为5 X 5，设第一像素数量为m，第二像素数量为n2;
[0218] S42、根据第一像素数量和第二像素数量的大小关系，在第一滤波参数值和第二滤 波参数值中，选择该像素点的滤波参数值，若m最大，则选择第一滤波参数值作为该像素点 的滤波参数值，反之，若Π2最大，则选择第二滤波参数值作为该像素点的滤波参数值;优选 的，本实施例中，第一滤波参数值为10，第二滤波参数值为4;
[0219] S43、基于每个像素点对应的滤波参数值，根据下式，采用NLM算法分别对增强后的 前景区域和均衡处理后的背景区域的每个像素点进行降噪：
[0220]
[0221]上式中，表示该像素点降噪后的像素值，Ie(j)表示第一预设窗口，h表示该像 素点对应的滤波参数，为步骤S42中选择的值，ΝμΝ」表示相似窗口，a表示相似窗口的大小。 [0222]步骤S41~S43的算法的核心思想是在大小为第一预设窗口的像素范围内搜寻尽 可能多的与被滤波像素相似的其它像素参与到滤波过程中，以实现更好的滤波效果。搜索 窗内两个像素点i和j的相似性，则通过中心分别位于这两个像素点的相似窗化和化中所有 像素点的加权欧几里德距离来度量。考虑到滤波参数h决定了该算法的降噪程度，而同一幅 图像前景和背景区域经过增强后含噪水平不同，因而通过判断图像属于前景区域或背景区 域选择不同的滤波参数h，对增强后的含噪图像实现多尺度非局部均值滤波去噪(NLM)，可 以根据噪声水平的不同，对图像进行良好的去噪。
[0223] 具体的S51和S52,步骤S5,包括：
[0224] S51、针对背光图像的每个像素点，分别统计以该像素点为中心的第二预设窗口 中，属于前景区域的像素所占的第一比例和属于背景区域的像素所占的第二比例；
[0225] S52、根据下式将降噪后的前景区域和背景区域进行加权融合后获得增强降噪后 的背光图像，如图7所示：
[0226]
[0227] 上式中，Ir(x，y)表示增强降噪后的背光图像，？1表示第一比例，？2表示第二比例， 弋表示降噪后的前景区域，及表示降噪后的背景区域。
[0228] 以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于实施例，熟 悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些 等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
【主权项】
1. 一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在于，包括： 51、 采用交互式枢图算法将背光图像划分成前景区域和背景区域； 52、 采用改进型Retinex算法对前景区域中的像素点进行增强； 53、 采用CLA肥算法对背景区域的像素点进行均衡处理； 54、 采用多尺度的NLM算法对增强后的前景区域和均衡处理后的背景区域进行降噪； 55、 将降噪后的前景区域和背景区域进行加权融合后获得增强降噪后的背光图像。2. 根据权利要求1所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在 于，所述步骤SI,包括： 511、 将背光图像转换为灰度图像； 512、 提取灰度图像的粗略的前景轮廓和背景轮廓后，将灰度图像划分为前景区域、背 景区域和未知区域； 513、 针对未知区域的每个像素点，通过求解像素点梯度场的泊松方程，依次将该像素 点划分到前景区域或背景区域； 514、 根据灰度图像的前景区域和背景区域的划分结果，划分背光图像的前景区域和背 景区域。3. 根据权利要求2所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在 于，所述步骤S13,包括： 5131、 针对未知区域的每个像素点，采用G-S迭代法对下式进行求解，获得该像素点的 合成比例值：上式中，F表示该像素点的前景色，B表示该像素点的背景色，I表示该像素点的灰度值， a表示该像素点的合成比例值，div表示散度算子，，表示拉普拉斯算子，，表不偏导符号； 5132、 判断合成比例值是否大于第一预设阔值，若是，则将该像素点划分到前景区域， 否则，判断合成比例值是否小于第二预设阔值，若是，则将该像素点划分到背景区域，反之 将该像素点划分到未知区域； 5133、 更新灰度图像的前景区域、背景区域和未知区域，并判断未知区域中是否存在像 素点，若是，则返回执行步骤S131，否则结束。4. 根据权利要求1所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在 于，所述步骤S2,包括： 521、 分别采用不同的权重因子，将前景区域分解成反射光部分和环境照度部分； 522、 采用Retinex算法对反射光部分进行细节提取处理； 523、 对环境照度部分进行拉伸处理后，采用CLA肥算法进行均衡处理； 524、 针对不同的权重因子，将其对应的处理后的反射光部分和环境照度部分进行合 成，从而获得多个增强图像； S25、对获得的多个增强图像进行盲图像质量评估，进而获得最优的权重因子后，将该 最优的权重因子对应的增强图像作为前景区域的增强图像。5. 根据权利要求4所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在 于，所述步骤S21，包括： 5211、 分别采用不同的权重因子，根据下式计算前景区域的每个像素点的每个色彩通 道的反射光值和环境照度值；上式中，（x，y)表示像素点的位置，Li(x，y)表示第i个色彩通道的像素值，化i(x，y)表示 第i个色彩通道的反射光值，AIiU, y)表示第i个色彩通道的环境照度值，0表示权重因子； 5212、 根据前景区域的每个像素点的每个色彩通道的反射光值和环境照度值，将前景 区域分解成反射光部分和环境照度部分。6. 根据权利要求4所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在 于，所述步骤S22,包括： 5221、 根据下式获得反射光部分的每个像素点的每个色彩通道的入射分量：上式中，（x，y)表示像素点的位置，Fi(x，y)表示第i个色彩通道的入射分量，Li(x，y)表 示该像素点的R、G、B =个色彩通道的反射光值的最大值，GF(x，y)表示高斯函数，R^(x，y) 表示第i个色彩通道的反射光值； 5222、 根据下式计算获得该像素点的每个色彩通道的反射分量：上式中，RiU, y)表示第i个色彩通道的反射分量。7. 根据权利要求4所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在 于，所述步骤S23,包括： 5231、 根据下式对环境照度部分的每个像素点进行拉伸处理： AIad扣sted(x,y) = 2arctan( y AI(x,y))A 上式中，（x，y)表示像素点的位置，AI(x，y)表示环境照度值，AIadwsted(x，y)表示拉伸处 理后的环境照度值，丫表示控制拉伸函数形状的缩放因子； 5232、 根据下式，采用CLA肥算法对拉伸处理后的环境照度部分进行均衡处理： AIfinal ( X , y ) - CLAHE (AIadjusted ( X , y )) 上式中，AIfinalU, y)表示经过CLA肥均衡处理后的结果。8. 根据权利要求4所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在 于，所述步骤S25,包括： 5251、 根据下式对获得的多个增强图像进行盲图像质量评估，进而获得最优的权重因 子： argmaxe(FW)+CEF(e))，s.t.|PQMW)-l〇|<O.l，O<0<l 上式中，e表示权重因子，F(P)表示该权重因子对应的增强图像的相对增强因子，CEF (e)表示该权重因子对应的增强图像的相对色彩增强因子，PQM(P)表示该权重因子对应的 增强图像的感知质量评价值； 5252、 将该最优的权重因子对应的增强图像作为前景区域的增强图像。9. 根据权利要求1所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在 于，所述步骤S4,包括： 541、 针对背光图像的每个像素点，分别统计W该像素点为中屯、的第一预设窗口中，属 于前景区域的第一像素数量和属于背景区域的第二像素数量； 542、 根据第一像素数量和第二像素数量的大小关系，在第一滤波参数值和第二滤波参 数值中，选择该像素点的滤波参数值； 543、 基于每个像素点对应的滤波参数值，根据下式，采用NLM算法分别对增强后的前景 区域和均衡处理后的背景区域的每个像素点进行降噪：上式中，/,.W表示该像素点降噪后的像素值，l6(j)表示第一预设窗口，h表示该像素点 对应的滤波参数，Ni、Nj表示相似窗口，a表示相似窗口的大小。10. 根据权利要求1所述的一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，其特征在 于，所述步骤S5,包括： 551、 针对背光图像的每个像素点，分别统计W该像素点为中屯、的第二预设窗口中，属 于前景区域的像素所占的第一比例和属于背景区域的像素所占的第二比例； 552、 根据下式将降噪后的前景区域和背景区域进行加权融合后获得增强降噪后的背 光图像： y爲对=化X韦+典X。. 上式中，Ir(X，y)表示增强降噪后的背光图像，P读示第一比例，P2表示第二比例，表 示降噪后的前景区域，表示降噪后的背景区域。
【专利摘要】本发明公开了一种基于前景背景分离的背光图像增强去噪方法，包括：采用交互式抠图算法将背光图像划分成前景区域和背景区域；采用改进型Retinex算法对前景区域中的像素点进行增强；采用CLAHE算法对背景区域的像素点进行均衡处理；采用多尺度的NLM算法对增强后的前景区域和均衡处理后的背景区域进行降噪；将降噪后的前景区域和背景区域进行加权融合后获得增强降噪后的背光图像。本发明针对背光图像的前景区域和背景区域分别采用不同的增强和去噪方法，能够对背光图像的前景区域实现细节增强，同时保护背景区域不被过度增强，去噪效果好、准确度高，可广泛应用于背光图像的处理领域中。
【IPC分类】G06T5/00, G06T7/00
【公开号】CN105654436
【申请号】
【发明人】夏志强, 刘峰, 干宗良, 吕月圆, 陈色桃
【申请人】广东迅通科技股份有限公司
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2015年12月24日