基于Android平臺的夜間圖像增強軟件的設計與實現

李向輝，張菲菲，鄒浩然，曾鈺琦，李杰倫，林偉龍，黃譽戈，楊振宇，李俊賢，王明謙

（廣東第二師范學院計算機學院，廣州 510303）

0 引言

隨著智能手機的普及，人們對手機上獲取圖像的成像質量和成像速度提出越來越高的要求，因此在移動互聯網應用中，面向移動終端的圖像處理技術越來越重要［1］。當前大多數智能手機在夜視環境下拍攝的圖像存在信噪比低、對比度差等問題，拍攝的圖像不能滿足用戶需求。目前，國內外針對夜間圖像的增強算法主要包括三種：直方圖均衡化的方法、Retinex理論的方法以及深度學習的方法。其中Retinex理論的方法由于其優異的處理效果，得到最多的關注和研究。本文采用帶色彩恢復的多尺度Retinex（multi-scale retinex with color restoration，MSRCR）算法［2-3］來對夜間圖像進行增強。目前Android系統雖是主要的手機操作系統，但在Android平臺上實現夜間圖像的增強技術并不多。因此，基于Android的夜間圖像增強軟件未來社會發展具有很高的應用價值。鑒于此，本文結合MSRCR算法和專業的開源圖像處理庫OpenCV，研究在Android平臺開發一款夜視圖像增強軟件來滿足夜視場景的清晰化成像。

1 夜視圖像清晰化應用框架體系

1.1 系統業務流程

本系統的邏輯流程如圖1所示。

圖1 系統邏輯流程

首先，啟動軟件之后，會進入首頁面，首頁面具備兩個功能：登錄、注冊。其中在登錄框輸入的賬號密碼與數據庫匹配，則點擊登錄將成功進入拍照相冊頁；另外，用戶可點擊注冊進入注冊賬號頁面填寫信息，系統會將符合要求的注冊信息寫入到數據庫中。

然后在拍照相冊頁面中首次點擊會申請權限，點擊拍照按鈕會調用相機拍照，拍照按鈕按下后則會在處理圖像頁面顯示拍下的照片；點擊相冊按鈕則會打開相冊，當用戶選擇照片后，則會在圖像頁面顯示選擇后的圖片。

在處理圖像頁面中，點擊處理圖像按鈕則會對圖像進行增強處理，點擊保存按鈕則會將圖像保存至本地相冊然后跳轉到拍照相冊頁面。

1.2 各個模塊之間的調用關系

本軟件的架構關系如圖2所示。

圖2 軟件架構關系

在該軟件的交互開發中，通過調用Android平臺提供的SQLite數據庫實現了用戶的注冊和登錄，通過Android平臺的XML文件進行布局，實現各個界面的交互。最后通過常用的相冊相機調用方式，實現所需增強的圖像導入功能。

在圖像增強的開發中，通過Android平臺的JNI方式去調用CMake，CMake執行圖像處理算法，同時該算法調用OpenCV庫所提供的方法，實現圖像增強后再通過JNI返回結果［4］。

本項目不直接使用OpenCV庫的原因是由于C語言在算法中具有高效的優勢，同時OpenCV庫的底層語言亦為C語言，因此通過CMake方式能夠提高軟件執行效率。

2 各模塊設計

2.1 登錄注冊賬戶的實現

已有賬戶的用戶可通過輸入賬號與密碼，點擊登錄進入圖像獲取頁面。點擊登錄時，軟件會匹配數據庫中的內容，若輸入的賬號密碼不正確，則彈出提示賬號密碼不正確，正確則進入下一個活動頁。

首次使用的用戶可點擊注冊按鈕進入注冊頁面，填寫賬號與密碼進行注冊。其中，登錄頁面的密碼出錯。注冊頁面主要有兩個按鈕，一個是注冊，一個是返回主頁面。注冊按鈕通過獲取輸入框的string值，判斷三個輸入框密碼是否為空，以及兩個密碼框輸入的密碼是否一致，如果其中一項不符合標準則彈出錯誤提示，如果成功，則寫入數據庫。

2.2 不同途徑的圖像獲取實現

2.2.1 通過拍照獲得照片

首先活動頁處創建一個file對象，然后根據安卓的版本大小，執行相應的拍照獲取圖片操作。如果安卓版本小于7.0則將file對象封裝Uri，如果大于7.0則file對象轉換成Uri對象再從這個對象獲得圖片的真實路徑，然后進行動態權限申請。最后要在AndroidManif.xml中申請相應的權限。

2.2.2 通過相冊獲得照片

相冊獲取圖像是在調用的部分重寫startAc?tivityForResult（）方法開啟Intent的回調實現。方法根據不同類型的圖像使用不同的處理。Docu?ment類型的uri通過document id處理；content類型的uri使用普通方式處理，File類型的uri則直接獲取圖片路徑。最后在界面上的顯示框呈現。

3 夜視圖像增強算法的實現

3.1 MSRCR算法的原理

本軟件采用的夜視圖像增強算法是帶色彩恢復 的 多 尺 度Retinex算 法［3-4］（multi-scale retinex with color restoration，MSRCR）。根據Retinex理論，圖像上某一像素點的觀測值為該點的光照分量與反射分量的乘積，即：

式中，(x,y)表示像素點的位置；I(x,y)表示觀測值；L(x,y)表示該點鄰域的亮度，并且與材質無關；R(x,y)表示反射分量，表示材質的反射系數，與物體的本身的材質相關，而與鄰域的光量無關。因此為而獲得反映物體真實面貌的反射分量R(x,y)，可通過Retinex的圖像增強算法排除光照分量L(x,y)的影響。同時根據人的視覺觀感的特點，對數形式更接近人眼觀感的舒適區，因此基于Retinex算法的圖像增強算法都是將圖像轉到對數域進行處理，Jobson等人運用高斯環繞函數對觀測圖像進行卷積估算得到光照分量，由此提出了經典的單尺度Retinex（single-scale retinex，SSR）算法，其計算公式如下所示

式中，F(x,y)表示高斯環繞函數；*表示卷積運算；I i(x,y)為第i個顏色通道的輸入圖像；Ri(x,y)為第i個顏色通道的輸出圖像。由于SSR算法在細節增強與色彩保真之間難以達到平衡，Jobson等人提出將多個不同尺度的SSR處理結果進行簡單加權得到多尺度Retinex（multi-scale ret?inex，MSR）算法：

式中R M i(x,y)表示第i個顏色通道經過MSR處理而得到的輸出圖像，n表示尺度個數，W n為第n個尺度的權重，滿足，一般情況下，取大、中、小三個尺度，即N=3，W1=W2=W3=1/3。

由于SSR算法和MSR算法在處理RGB彩色圖像時，都是分別對R、G、B通道進行單獨地增強，導致增強過程可能會改變各像素點在各顏色通道中的像素值比例，從而淡化圖像的全局或者特定區域物體的真實顏色。為此，Jobson等人又提出帶色彩恢復的多尺度Retinex（MSRCR）算法。MSRCR算法的基本原理是：將原始圖像中的比例關系引入三個顏色通道來對MSR結果進行后處理，從而優化圖像的顏色，避免顏色不飽和及失真，使圖像具有更好的顏色呈現［5］。

式中，C i(x,y)表示第i個顏色通道的色彩恢復系數，作用是對3個顏色通道的比例進行調節。C i(x,y)中參數β為增益常量，α控制非線性的程度。

3.2 MSRCR算法在Andr oi d平臺上的實現

圖像增強的實現是在點擊按鈕中創建一個方法，這個方法通過JNI接口調用CMake，CMake執行算法處理圖像，并且返回結果。當用戶選取圖像之后，圖像將會在圖像控件上呈現。點擊增強按鈕之后，會對圖像進行算法處理呈現，并將圖像覆蓋原來的在圖像控件中的圖像。在Android中通過CMake的方式調用OpenCV庫實現MSRCR算法來增強圖像，MSRCR算法實現分為五步，其中流程如圖3所示。

圖3 MSRCR方法的實現流程

創建一維的高斯核。然后把該高斯核封裝成一個類浮點類型的整數類型高速高斯核。實現對目標圖像的核計算高斯卷積，接著使用圖像金字塔對圖像進行多尺度表達，從而與分離濾波器連續對使用高斯卷積濾波。最后將原圖像和一系列被濾波的圖像轉換到對數域，并與帶權重的原圖像做減法運算，同時加入顏色修復。

圖4顯示了經本軟件處理前的夜視圖像以及處理后的結果圖像，對圖像進行增強處理后，點擊保存圖像將使用數據輸入輸出流，將增強處理后的圖像寫入相冊，同時申請權限。根據結果圖像顯示，本軟件能夠對夜間低照度圖像進行增強，能夠高保真地恢復原圖像中的細節和色彩，提高了圖像的清晰度。

圖4 圖像處理

4 結語

本文開發了一款低成本的夜間圖像增強軟件，軟件提供了用戶登錄與注冊的功能，通過CMake調用OpenCV庫的方式實現MSRCR算法來對夜視圖像進行增強。通過對該軟件的圖像采集、夜視圖像增強處理等功能進行測試，結果表明軟件功能易用、有效，能夠對夜視圖像進行較好的增強處理。未來的工作考慮增加多曝光圖像融合的功能來對夜視圖像進行增強，進一步提升軟件的性能。