圖像增強方法和裝置、智能設備的制造方法
【技術領域】
[0001]本公開涉及圖像處理技術，特別涉及一種圖像增強方法和裝置、智能設備。
【背景技術】
[0002]圖像信息是傳遞信息的重要媒體和手段，但是常常由于光線不充足或其他原因，導致圖像無法看清楚。為了改善圖像的視覺效果，將原來不清晰的圖像變得清晰，可以對圖像進行圖像增強(image enhancement)處理，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，使得增強后的圖像更適合于人的視覺特性或機器的識別系統，滿足對圖像分析的需求。
【發明內容】
[0003]本公開提供一種圖像增強方法和裝置、智能設備，以提高圖像增強后的圖像質量。
[0004]根據本公開實施例的第一方面，提供一種圖像增強方法，包括:
[0005]根據對應灰度圖的深度圖，將所述灰度圖分解為大尺度圖像和細節圖像；
[0006]對所述大尺度圖像增強得到增強大尺度圖像，對所述細節圖像進行增強得到增強細節圖像；
[0007]將所述增強大尺度圖像和增強細節圖像合并，得到增強后的灰度圖。
[0008]可選的，所述根據對應灰度圖的深度圖，將所述灰度圖分解為大尺度圖像，包括:根據所述深度圖中的深度信息，將具有相同深度的像素點對應的灰度值進行平均處理。
[0009]可選的，所述對所述大尺度圖像增強得到增強大尺度圖像，包括:對所述大尺度圖像增強得到第一增強圖像，并根據所述大尺度圖像的原像素值、以及增強后的第一增強圖像的像素值，得到每個像素點的增強指數；根據所述深度圖的深度信息，將具有相同深度的像素點的增強指數進行平均處理，得到修正增強指數；通過所述修正增強指數對所述原像素值進行指數處理，得到第二增強圖像作為所述增強大尺度圖像。
[0010]可選的，所述對所述細節圖像進行增強得到增強細節圖像，包括:根據所述深度圖的深度信息，控制對所述細節圖像的增強程度。
[0011]可選的，所述灰度圖，為對應彩色圖中的各個通道的灰度圖。
[0012]根據本公開實施例的第二方面，提供一種圖像增強裝置，包括:
[0013]圖像分解模塊，用于根據對應灰度圖的深度圖，將所述灰度圖分解為大尺度圖像和細節圖像；
[0014]增強處理模塊，用于對所述大尺度圖像增強得到增強大尺度圖像，對所述細節圖像進行增強得到增強細節圖像；
[0015]圖像合并模塊，用于將所述增強大尺度圖像和增強細節圖像合并，得到增強后的灰度圖。
[0016]可選的，所述圖像分解模塊，用于根據所述深度圖中的深度信息，將具有相同深度的像素點對應的灰度值進行平均處理。
[0017]可選的，所述增強處理模塊包括:
[0018]指數計算子模塊，用于對所述大尺度圖像增強得到第一增強圖像，并根據所述大尺度圖像的原像素值、以及增強后的第一增強圖像的像素值，得到每個像素點的增強指數；
[0019]指數修正子模塊，用于根據所述深度圖的深度信息，將具有相同深度的像素點的增強指數進行平均處理，得到修正增強指數；
[0020]修正增強子模塊，用于通過所述修正增強指數對所述原像素值進行指數處理，得到第二增強圖像作為所述增強大尺度圖像。
[0021]可選的，所述增強處理模塊包括:細節增強子模塊，用于根據所述深度圖的深度信息，控制對所述細節圖像的增強程度。
[0022]根據本公開實施例的第二方面，提供一種智能設備，包括:
[0023]處理器；
[0024]用于存儲處理器可執行指令的存儲器；
[0025]其中，所述處理器被配置為:根據對應灰度圖的深度圖，將所述灰度圖分解為大尺度圖像和細節圖像；對所述大尺度圖像增強得到增強大尺度圖像，對所述細節圖像進行增強得到增強細節圖像；將所述增強大尺度圖像和增強細節圖像合并，得到增強后的灰度圖。
[0026]本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果:通過在對灰度圖進行增強時引入深度圖的深度信息，可以根據圖像的深度信息進行不同深度的增強，從而提高圖像增強后的圖像質量。
[0027]應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
【附圖說明】
[0028]此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實施例，并與說明書一起用于解釋本公開的原理。
[0029]圖1是根據一示例性實施例示出的一種圖像增強方法的流程圖；
[0030]圖2是根據一示例性實施例示出的一種大尺度圖像增強流程圖；
[0031]圖3是根據一示例性實施例示出的一種圖像增強裝置的結構圖；
[0032]圖4是根據一示例性實施例示出的另一種圖像增強裝置的結構圖；
[0033]圖5是根據一示例性實施例示出的一種智能終端的框圖；
[0034]圖6是根據一示例性實施例示出的一種智能設備的框圖。
【具體實施方式】
[0035]這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本公開相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
[0036]本公開提供了一種圖像增強方法，可以用于進行灰度圖的圖像增強。例如，對于同時具有深度圖和灰度圖(或彩色圖)的情況，其中，深度圖中的像素點的深度信息可以用于表示圖像中的像素點所對應的被拍攝物體與攝像頭的成像平面之間的距離，而灰度圖即用灰度表示的圖像，灰度可以包括白色與黑色之間按對數關系分成的若干等級的階數。當拍攝上述的被拍攝物體時，可以既生成該物體的灰度圖，也生成該物體的深度圖，本公開的方法將對其中的灰度圖進行增強，并且是根據深度圖來增強灰度圖。
[0037]此外，對灰度圖的增強，可以是對單獨的灰度圖的增強；或者，也可以是對彩色圖中的灰度圖的增強，例如，對于彩色圖來說，可以包括R、G、B三個通道，每個通道都可以作為灰度圖進行增強處理，然后將各通道的增強圖像合成即可得到增強后的彩色圖。因此，在下面的描述中，將描述灰度圖的增強處理。
[0038]并且，本公開實施例的圖像增強應用的對灰度圖的增強處理，可以在多種場景應用，例如，監控設備、智能終端、平板電腦、智能電視等，只要能同時具有對應同一圖像的深度圖和灰度圖，就可以使用本公開的方法處理。
[0039]圖1示例了本公開的圖像增強方法，可以包括:
[0040]101、根據對應灰度圖的深度圖將灰度圖分解為大尺度圖像和細節圖像；
[0041]102、對大尺度圖像增強得到增強大尺度圖像，對細節圖像進行增強得到增強細節圖像；
[0042]103、將增強大尺度圖像和增強細節圖像合并，得到增強后的灰度圖。
[0043]結合圖1可以看到，在對灰度圖進行增強時，可以先將灰度圖進行分解，并對分解后得到的兩部分分別增強，然后再將增強后的兩部分合并就可以得到增強灰度圖。而本公開的例子中，將在灰度圖的分解、以及對分解后部分的增強處理中，加入了對應灰度圖的深度圖中的深度信息，以提高增強后圖像的圖像質量。
[0044]在步驟101中，將灰度圖分解為大尺度圖像(large scale image)和細節圖像，在分解時可以根據對應的深度圖來進行，可以按照如下步驟:
[0045]首先，可以對深度圖進行預處理，填補深度圖中的空洞，以消除與灰度圖的不匹配。該空洞例如可以是深度圖中未計算出深度信息的像素點。
[0046]其次，將預處理后的深度圖與灰度圖結合，在分解灰度圖時，根據深度圖中的深度信息，將具有相同深度的像素點對應的灰度值進行平均處理，消除局部光照的影響，使得相同深度的灰度值較為均衡化。一個例子中的實現方式可以是:由灰度圖和深度圖進行交叉雙邊濾波器(cross-bilateral filter)處理，就可以得到大尺度圖像，再由灰度圖和大尺度圖像得到細節圖像。
[0047]如果將原灰度圖用Im_g表示，將大尺度圖像用Im_base表示，將細節圖像用Im_detail表示，那么對灰度圖的分解可以表示為:
[0048]Im_g = Im_base+Im_detail
[0049]而與灰度圖對應的深度圖，可以用Im_d表示。
[0050]通過在分解灰度圖時加入深度信息，可以更好的優化大尺度圖像內的明暗關系，使得對大尺度特征的提取更準確，也可以說，使得對圖像物體輪廓的提取更加準確和清晰。