融合全局與局部區域亮度的逆光圖像增強算法

郭 倩 朱振峰 常冬霞 趙 耀

(1. 北京交通大學信息科學研究所,北京 100044； 2. 北京市現代信息科學與網絡技術重點實驗室,北京 100044)

1 引言

隨著現代網絡與多媒體的快速發展,圖像的應用已成為生活中不可或缺的一部分。但是,由于拍攝環境條件差,如雨天[1]、霧天[2]、夜間[3]、逆光[4]等,造成采集圖像中的景物出現可見度降低、顏色退化等問題。為提高這些低質圖像的可用性,需對其進行增強處理。本文主要針對逆光圖像的增強問題開展研究。逆光圖像產生的原因是被拍攝物體恰好處于光源與捕獲設備之間。由于逆光,采集圖像背景亮度遠遠高于被攝主體(如行人、車輛等),進而造成圖像有意義的區域可視質量降低。

常見的逆光圖像增強技術可分為兩類[5]：全局與局部處理的方法。基于全局的圖像增強技術主要包括：對數變換、β函數變換[6]及直方圖均衡化[7- 8](Histogram Equalization,HE)等。其中,直方圖均衡化最為典型,它利用灰度的統計特征,將原始圖像的灰度分布從較為集中的區間映射到整個灰度區域均勻分布,從而達到圖像增強的目的。Fu等人基于顏色統計提出的顏色估計模型[9](Color Estimation Model,CEM),可以提高低照度圖像的亮度,恢復圖像的細節與顏色信息。但是,在圖像灰度分布不均勻的情況下,通過全局增強的圖像會出現局部區域增強不足的問題。

不同于圖像的全局增強,局部增強方法則利用圖像局部區域像素點相關性較大的性質,在一定程度上克服了全局增強方法對圖像局部區域的亮度增強不足的問題。……