實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)增強(qiáng)，同時(shí)保護(hù)背景區(qū)域不被過度增強(qiáng)，避免了傳統(tǒng)方法處理背光圖像的缺陷。 此外，本發(fā)明針對增強(qiáng)后的背光圖像中前景背景區(qū)域噪聲水平不同，采用多尺度的NLM算法 處理，可以實(shí)現(xiàn)對圖像良好的去噪，去噪準(zhǔn)確度高。
【附圖說明】
[0068] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
[0069] 圖1是本發(fā)明的一種基于前景背景分離的背光圖像增強(qiáng)去噪方法的流程圖；
[0070] 圖2是本發(fā)明的一具體實(shí)施例中所進(jìn)行處理的背光圖像；
[0071] 圖3是本發(fā)明的一具體實(shí)施例中對背光圖像轉(zhuǎn)換獲得的灰度圖像；
[0072] 圖4是本發(fā)明的一具體實(shí)施例中對灰度圖像進(jìn)行粗略劃分的結(jié)果示意圖；
[0073]圖5是本發(fā)明的一具體實(shí)施例中對圖2所示的背光圖像進(jìn)行劃分后所獲得的前景 區(qū)域；
[0074]圖6是本發(fā)明的一具體實(shí)施例中對圖2所示的背光圖像進(jìn)行劃分后所獲得的背景 區(qū)域；
[0075]圖7是本發(fā)明的一具體實(shí)施例中對圖2的背光圖像進(jìn)行增強(qiáng)去噪后獲得的結(jié)果。
【具體實(shí)施方式】
[0076]參照圖1，本發(fā)明提供了一種基于前景背景分離的背光圖像增強(qiáng)去噪方法，包括： [0077] S1、采用交互式摳圖算法將背光圖像劃分成前景區(qū)域和背景區(qū)域；
[0078] S2、采用改進(jìn)型Retinex算法對前景區(qū)域中的像素點(diǎn)進(jìn)行增強(qiáng)；
[0079] S3、采用CLAHE算法對背景區(qū)域的像素點(diǎn)進(jìn)行均衡處理；
[0080] S4、采用多尺度的NLM算法對增強(qiáng)后的前景區(qū)域和均衡處理后的背景區(qū)域進(jìn)行降 噪；
[0081] S5、將降噪后的前景區(qū)域和背景區(qū)域進(jìn)行加權(quán)融合后獲得增強(qiáng)降噪后的背光圖 像。
[0082] 進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S1，包括：
[0083] S11、將背光圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；
[0084] S12、提取灰度圖像的粗略的前景輪廓和背景輪廓后，將灰度圖像劃分為前景區(qū) 域、背景區(qū)域和未知區(qū)域；
[0085] S13、針對未知區(qū)域的每個(gè)像素點(diǎn)，通過求解像素點(diǎn)梯度場的泊松方程，依次將該 像素點(diǎn)劃分到前景區(qū)域或背景區(qū)域；
[0086] S14、根據(jù)灰度圖像的前景區(qū)域和背景區(qū)域的劃分結(jié)果，劃分背光圖像的前景區(qū)域 和背景區(qū)域。
[0087] 進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟SI 1，其具體為：
[0088] 按照以下公式，將背光圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像：
[0089] I = 0.299R+0.587G+0.114B
[0090] 上式中，I表示轉(zhuǎn)換后的灰度圖像的像素點(diǎn)的灰度值，R、G、B分別表示背光圖像的 對應(yīng)像素點(diǎn)的R、G、B三個(gè)通道的像素值。
[0091] 進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S13,包括：
[0092] S131、針對未知區(qū)域的每個(gè)像素點(diǎn)，采用G-S迭代法對下式進(jìn)行求解，獲得該像素 點(diǎn)的合成比例值：
[0093]
[0094] 上式中，F(xiàn)表示該像素點(diǎn)的前景色，B表示該像素點(diǎn)的背景色，I表示該像素點(diǎn)的灰 度值，α表示該像素點(diǎn)的合成比例值，div表示散度算子：
表示拉普拉斯算 子
I不偏導(dǎo)符號；
[0095] S132、判斷合成比例值是否大于第一預(yù)設(shè)閾值，若是，則將該像素點(diǎn)劃分到前景區(qū) 域，否則，判斷合成比例值是否小于第二預(yù)設(shè)閾值，若是，則將該像素點(diǎn)劃分到背景區(qū)域，反 之將該像素點(diǎn)劃分到未知區(qū)域；
[0096] S133、更新灰度圖像的前景區(qū)域、背景區(qū)域和未知區(qū)域，并判斷未知區(qū)域中是否存 在像素點(diǎn)，若是，則返回執(zhí)行步驟S131，否則結(jié)束。
[0097] 進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S2,包括：
[0098] S21、分別采用不同的權(quán)重因子，將前景區(qū)域分解成反射光部分和環(huán)境照度部分；
[0099] S22、采用Retinex算法對反射光部分進(jìn)行細(xì)節(jié)提取處理；
[0100] S23、對環(huán)境照度部分進(jìn)行拉伸處理后，采用CLAHE算法進(jìn)行均衡處理；
[0101] S24、針對不同的權(quán)重因子，將其對應(yīng)的處理后的反射光部分和環(huán)境照度部分進(jìn)行 合成，從而獲得多個(gè)增強(qiáng)圖像；
[0102] S25、對獲得的多個(gè)增強(qiáng)圖像進(jìn)行盲圖像質(zhì)量評估，進(jìn)而獲得最優(yōu)的權(quán)重因子后， 將該最優(yōu)的權(quán)重因子對應(yīng)的增強(qiáng)圖像作為前景區(qū)域的增強(qiáng)圖像。
[0103] 進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S21，包括：
[0104] S211、分別采用不同的權(quán)重因子，根據(jù)下式計(jì)算前景區(qū)域的每個(gè)像素點(diǎn)的每個(gè)色 彩通道的反射光值和環(huán)境照度值；
[0105]
[0106] 上式中，（x，y)表示像素點(diǎn)的位置，u(x，y)表示第i個(gè)色彩通道的像素值，RU(x，y) 表示第i個(gè)色彩通道的反射光值，AIKxj)表示第i個(gè)色彩通道的環(huán)境照度值，β表示權(quán)重因 子；
[0107] S212、根據(jù)前景區(qū)域的每個(gè)像素點(diǎn)的每個(gè)色彩通道的反射光值和環(huán)境照度值，將 前景區(qū)域分解成反射光部分和環(huán)境照度部分。
[0108] 進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S22,包括：
[0109] S221、根據(jù)下式獲得反射光部分的每個(gè)像素點(diǎn)的每個(gè)色彩通道的入射分量：
[0110]
[0111] 上式中，（X，y)表示像素點(diǎn)的位置，F(xiàn)d^y)表示第i個(gè)色彩通道的入射分量，Ldx， y)表示該像素點(diǎn)的R、G、B三個(gè)色彩通道的反射光值的最大值，GF (X，y)表示高斯函數(shù)，RLi (x，y)表示第i個(gè)色彩通道的反射光值；
[0112] S222、根據(jù)下式計(jì)算獲得該像素點(diǎn)的每個(gè)色彩通道的反射分量：
[0113]
[0114] 上式中，Ri(x，y)表不第i個(gè)色彩通道的反射分量。
[0115] 進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S23,包括：
[0116] S231、根據(jù)下式對環(huán)境照度部分的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行拉伸處理：
[0117] AIadjusted(x,y) = 2arctan( γ AI(x,y))/π
[0118] 上式中，（x，y)表示像素點(diǎn)的位置，AI(x，y)表示環(huán)境照度值，AI響usted(x，y)表示拉 伸處理后的環(huán)境照度值，γ表示控制拉伸函數(shù)形狀的縮放因子；
[0119] S232、根據(jù)下式，采用CLAHE算法對拉伸處理后的環(huán)境照度部分進(jìn)行均衡處理：
[0120] AIfinai(x,y) = CLAHE(AIadjusted(x,y))
[0121] 上式中，AIfinai(x，y)表示經(jīng)過CLAHE均衡處理后的結(jié)果。
[0122] 進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S24，其具體為：
[0123] 針對不同的權(quán)重因子，按照下式，將其對應(yīng)的處理后的反射光部分和環(huán)境照度部 分進(jìn)行合成，從而獲得多個(gè)增強(qiáng)圖像：
[0124] EIi(x，y)=Ri(x，y) XAIfinai(x，y)
[0125] 上式中，（x，y)表示像素點(diǎn)的位置，EMX，y)表示增強(qiáng)圖像的第i個(gè)色彩通道的像 素值，RKxj)表示第i個(gè)色彩通道的反射分量，AI final(x，y)表示經(jīng)過CLAHE均衡處理后的結(jié) 果。
[0126] 進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S25，包括：
[0127] S251、根據(jù)下式對獲得的多個(gè)增強(qiáng)圖像進(jìn)行盲圖像質(zhì)量評估，進(jìn)而獲得最優(yōu)的權(quán) 重因子：
[0128] argmaxP(F(e)+CEF(0)),s.t. | PQM(0)-1O | <0.1,0 < β < 1
[0129] 上式中，β表示權(quán)重因子，F(xiàn)(i3)表示該權(quán)重因子對應(yīng)的增強(qiáng)圖像的相對增強(qiáng)因子， CEF(i3)表示該權(quán)重因子對應(yīng)的增強(qiáng)圖像的相對色彩增強(qiáng)因子，PQM(i3)表示該權(quán)重因子對應(yīng) 的增強(qiáng)圖像的感知質(zhì)量評價(jià)值；
[0130] S252、將該最優(yōu)的權(quán)重因子對應(yīng)的增強(qiáng)圖像作為前景區(qū)域的增強(qiáng)圖像。
[0131 ]進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S4，包括：
[0132] S41、針對背光圖像的每個(gè)像素點(diǎn)，分別統(tǒng)計(jì)以該像素點(diǎn)為中心的第一預(yù)設(shè)窗口 中，屬于前景區(qū)域的第一像素?cái)?shù)量和屬于背景區(qū)域的第二像素?cái)?shù)量；
[0133] S42、根據(jù)第一像素?cái)?shù)量和第二像素?cái)?shù)量的大小關(guān)系，在第一濾波參數(shù)值和第二濾 波參數(shù)值中，選擇該像素點(diǎn)的濾波參數(shù)值；
[0134] S43、基于每個(gè)像素點(diǎn)對應(yīng)的濾波參數(shù)值，根據(jù)下式，采用NLM算法分別對增強(qiáng)后的 前景區(qū)域和詢衡樸理后的背景岡域的毎個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行降噪：
[0135]
[0136] 上式中，/(⑴表示該像素點(diǎn)降噪后的像素值，Uj)表示第一預(yù)設(shè)窗口，h表示該像 素點(diǎn)對應(yīng)的濾波參數(shù)，Ni、Nj表不相似窗口，a表不相似窗口的大小。
[0137] 進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S5,包括：
[0138] S51、針對背光圖像的每個(gè)像素點(diǎn)，分別統(tǒng)計(jì)以該像素點(diǎn)為中心的第二預(yù)設(shè)窗口 中，屬于前景區(qū)域的像素所占的第一比例和屬于背景區(qū)域的像素所占的第二比例；
[0139] S52、根據(jù)下式將降噪后的前景區(qū)域和背景區(qū)域進(jìn)行加權(quán)融合后獲得增強(qiáng)降噪后 的背光圖像：
[0140]
[0141] 上式中，Ir(x，y)表示增強(qiáng)降噪后的背光圖像，？1表示第一比例，？2表示第二比例， 表示降噪后的前景區(qū)域，4表示降噪后的背景區(qū)域。、
[0142] 以下結(jié)合具體實(shí)施例對本發(fā)明做詳細(xì)說明。
[0143] 參照圖1，一種基于前景背景分離的背光圖像增強(qiáng)去噪方法，包括：
[0144] S1、采用交互式摳圖算法將背光圖像劃分成前景區(qū)域和背景區(qū)域；
[0145] S2、采用改進(jìn)型Retinex算法對前景區(qū)域中的像素點(diǎn)進(jìn)行增強(qiáng)；
[0146] S3、采用CLAHE算法對背景區(qū)域的像素點(diǎn)進(jìn)行均衡處理；