后的高频信息图像的每 个像素的各个颜色通道分量数值为(i，j) X、{i、.j) - T!IR_hf、 X,ii.j)>-TIlR_hf
[0053] X'Jj'j)二；X.(i' j) + T!IR_M ' 乂、(/，./)< 77/A' - /!/' 0 - 77/巧 _ 月 < 乂、（/，/) < -77盛-皆
[0054] 对(i，j)的数值范围进行饱和截取获得Xs" (i，j)，Xs"是进行饱和截取处理后各 个颜色通道的分量，Xe{R，G，B}，
[005引 Xs" (i , j) =min{max[-THR_clip，Xs' (i , j)]，THR_clip}，
[0056] THR_clip是高频细节最大限制值，其取值范围是[0,32]，
[0057] 锐化增强获得锐化增强结果图像，锐化增强结果图像的各个颜色通道分量为Xt，
[0化引 Xt = X+W2 ? Xs"
[0059] 其中X是步骤S提取的有效ROI目标图像的RGB通道分量，W2是增益加权系数，Xe {R，G，B}，
[0060] W2=min(Y_mean/W2_base ,W2_max),
[0061] 其中，W2_base是锐化权重的基准校验参考值，其取值范围是[16,64]，W2_max是锐 化权重的最大增益系数，其取值范围是[0,4];
[0062] 步骤屯、有效ROI目标图像颜色处理，
[0063] 使用3*3的对角阵Mc来调整图像的颜色，
[0064] Mc的表示形式如下： -(.0() CO 1 c02_
[00化]Me= .cl.O c:ll cl.2. 过0 c21巧2
[0066] 式中的c00 = cll = c22 = l+W3，c01 = c02 = cl0 = cl2 = c20 = c2 = -W3*0.5，
[0067] 其中W3为有效ROI目标图像颜色处理单元的权重系数，W3 = 0.5-max[0，min(S_ mean-S_thr，0.5)]，
[0068] 使用Mc来调整有效ROI目标图像X的颜色，步骤六获得的锐化增强结果图像的R、G、 B通道分量为乂*，乂￡{3,6,8}，经过有效1?01目标图像颜色处理单元的输出结果为乂*〇，乂￡ {R，G，B}， RtG Kt
[0069] Gto - Mc^ Gt Bto Bt
[0070] 经过上述转换，输出Wxto为R、G、B通道分量的图像，Xe{R，G，B};
[0071] 步骤八、重复上述步骤四至步骤屯，完成所有有效ROI目标图像的处理，并将处理 好的图像输出显示。
[0072] 作为对上述方案的进一步改进，ROI目标图像在原始图像中的位置是通过车牌识 别软件、视频分析与检测算法软件获取的。
[0073] 作为对上述方案的进一步改进，ROI目标图像在原始图像中的位置是管理员在全 局图像中预先标定的。
[0074] 作为对上述方案的进一步改进，THR_roisizer取值为1024。
[0075] 作为对上述方案的进一步改进，S_t虹取值为0.1。
[0076] 作为对上述方案的进一步改进，锐化掩膜系数矩阵Ms为5巧的矩阵，
[0078] 作为对上述方案的进一步改进，
[0079] Ms矩阵的各行元素取值依次为：
[0080] sOO ~s04:0，-0.062，-0.126，-0.062，0
[0081 ] SlO~sl4:-0.062，0，-0.126，0，-0.062
[0082] s20 ~s24: -0.126，0.126，-0.5，0.126，-0.126
[0083] s30 ~s34: -0.062，0，-0.126，0，-0.062
[0084] s40~s44:0，-0.062，-0.126，-0.062，0。
[0085] 作为对上述方案的进一步改进，THR_hf取值为2，THR_clip取值为25，W2_base取值 为32，W2_max取值为4。
[0086] 本发明相比现有技术具有W下优点：本发明提出一种改善抓拍取证图像ROI清晰 度的方法及系统，针对现有问题，旨在解决抓拍取证系统中的多个ROI感兴趣区域图像参数 不能自适应调整;成像环境、压缩编码、传输过程引起的亮度、颜色，清晰度衰退；W及感兴 趣目标ROI图像显示效果较差的关键问题。本发明依据抓拍取证的全景视频图像的ROI图像 HSV颜色空间局部特征信息，自动计算和创建ROI清晰度处理所需的指导参数，然后使用权 重函数来改善区域亮度，采用锐化掩膜系数提升区域轮廓细节，采用自适应变化的对角矩 阵来控制区域颜色。通过所设计的控制参数创建单元、亮度处理单元、边缘处理单元、颜色 处理单元处理之后，能够实现多个ROI图像的同步自适应处理，无需人工干预参数的配置， 操作方便，实现简单。能较大程度上改善感兴趣区域目标图像的清晰度，增强抓拍取证系统 的实用性，提高了监控中屯、对违章违法车辆进行视频图像取证的效率。
【附图说明】
[0087] 图1单幅全景图像中ROI目标图像的清晰度处理流程示意图。
[0088] 图2本发明所述改善抓拍取证图像ROI清晰度的方法的流程图。
[0089] 图3判断ROI目标图像的有效性的流程图。
[0090] 图4控制参数创建一的单元流程图。
【具体实施方式】
[0091] 下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在W本发明技术方案为前提下进行 实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施 例。
[0092] -种改善抓拍取证图像ROI清晰度的方法，其特征在于步骤如下：
[0093] 步骤一、通过智能摄像机获取原始图像，测量原始图像的尺寸，并确定出ROI目标 图像在原始图像中的位置，ROI目标图像在原始图像中的位置可W通过车牌识别软件、视频 分析与检测算法软件获取，也可W是管理员在全景抓拍取证图像中预先标定；
[0094] 步骤二、判断ROI目标图像的有效性，
[00%]根据输入的全景图像尺寸信息W及ROI信息，运里的全景图像尺寸信息包括全景 图像宽度LwdithW及全景图像的高度IJieightDROI信息包括ROI目标图像横向坐标起始 位置R〇I_x、ROI目标图像纵向坐标起始位置R0I_y、R0I目标图像宽度R0I_wdith W及ROI目 标图像的高度ROIJiei曲t。然后判断输入的ROI目标图像位置是否在全景图像的有效边界 范围内，具体做法是判断是否满足如下条件：
[0096] 1)、R0I_x+R0I_wdith< = I-Wdith;
[0097] 2)、R0I_y+R0I_hei 曲t< = I_hei 曲t;
[009引 3)、R0I目标图像的宽度ROLwdith不少于32像素；
[0099] 4)、R0I目标图像的高度ROIJieight不少于32像素；
[0100] 5)、R0I区域的像素总和不少于预置的判断阔值THR_roisize，即：
[0101 ] ROIJiei 曲 1:*R0I_hei 曲t〉= THR_;roisize
[0102] 其中，I_wdith是全局图像宽度，IJiei曲t是全局图像的高度，R0I_x是ROI目标图 像横向坐标起始位置，R〇I_y是ROI目标图像纵向坐标起始位置，R〇I_wdith是ROI目标图像 的宽度，ROIJiei曲t是ROI目标图像的高度，THR_roisizer取值为1024，
[0103] 只有同时满足上述5个条件才判决该ROI目标图像为有效ROI目标图像，否则判决 该ROI目标图像无效；
[0104] 步骤S、控制参数创建一，提取有效ROI目标图像的每一个像素点的RGB颜色通道 的信息 R(i，j)，G(i，jWPB(i，j)，
[0105] 计算有效ROI目标图像的每一个像素点的亮度Y(i，j):
[0107] (i，j) E Q，Q表示有效ROI目标图像的全部像素点坐标集，
[010引其中