一种夜视图像增强方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及夜视图像增强技术领域，具体设及一种夜视图像增强方法。
【背景技术】
[0002] 夜视弱光图像的主要特点是颜色较暗，其对应的直方图分布集中于坐标系的左 侦U。由于图像颜色较暗，图像的细节难W表达清楚，不利于观察及分析，因此，需要对图像进 行增强处理，但在增加图像的亮度信息时，要确保不使图像过亮，W免丢失图像的细节信 息。
[0003] 目前，通常采用直方图均衡化图像增强方法，W图像的像素分布情况进行拉伸，来 增加图像的亮度和对比度。但是该算法会丢失图像的一些低频分量，使图像细节丢失，并且 处理后的图像灰度分布均匀，不适于夜视图像的增强处理。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种夜视图像增强方法，该方法能够解决现有技术中存在 的不足，不仅能够对夜视弱光图像进行有效快速的增强处理，避免图像细节丢失，还能够提 高图像的对比度，适用于夜视图像增强处理。
[0005] 为实现上述目的，本发明采用了 W下技术方案：
[0006] -种夜视图像增强方法，该方法包括W下步骤：
[0007] (1)采用W下公式将RGB彩色图像转化为灰度图像：
[000引 gray(x,y)=a*R(x,y)+b*G(x,y)+c地（x,y);
[0009] 其中，（x，y)表示像素的位置;gray(x，y)表示(x，y)处所对应的灰度像素值;a、b和 C分别表示不同的权值，且a+b+c = l;R(x，y)表示红色通道在(x，y)处的像素值，G(x，y)表示 绿色通道在(x，y)处的像素值，B(x，y)表示蓝色通道在(x，y)处的像素值；
[0010] (2)根据灰度图像的直方图分布情况，采用W下公式获取该灰度图像的像素阔值 Thpixel;
[0011] S皿= sum+hist[i], i = i+l, i E [0,255];
[0012] 8皿> sumpixel X0.98;
[0013] 其中，i表示灰度值，i的初始值为0;Mst[i]表示灰度图像的直方图分布情况，即 灰度值为i的像素的个数;sump i xe 1表示灰度图像的像素数;sum表示灰度值从0到i的所有 像素个数和，S皿的初始值为0，当sum > sumpixel X 0.98时，此时的灰度值i即为该灰度图像 的像素阔值化pixel;
[0014] (3)将RGB彩色图像分解为红、绿和蓝色Ξ个通道的单通道图像；
[001引（4)根据灰度图像的像素阔值Thpixel，分别对红、绿和蓝色通道图像进行处理，得到 处理后的红、绿和蓝色Ξ个单通道图像；具体地说，采用W下公式对红色通道图像进行处 理：
[0016]
[0017] 其中，R(x，y)表示红色通道图像在(x，y)处的像素值，化esult(x，y)为处理后的红 色通道图像在(x，y)处的像素值；
[0018] 采用W下公式对绿色通道图像进行处理：
[0019]
[0020] 其中，G(x，y)表示绿色通道图像在(x，y)处的像素值，Gresult(x，y)为处理后的绿 色通道图像中在(x，y)处的像素值；
[0021] 采用W下公式对蓝色通道图像进行处理：
[0022]
[0023] 其中，B(x，y)表示蓝色通道在(x，y)处的像素值，Bresult(x，y)为处理后的蓝色通 道图像中在(x，y)处的像素值；
[0024] (5)将处理后的红、绿和蓝色Ξ个单通道图像合并为RGBS通道彩色图像；
[00巧](6)输出RGBS通道彩色图像。
[0026] 由W上技术方案可知，本发明不仅能够对夜视弱光图像进行有效快速的增强处 理，避免图像细节丢失，还能够提高图像的对比度，适用于夜视图像增强处理。
【附图说明】
[0027] 图1是本发明的方法流程图；
[0028] 图2a、2b、2c分别是RGB彩色图像、对应的灰度图像及对应的灰度图像直方图；
[0029] 图3a、3b、3c分别是分解后的红、绿和蓝色Ξ个通道的单通道图像；
[0030] 图4a、4b、4c分别是处理后的红、绿和蓝色Ξ个通道的单通道图像；
[0031] 图5a、5b、5c分别是合并后的RGBS通道彩色图像、对应的灰度图像及对应的灰度 图像直方图。
【具体实施方式】
[0032] 下面结合附图对本发明做进一步说明：
[0033] 如图1所示的一种夜视图像增强方法，该方法包括W下步骤：
[0034] (1)输入如图2a所示的夜间弱光下的RGB彩色图像，采用公式（1)将RGB彩色图像转 化为如图化所示的灰度图像：
[0035] gray(x,y)=a*R(x,y)+b*G(x,y)+c*B(x,y)； (1)
[0036] 其中，（X，y)表示像素的位置;gray (X，y)表示(X，y)处所对应的灰度像素值;a、b和 C分别表示不同的权值，且a+b+c = l;R(x，y)表示红色通道在(x，y)处的像素值，G(x，y)表示 绿色通道在(x，y)处的像素值，B(x，y)表示蓝色通道在(x，y)处的像素值。公式（1)是采用加 权平均的方法将RGB衫色图像转化为灰度图像的，其中a = 0.30,b = 0.59,c = 0.11或a = b = C = 1 /3，a、b和C分别表示不同的权值。
[0037] (2)根据如图2c所示的灰度图像的直方图分布情况，采用公式(2)和公式(3)获取 该灰度图像的像素阔值化pixel ;
[003引 S皿= sum+hist[i], i = i+l, i E [0,255]; (2)
[0039] sum > sumpixel X0.98; (3)
[0040] 其中，i表示灰度值，i的初始值为0;Mst[i]表示灰度图像的直方图分布情况，即 灰度值为i的像素的个数;sumpixel表示灰度图像的像素数;sum表示灰度值从0到i的所有 像素个数和，S皿的初始值为0，当sum > sumpixel X 0.98时，此时的灰度值i即为该灰度图像 的像素阔值化Pixel。在步骤(2)中，根据灰度图像的直方图分布情况采用公式(2)从i = 0和 sum=0开始进行迭代计算，直到由公式(2)求得的sum值满足公式(3)给出的条件，此时便停 止进行计算，此时的i值即为要求的该灰度图像的像素阔值化Pixel。
[0041 ] (3)将RGB彩色图像分解为红、绿和蓝色Ξ个通道的单通道图像，如图3a-3c所示。 具体地说，