圖像增強方法及系統的制作方法

專利名稱：：圖像增強方法及系統的制作方法
技術領域：
：本發明屬于圖像處理
技術領域：
，具體地說，是涉及一種圖像增強方法及系統。
背景技術：
：隨著我國城市化進程的加速和汽車擁有量的增加，交通堵塞與交通安全等交通狀況日益成為各國面臨的嚴峻問題。智能交通系統成為解決這些問題的首選方案，比如利用智能交通系統實現對交通流的檢測、信號的自適應控制等。其中，基于視覺技術的各類產品成為最近幾年大家關注的焦點，也是未來智能交通產業的發展趨勢之一。在基于視覺技術的產品中，又以卡口系統和電子警察最具代表性，它們在交通數據采集、事件檢測、取證等方面發揮著越來越重要的作用，成為智能交通系統中的重要組成部分。卡口系統主要應用在路段中，進行圖像的抓拍，而電子警察主要用于路口圖像的抓拍和視頻的錄制。卡口系統和電子警察獲取的圖像及視頻上傳到后臺管理與控制平臺，并存儲在專用數據庫中。用戶可以通過管理與控制平臺實時調用卡口系統和電子警察，也可以查看、檢索數據庫中的圖像數據。對于目前的卡口系統及電子警察，雖然設置有輔助光源配合使用，但還普通存在一個問題，就是抓拍的圖像比較模糊，對比度較差，車內人的圖像不夠清晰，具體表現為下述兩種情況第一，在白天光線較強的情況下，輔助光源的作用不是很明顯，由于車前玻璃及其保護膜的反光作用，車里的人總是很模糊，對比度較差。第二，在夜晚光線較暗的情況下，如果輔助光源為光線較強的大燈，則車內的人能夠看得比較清楚。但如果輔助光源為LED等光線較弱的光源，則拍攝的整個圖像顯得比較暗，基本上只能看到車牌，而車內的人幾乎看不到。因此，雖然在輔助光源的作用下，目前的卡口系統和電子警察可以把車輛的車牌部分拍攝清楚，能夠用來做車牌識別，但是，涉及到車內人的部分的圖像質量還是比較差，圖像較為模糊，不能提供更多有價值的信息與細節，不便于實現取證和做出決定。基于此，如何在不改變現有卡口系統及電子警察等產品結構的基礎上，保證為用戶提供包含更多信息與細節的清晰圖像，則是本發明所要解決的問題。
發明內容本發明的目的之一是提供一種圖像增強方法，利用該方法處理對比度較差的圖像，為用戶提供對比度更清晰、包含細節信息更多的圖像。本發明的目的之二是提供一種圖像增強系統，利用該系統實現圖像的增強，改善圖像質量。為實現上述第一個發明目的，本發明采用下述技術方案予以實現一種圖像增強方法，所述方法包括下述步驟將原始圖像由RGB空間變換到灰度空間，獲得原始圖像對應的灰度圖像；計算所述灰度圖像的灰度平均值，并將所述灰度平均值與預設的閾值進行比較，獲得灰度比較結果；對所述原始圖像進行對比度拉伸，對比度拉伸參數根據所述灰度比較結果確定；將對比度拉伸后的圖像與所述原始圖像進行圖像融合，獲得增強后的圖像。根據本發明所述的方法，在對所述原始圖像進行對比度拉伸之前，先對所述原始圖像進行伽馬變換，伽馬變換的伽馬值根據所述灰度比較結果確定。進一步的，所述對比度拉伸參數包括第一參數和第二參數，所述第一參數小于所述第二參數；所述灰度平均值大于所述預設的閾值時所對應的對比度拉伸的兩個參數的差大于所述灰度平均值不大于所述預設的閾值時所對應的對比度拉伸的兩個參數的差。其中，所述第一參數和所述第二參數的取值范圍均為W，l]。進一步的，所述灰度平均值大于所述預設的閾值時所對應的伽馬值的取值范圍為(1，10)，所述灰度平均值不大于所述預設的閾值時所對應的伽馬值的取值范圍為(0，1)。根據本發明所述的方法，所述對比度拉伸后的圖像與所述原始圖像采用下述方法進行圖像融合對所述兩幀圖像分別進行小波變換，獲得每幀圖像的小波系數；對所述每幀圖像的小波系數進行融合，獲取融合后的圖像的小波系數；對所述融合后的圖像的小波系數進行小波反變換，獲得融合后的圖像。其中，所述對比度拉伸后的圖像和所述原始圖像的小波系數包括低頻小波系數和高頻小波系數，對所述每幀圖像的小波系數進行融合、獲取融合后的圖像的小波系數的過程為對所述每幀圖像的低頻小波系數求平均值，以該平均值作為融合后的圖像的低頻小波系數；對所述每幀圖像的高頻小波系數進行加權求和，以加權求和后的值作為融合后的圖像的高頻小波系數。進一步的，在對所述每幀圖像的高頻小波系數進行加權求和時，高頻小波系數值不同，對應有不同的權值；高頻小波系數值越大，所對應的權值也越大。為實現上述第二個發明目的，本發明采用下述技術方案予以實現一種圖像增強系統，所述系統包括圖像獲取單元，用于獲取原始圖像；灰度變換單元，用于將所述原始圖像由RGB空間變換到灰度空間，獲得原始圖像對應的灰度圖像；計算比較單元，用于計算所述灰度圖像的灰度平均值，并將所述灰度平均值與預設的閾值進行比較，獲得灰度比較結果；對比度拉伸單元，用于對所述原始圖像進行對比度拉伸，對比度拉伸參數根據所述灰度比較結果確定；圖像融合單元，用于將對比度拉伸后的圖像與所述原始圖像進行圖像融合，獲得增強后的圖像。進一步的，所述系統還包括伽馬變換單元，用于對所述原始圖像進行伽馬變換，伽馬變換后的圖像再輸入至所述對比度拉伸單元進行對比度拉伸；所述伽馬變換的伽馬值根據所述計算比較單元的灰度比較結果確定。與現有技術相比，本發明的優點和積極效果是通過對圖像進行不同程度的對比度拉伸，并將拉伸后的圖像與原始圖像進行圖像融合，從而獲得對比度更清晰、層次感更強、畫面更自然的圖像，可以為用戶提供包含更多細節信息的圖像，可應用在卡口系統、電子警察等智能交通領域的圖像增強處理中。圖1是本發明所述圖像增強方法一個實施例的基本流程圖；圖2是圖1實施例中圖像融合過程的具體流程圖；圖3是本發明所述圖像增強系統一個實施例的結構框圖。具體實施例方式下面結合附圖和具體實施方式對本發明的技術方案作進一步詳細的說明。對比度拉伸方法可以用來處理對比度較差、顯示比較模糊的圖像，但經對比度拉伸處理后的圖像經常顯得不夠自然、難以復原原始場景，需要對拉伸后的圖像作進一步的處理。而且，由于同一圖像采集裝置會采集白天的圖像和夜晚的圖像，白天和夜晚對應有不同的光線強度，此時需要分別采用不同的對比度拉伸參數對圖像進行拉伸處理。因此，本發明根據圖像灰度值的不同進行不同程度的對比度拉伸，并將拉伸后的圖像與原始圖像進行圖像融合，從而獲得對比度更清晰、層次感更強、畫面更自然的圖像，實現圖像的增強，并為用戶提供包含更多細節信息的圖像。圖1和圖2示出了本發明所述圖像增強方法一個實施例的流程圖，其中，圖1為該實施例的基本流程圖，圖2為該實例中圖像融合過程的具體流程圖。如圖1所示，該實施例圖像增強方法的基本流程如下Sl獲取原始圖像，并將原始圖像由RGB空間變換到灰度空間，獲得原始圖像對應的灰度圖像。S2:計算所述灰度圖像的灰度平均值，并將該灰度平均值與預設閾值進行比較，獲得灰度比較結果。由于變換到灰度空間之后的圖像的每個通道的取值范圍在0到255之間，白天光線較強情況下拍攝的圖像的灰度平均值較大，而晚上拍攝的圖像的灰度平均值會較小，因此，可將預設閾值設置為小于125的值，例如，設置為75。若所計算的灰度平均值大于預設閾值，則認為原始圖像為白天的圖像；若所計算的灰度平均值不大于預設閾值，則認為原始圖像為夜晚的圖像。S3根據灰度比較結果選擇伽馬值，對原始圖像進行伽馬變換。設置該步驟的目的是在對圖像作對比度拉伸之前，先對圖像作預先的伽馬變換處理，使得圖像整體更加清晰。該步驟為可選擇的步驟，可選擇先對原始圖像作伽馬變換，然后在作對比度拉伸；也可以不進行伽馬變換，而直接對圖像作對比度拉伸處理。伽馬變換是采用的伽馬值根據灰度比較結果來確定，具體為若所述灰度平均值大于所述預設的閾值、即原始圖像為白天的圖像時，作伽馬變換所對應的伽馬值的取值范圍為(1，10)，以降低原始圖像的亮度；若所述灰度平均值不大于所述預設的閾值、即原始圖像為夜晚的圖像時，作伽馬變換所對應的伽馬值的取值范圍為(0，1)，以提高原始圖像的亮度。S4根據灰度比較結果選擇對比度拉伸參數，對步驟S3伽馬變換后的圖像作對比度拉伸。對比度拉伸參數包括第一參數和第二參數，所述第一參數小于所述第二參數，以實現線性遞增變換；且所述第一參數和所述第二參數的取值范圍均為W，l]。根據灰度比較結果選擇對比度拉伸參數的原則為所述灰度平均值大于所述預設的閾值時所對應的對比度拉伸的兩個參數的差大于所述灰度平均值不大于所述預設的閾值時所對應的對比度拉伸的兩個參數的差。也就是說，由于夜晚的圖像比白天的圖像暗，因此，在原始圖像為白天的圖像時，采用的對比度拉伸用的兩個參數的差大于原始圖像為夜晚的圖像時采用的對比度拉伸用的兩個參數的差，例如，對于白天的原始圖像，對比度拉伸的兩個參數分別為0.3和0.9，兩參數之差為0.6；而對于夜晚的原始圖像，對比度拉伸的兩個參數分別為0和0.5，兩參數之差為0.5。根據灰度比較結果選擇伽馬變換的伽馬值及對比度拉伸時的拉伸參數，可以最大限度地將用戶感興趣的圖像區域拉伸得更清楚，實現對比度拉伸的目的。S5:將對比度拉伸后的圖像與原始圖像進行圖像融合，在保證圖像對比度較高的情況下盡量保持圖像的原貌，從而獲得效果更好的增強后的圖像。如圖2的流程圖所示，上述步驟S5的圖像融合過程的具體流程為S51獲取對比度拉伸后及原始的兩幀圖像。S52對兩幀圖像分別進行小波變換，獲得每幀圖像的小波系數。假設對比度拉伸后的圖像的小波系數為SC，原始圖像的小波系數為LC，進行小波變換所采用的小波分解的層數為n，則兩幀圖像的小波系數如下表所示<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table>其中，SC中的S_cAn為對比度拉伸后的圖像的低頻小波系數，其余系數為該圖像的高頻小波系數，且對應的頻率從左向右為遞增的。LC中的L_cAn為原始圖像的低頻小波系數，其余系數為該圖像的高頻小波系數，且對應的頻率從左向右為遞增的。S53:對每幀圖像的小波系數進行融合，獲得融合后的圖像的小波系數。圖像進行小波變換后，低頻意味著圖像中的平滑部分，而高頻對應著圖像中的細節部分。因此，為保證融合后的圖像充分體現原始場景，該實施例將對圖像的細節部分進行融合，具體為對所述每幀圖像的低頻小波系數求平均值，以該平均值作為融合后的圖像的低頻小波系數；對所述每幀圖像的高頻小波系數進行加權求和，以加權求和后的值作為融合后的圖像的高頻小波系數。用FC表示融合后的圖像的小波系數，其格式如下FC:F_cAnF_cHnF_cVnF_cDnF_cHn-iF—cVn-1F_cDn-l……F_cHlF_cViF_cDlF_cAn為融合后的圖像的低頻小波系數，則有F_cAn=(S_cAn+L_cAn)/20其余系數為融合后的圖像的高頻小波系數，且對應的頻率從左向右為遞增的。在對所述每幀原始圖像的高頻小波系數進行加權求和時，高頻小波系數值不同，對應的權值不同高頻小波系數值越大，其所對應的權值也越大；高頻小波系數值越小，其所對應的權值也越小。以高頻小波系數F_cHn和F_cDl為例，若S_cHn>L_cHn,則有F_cHn=thl*S_cHn+th2*L_cHn；若S_cHn<L_cHn,則有F_cHn=th2*S_cHn+thl*L_cHn；若S_cDl>L_cDl，則有F_cDl=thl*S_cDl+th2*L_cDl；若S_cDl<L_cDl，則有F_cDl=th2*S_cDl+thl*L_cDl。在上述各計算公式中，thl和th2分別為權值，且thl+th2=1，thl>th2。對于FC中的其他高頻小波系數的處理過程與F_cHn及F_cDl類似。對于權值thl和th2的具體取值，可根據實際場景光線對比度及對圖像質量的要求來選擇設定。S54:在獲得融合后的圖像的小波系數FC后，再對該FC進行小波反變換，獲得融合后的圖像。在上述實施例所述的實現方法中，對圖像進行小波變換獲得小波系數以及對融合后的圖像的小波系數進行小波反變換以獲得融合后的圖像時，對于小波分解的方法及小波分解的層數均不作具體限定，本領域的普通技術人員可結合公知常識及對圖像進行處理的實際環境和要求來進行選擇和設定。圖3示出了本發明所述圖像增強系統一個實施例的結構框圖。如圖3所示，所述實施例的圖像增強系統的包括有圖像獲取單元31，用于獲取原始圖像。灰度變換單元32，用于將所述圖像獲取單元31獲取的原始圖像由RGB空間變換到灰度空間，獲得原始圖像對應的灰度圖像。計算比較單元33，用于計算所述灰度變換單元32輸出的灰度圖像的灰度平均值，并將所述灰度平均值與預設的閾值進行比較，獲得灰度比較結果。伽馬變換單元34，用于對所述原始圖像進行伽馬變換；所述伽馬變換的伽馬值根據所述計算比較單元33的灰度比較結果來確定。對比度拉伸單元35，用于對所述原始圖像進行對比度拉伸；對比度拉伸參數根據所述計算比較單元33的灰度比較結果確定。圖像融合單元36，用于將將所述對比度拉伸單元35拉伸后的圖像與所述圖像獲取單元31獲取的原始圖像進行圖像融合，獲得增強后的圖像。本發明所述的圖像增強方法及系統可以應用在卡口系統及電子警察等智能交通領域的管理控制平臺中，在不改變卡口系統及電子警察結構的基礎上，實現在白天和夜晚所抓拍的圖像的增強處理，為用戶提供包含更多有價值的信息和細節，方便用戶做出決定或取證。以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其進行限制；盡管參照前述實施例對本發明進行了詳細的說明，對于本領域的普通技術人員來說，依然可以對前述實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換；而這些修改或替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發明所要求保護的技術方案的精神和范圍。權利要求一種圖像增強方法，其特征在于，所述方法包括下述步驟將原始圖像由RGB空間變換到灰度空間，獲得原始圖像對應的灰度圖像；計算所述灰度圖像的灰度平均值，并將所述灰度平均值與預設的閾值進行比較，獲得灰度比較結果；對所述原始圖像進行對比度拉伸，對比度拉伸參數根據所述灰度比較結果確定；將對比度拉伸后的圖像與所述原始圖像進行圖像融合，獲得增強后的圖像。2.根據權利要求1所述的圖像增強方法，其特征在于，在對所述原始圖像進行對比度拉伸之前，先對所述原始圖像進行伽馬變換，伽馬變換的伽馬值根據所述灰度比較結果確定。3.根據權利要求1所述的圖像增強方法，其特征在于，所述對比度拉伸參數包括第一參數和第二參數，所述第一參數小于所述第二參數；所述灰度平均值大于所述預設的閾值時所對應的對比度拉伸的兩個參數的差大于所述灰度平均值不大于所述預設的閾值時所對應的對比度拉伸的兩個參數的差。4.根據權利要求3所述的圖像增強方法，其特征在于，所述第一參數和所述第二參數的取值范圍均為05.根據權利要求2所述的圖像增強方法，其特征在于，所述灰度平均值大于所述預設的閾值時所對應的伽馬值的取值范圍為(1，10)，所述灰度平均值不大于所述預設的閾值時所對應的伽馬值的取值范圍為(0，1)。6.根據權利要求1至5中任一項所述的圖像增強方法，其特征在于，所述對比度拉伸后的圖像與所述原始圖像采用下述方法進行圖像融合對所述兩幀圖像分別進行小波變換，獲得每幀圖像的小波系數；對所述每幀圖像的小波系數進行融合，獲取融合后的圖像的小波系數；對所述融合后的圖像的小波系數進行小波反變換，獲得融合后的圖像。7.根據權利要求6所述的圖像增強方法，其特征在于，所述對比度拉伸后的圖像和所述原始圖像的小波系數包括低頻小波系數和高頻小波系數，對所述每幀圖像的小波系數進行融合、獲取融合后的圖像的小波系數的過程為對所述每幀圖像的低頻小波系數求平均值，以該平均值作為融合后的圖像的低頻小波系數；對所述每幀圖像的高頻小波系數進行加權求和，以加權求和后的值作為融合后的圖像的高頻小波系數。8.根據權利要求7所述的圖像增強方法，其特征在于，在對所述每幀圖像的高頻小波系數進行加權求和時，高頻小波系數值不同，對應有不同的權值；高頻小波系數值越大，其所對應的權值也越大。9.一種圖像增強系統，其特征在于，所述系統包括圖像獲取單元，用于獲取原始圖像；灰度變換單元，用于將所述原始圖像由RGB空間變換到灰度空間，獲得原始圖像對應的灰度圖像；計算比較單元，用于計算所述灰度圖像的灰度平均值，并將所述灰度平均值與預設的閾值進行比較，獲得灰度比較結果；對比度拉伸單元，用于對所述原始圖像進行對比度拉伸，對比度拉伸參數根據所述灰度比較結果確定；圖像融合單元，用于將對比度拉伸后的圖像與所述原始圖像進行圖像融合，獲得增強后的圖像。10.根據權利要求9所述的圖像增強系統，其特征在于，所述系統還包括伽馬變換單元，用于對所述原始圖像進行伽馬變換，伽馬變換后的圖像再輸入至所述對比度拉伸單元進行對比度拉伸；所述伽馬變換的伽馬值根據所述計算比較單元的灰度比較結果確定。全文摘要本發明公開了一種圖像增強方法及系統，所述方法包括將原始圖像由RGB空間變換到灰度空間，獲得原始圖像對應的灰度圖像；計算所述灰度圖像的灰度平均值，并將所述灰度平均值與預設的閾值進行比較，獲得灰度比較結果；對所述原始圖像進行對比度拉伸，對比度拉伸參數根據所述灰度比較結果確定；將對比度拉伸后的圖像與所述原始圖像進行圖像融合，獲得增強后的圖像。利用本發明所述的圖像增強方法處理對比度較差的圖像，可以為用戶提供對比度更清晰、包含細節信息更多的圖像。文檔編號G06T5/50GK101833754SQ20101015325公開日2010年9月15日申請日期2010年4月15日優先權日2010年4月15日發明者卜慶凱,朱中,邵明欣申請人:青島海信網絡科技股份有限公司