一种低照度图像处理方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本申请涉及数字图像处理领域，具体涉及一种低照度图像处理方法和装置。
【背景技术】
[0002] 人们越来越多地使用监控摄像头，用来保证城市、交通、公共场所等方面的安全， 同时也使用车载摄像头来提高驾驶的安全性。但是低光照（如夜晚、背光、室内等）条件会 大大降低此类摄像头的性能，使其拍摄的图像和视频可视性降低，往往难以辨别关键人、物 等信息。上述情况下拍摄的图像称为低照度图像，低照度图像有各种噪声，进行图像增强后 更加突显出来，从而降低图像中关注对象的可辨识度，强烈降低人的主观感受。
[0003] 对于传统的图像增强技术（比如去雾霾和低照度增强技术），其对图像进行处理 之后，会大大增强图像中原有的噪声，往往在图像中出现大片颜色噪声（Color noise)和一 些亮度噪声（Luma noise)。传统的图像增强技术不能有效地滤除这些噪声。
[0004] 对于传统的降噪方法，其不能解决下面两个问题：
[0005] 1)有效滤除大片颜色噪声的同时保证物体的色彩饱和度。
[0006] 2)在滤除亮度噪声的同时保留物体的细节。
【发明内容】
[0007] 本申请提供一种低照度图像处理方法和装置，解决了低照度图像处理后噪声放 大、细节损失等问题。
[0008] 根据本申请的第一方面，本申请提供了一种低照度图像处理方法，包括：
[0009] 输入低照度图像；
[0010] 将所述低照度图像分割成不同的纹理区域，计算各个纹理区域内像素点灰度的标 准差及梯度和，并将所述标准差与梯度和的比值作为图像的纹理和噪声水平参数；
[0011] 对所述低照度图像进行反色处理，得到反色图像；
[0012] 根据各个纹理区域内像素点灰度的标准差的平均值，确定第一滤波系数和第二滤 波系数，分别采用第一滤波系数和第二滤波系数对反色图像进行平滑处理，分别得到第一 平滑图像和第二平滑图像；
[0013] 根据所述纹理和噪声水平参数，对第一平滑图像和第二平滑图像进行加权平均， 得到加权图像；
[0014] 计算得到所述加权图像的暗通道图，并根据所述暗通道图得到环境光照强度；
[0015] 根据所述暗通道图和环境光照强度得到对比度增强系数；
[0016] 计算得到所述反色图像的梯度图像，对所述梯度图像进行纹理结构提取，得到纹 理图像；
[0017] 将所述加权图像与纹理图像相加，得到锐化图像；
[0018] 根据所述环境光照强度和对比度增强系数对所述锐化图像进行对比度增强，得到 增强图像；
[0019] 对所述增强图像进行反色处理，得到输出图像。
[0020] 根据本申请的第二方面，本申请提供了一种低照度图像处理装置，包括：
[0021] 输入模块，用于输入低照度图像；
[0022] 图像分割模块，用于将所述低照度图像分割成不同的纹理区域；
[0023] 第一计算模块，用于计算各个纹理区域内像素点灰度的标准差及梯度和，并将所 述标准差与梯度和的比值作为图像的纹理和噪声水平参数；
[0024] 第一反色模块，用于对所述低照度图像进行反色处理，得到反色图像；
[0025] 平滑滤波模块，用于根据各个纹理区域内像素点灰度的标准差的平均值，确定第 一滤波系数和第二滤波系数，分别采用第一滤波系数和第二滤波系数对反色图像进行平滑 处理，分别得到第一平滑图像和第二平滑图像；
[0026] 加权模块，用于根据所述纹理和噪声水平参数，对第一平滑图像和第二平滑图像 进行加权平均，得到加权图像；
[0027] 第二计算模块，用于计算得到所述加权图像的暗通道图，并根据所述暗通道图得 到环境光照强度；根据所述暗通道图和环境光照强度得到对比度增强系数；
[0028] 第三计算模块，用于计算得到所述反色图像的梯度图像，对所述梯度图像进行纹 理结构提取，得到纹理图像；
[0029] 锐化模块，用于将所述加权图像与纹理图像相加，得到锐化图像；
[0030] 对比度增强模块，用于根据所述环境光照强度和对比度增强系数对所述锐化图像 进行对比度增强，得到增强图像；
[0031] 第二反色模块，用于对所述增强图像进行反色处理，得到输出图像。
[0032] 本申请提供的低照度图像处理方法和装置中，先将输入的低照度图像分割成不同 的纹理区域，以得到图像的纹理和噪声水平参数。一方面，根据各个纹理区域内像素点灰度 的标准差的平均值，确定第一滤波系数和第二滤波系数，分别采用第一滤波系数和第二滤 波系数对低照度图像的反色图像进行平滑处理，得到第一平滑图像和第二平滑图像；根据 纹理和噪声水平参数，对第一平滑图像和第二平滑图像进行加权平均，得到加权图像；根据 加权图像的暗通道图得到环境光照强度，进而得到对比度增强系数。另一方面，对反色图像 的梯度图像进行纹理结构提取，得到纹理图像。之后，将加权图像与纹理图像相加，得到锐 化图像；再根据对比度增强系数对锐化图像进行对比度增强，得到增强图像。最后对增强图 像进行反色处理，得到输出图像。因此，本申请提供的低照度图像处理方法和装置，可以有 效地增强低照度图像的对比度，滤除各种噪声，同时保留图像色彩和细节，得到清晰逼真的 复原图像。
【附图说明】
[0033] 图1为本申请一种实施例中低照度图像处理装置的结构示意图；
[0034] 图2为本申请一种实施例中低照度图像处理方法的流程示意图；
[0035] 图3为分别采用现有技术和本实施例提供的低照度图像处理方法对同一输入图 像进行处理后的对比示意图。
【具体实施方式】
[0036] 本申请实施例提供的低照度图像处理方法和装置，可应用于视频监控系统、图像 处理软件等，能有效进行去雾霾处理和低照度增强处理，在图像降噪上既能滤除颜色噪声 和亮度噪声，也最大可能地保留图像的色彩和细节。
[0037] 下面通过【具体实施方式】结合附图对本申请作进一步详细说明。
[0038] 请参考图1，本实施例提供了一种低照度图像处理方法和装置。低照度图像处理装 置包括输入模块101、图像分割模块102、第一计算模块103、第一反色模块104、平滑滤波模 块105、加权模块106、第二计算模块107、第三计算模块108、锐化模块109、对比度增强模块 110和第二反色模块111。
[0039] 下面结合低照度图像处理方法对该装置进行说明，请参考图2,低照度图像处理方 法包括下面步骤：
[0040] 步骤1. 1 :输入模块101输入低照度图像I。
[0041] 步骤1. 2 :图像分割模块102将低照度图像I分割成不同的纹理区域。优选的，图 像分割模块102采用超像素（superpixel)分割将低照度图像I分割成不同的纹理区域。
[0042] 步骤1. 3 :第一计算模块103计算各个纹理区域内像素点灰度的标准差σ及梯度 和s，并将标准差σ与梯度和s的比值作为图像的纹理和噪声水平参数a，g卩α = σ /s。
[0043] 步骤I. 4 :第一反色模块104对低照度图像I的每一个颜色通道进行反色处理，得 到反色图像R。第一反色模块104按照公式R = 255-1对低照度图像I进行反色处理。先 对低照度图像I进行反色，然后在进行后续处理，可以将图像中低亮度像素转换成高亮度 像素，从而有利于对低照度区域的对比度增强处理。
[0044] 步骤1. 5 :第三计算模块108利用微分算子与R的三个颜色通道分别进行卷积，得 到R的梯度图像Rd。
[0045] 步骤1. 6 :第三计算模块108选择大小合适的滤波系数，对Rd进行纹理结构提取， 得到Rd的不含噪声的主要纹理图像Rds。其中，滤波系数可以选择经验值。
[0046] 步骤1. 7 :平滑滤波模块105分别采用第一滤波系数和第二滤波系数对反色图像 进行平滑处理，本实施例中，利用三维块匹配（BM3D)滤波器对反色图像进行平滑处理。使 用BM3D图像滤波器，能在去除图像噪声的同时，尽可能保留更多的图像纹理细节。优选的， 第一滤波系数大于各个纹理区域内像素点灰度的标准差σ的平均值，第二滤波系数小于 各个纹理区域内像素点灰度的标准差σ的平均值。
[0047] 步骤1. 8 :本实施例中，平滑滤波模块105采用σ的平均值的2倍作为第一滤波 系数，得到纹理较平滑的第一平滑图像
[0048] 步骤1. 9 :平滑滤波模块105采用σ的平均值的1/2作为第二滤波系数，得到纹 理较突出的第二平滑图傷
[0049] 在其他实施例中，第一滤波系数和第二滤波系数可以根据实际需求选择，并且，平 滑滤波模块105也可以选择其他滤波器对反色图像进行平滑处理。
[0050] 步骤1. 10 :加权模块106根据纹理和噪声水平参数α，对滤波去噪得到的第一平 滑图像和第二平滑图像进行加权平均，得到加权图像。本实施例中，采用下面公式得到加权 图像Rs:
[0052] 步骤I. 7-步骤I. 10相当于在进行对比度增强操作前端加入噪声抑制滤波器，解 决原有的低照度图像对比度增强技术中存在的噪声放大问题。
[0053] 步骤I. 11 :锐化模块109将加权图像与纹理图像相加，得到锐化图像。本实施例 中，采用下面公式得到细节增强的锐化图像Rsw:
[0054] Rsharp= Rs+a *Rds
[0055] 通过加权求和可以取得较好的锐化效果，同时避免边缘过分增强。
[0056] 步骤1.6、1.7、1. 11中，去除梯度图像中的噪声，保