声抑制：
[0042] 使用滤波器对图像中的噪声进行泊松去噪。
[0043] 本发明还可以采用以下技术措施：
[0044] 上述A步骤的自适应亮度提升中，又包括以下步骤：
[0045] a、计算图像的直方图，并对直方图累计求和，得到一组向量，向量中第η个值表示 灰度值小于η的元素的个数，所用公式如下：
[0047] 公式中η表示第η灰度等级，hist (k)表示直方图中灰度级为k的值，{ρη;η = 1，...，255};对图1中图像进行计算后所得的直方图如图3所示，图中的曲线在灰度级50 处逐渐趋于平滑，可以认为图像中大部分像素的灰度值都小于50 ;
[0048] b、遍历向量{ρη;η = 1，. . .，255}中的每个元素，通过下面公式确定图像灰度值区 间：
[0049] max {Ρη^Ξ