基于Bayer格式的圖像增強方法及圖像增強裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術提供了一種基于Bayer格式的圖像增強方法及圖像增強裝置，該圖像增強方法包括：獲取待處理的Bayer圖像；提取所述Bayer圖像的基本層和細節層；分別對所述Bayer圖像的基本層和細節層進行增強處理，以得到增強后的基本層和細節層；基于增強后的基本層和細節層，生成增強后的圖像。本發明專利技術的技術方案能夠在保證算法實時性的前提下，有效增強圖像的對比度和細節信息，提升了圖像的視覺效果。

Image enhancement method based on Bayer format and image enhancement device

The invention provides a Bayer format image enhancement method based on image enhancement and image enhancement device, the method comprises the following steps: acquiring Bayer images to be processed; extracting the Bayer image of the base layer and detail layer; for the Bayer image of the base layer and enhancement layer in detail, in order to get the enhanced the basic layer and enhancement based on the detail layer; the base layer and detail layer, enhanced image generation. The technical proposal of the invention can effectively enhance the contrast and detail information of the image, and enhance the visual effect of the image under the premise of ensuring the real-time performance of the algorithm.

【技術實現步驟摘要】
基于Bayer格式的圖像增強方法及圖像增強裝置
本專利技術涉及圖像處理
，具體而言，涉及一種基于Bayer格式的圖像增強方法及圖像增強裝置。
技術介紹
對于包含了大的信號量和較小的低對比度細節的高動態圖像，既不符合人眼視覺特性，也不適合在通用的圖像設備上顯示輸出。因此需要對高動態圖像進行增強處理，高動態圖像的增強包括動態范圍的壓縮和非理想成像區域的增強問題。常用的動態圖像壓縮算法涉及到Retinex理論，如單尺度的Retinex算法、多尺度的Retinex算法和自適應尺度的multi-scaleRetinex算法，上述的這些算法可以同時完成動態范圍的壓縮和局部對比度的增強，但是容易產生顏色失真，且計算過于復雜。具有代表性的圖像增強方法有灰度變換法、同態濾波、Retinex增強法和梯度域增強法。其中，灰度變換法運算速度塊，有很好的實時性，但是往往沒有考慮圖像的頻率以及細節信息，容易出現過增強現象；同態濾波法雖然可以很好地保持圖像的原始面貌，但是沒有充分考慮圖像的局部特性，在增強圖像某一部分像素時，導致另一部分過增強，而且實時性差；基于多尺度的Retinex圖像增強方法能很好地增強圖像，在保持原始圖像亮度同時壓縮對比度，但是應用過程中需要大量復雜的計算，這務必會影響算法的實時性應用。因此，需要一種新的圖像增強方案，能夠在保證算法實時性的前提下，有效增強圖像的對比度和細節信息，以提升圖像的視覺效果。需要說明的是，在上述
技術介紹
部分公開的信息僅用于加強對本專利技術的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種基于Bayer格式的圖像增強方法及圖像增強裝置，進而至少在一定程度上克服由于相關技術的限制和缺陷而導致的一個或者多個問題。本專利技術的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本專利技術的實踐而習得。根據本專利技術的一個方面，提供一種基于Bayer格式的圖像增強方法，包括：獲取待處理的Bayer圖像；提取所述Bayer圖像的基本層和細節層；分別對所述Bayer圖像的基本層和細節層進行增強處理，以得到增強后的基本層和細節層；基于增強后的基本層和細節層，生成增強后的圖像。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，提取所述Bayer圖像的基本層和細節層的步驟，包括：對所述Bayer圖像進行導向濾波處理，以得到所述Bayer圖像的基本層；根據所述Bayer圖像和所述Bayer圖像的基本層，計算所述Bayer圖像的細節層。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，對所述Bayer圖像進行導向濾波處理的步驟，包括：以所述Bayer圖像中每個像素位置處的顏色分量為導向，對所述Bayer圖像進行導向濾波處理。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，對所述Bayer圖像的基本層進行增強處理，包括：對所述Bayer圖像的基本層進行動態范圍壓縮處理。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，對所述Bayer圖像的基本層進行動態范圍壓縮處理，包括：對于所述基本層中的任一像素點，計算以所述任一像素點為中心的預定區域內的像素點的灰度值均值；根據所述灰度值均值，計算所述任一像素點的灰度值的歸一化值；根據所述歸一化值和所述灰度值均值，計算所述任一像素點經過動態范圍壓縮后的歸一化值；根據所述基本層中所有像素點經過動態范圍壓縮后的歸一化值，計算所述基本層壓縮后的動態范圍。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，基于以下公式計算所述任一像素點的灰度值的歸一化值：其中，N_Y(x,y)表示任一像素點p(x,y)的灰度值Y(x,y)的歸一化值；MAX表示基本層中最大的灰度值；M(x,y)表示以所述任一像素點為中心的預定區域內的像素點的灰度值均值。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，根據以下的局部高動態范圍壓縮映射計算所述任一像素點經過動態范圍壓縮后的歸一化值：N_Y'(x,y)＝g·N_Y(x,y)c-h·N_Y(x,y)3c其中，N_Y(x,y)表示任一像素點p(x,y)的灰度值Y(x,y)的歸一化值；N_Y'(x,y)表示所述任一像素點經過動態范圍壓縮后的歸一化值；系數c由以所述任一像素點為中心的預定區域內的像素點的灰度值均值M(x,y)決定，根據M(x,y)的不同，系數c的值均勻分布于[0.5,2.5]；增益系數g、h的值由以下公式決定：其中，MAX表示基本層中最大的灰度值；M(x,y)表示以所述任一像素點為中心的預定區域內的像素點的灰度值均值。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，對所述Bayer圖像的基本層進行增強處理，還包括：對所述Bayer圖像的基本層進行對比度增強處理。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，對所述Bayer圖像的細節層進行增強處理，包括：利用S型函數增強所述Bayer圖像的細節層。根據本專利技術的另一方面，還提出了一種基于Bayer格式的圖像增強裝置，包括：獲取單元，用于獲取待處理的Bayer圖像；提取單元，用于提取所述Bayer圖像的基本層和細節層；處理單元，用于分別對所述Bayer圖像的基本層和細節層進行增強處理，以得到增強后的基本層和細節層；生成單元，用于基于增強后的基本層和細節層，生成增強后的圖像。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，所述提取單元配置為：對所述Bayer圖像進行導向濾波處理，以得到所述Bayer圖像的基本層；根據所述Bayer圖像和所述Bayer圖像的基本層，計算所述Bayer圖像的細節層。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，對所述Bayer圖像進行導向濾波處理，包括：以所述Bayer圖像中每個像素位置處的顏色分量為導向，對所述Bayer圖像進行導向濾波處理。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，所述處理單元配置為：對所述Bayer圖像的基本層進行動態范圍壓縮處理。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，對所述Bayer圖像的基本層進行動態范圍壓縮處理，包括：對于所述基本層中的任一像素點，計算以所述任一像素點為中心的預定區域內的像素點的灰度值均值；根據所述灰度值均值，計算所述任一像素點的灰度值的歸一化值；根據所述歸一化值和所述灰度值均值，計算所述任一像素點經過動態范圍壓縮后的歸一化值；根據所述基本層中所有像素點經過動態范圍壓縮后的歸一化值，計算所述基本層壓縮后的動態范圍。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，基于以下公式計算所述任一像素點的灰度值的歸一化值：其中，N_Y(x,y)表示任一像素點p(x,y)的灰度值Y(x,y)的歸一化值；MAX表示基本層中最大的灰度值；M(x,y)表示以所述任一像素點為中心的預定區域內的像素點的灰度值均值。在本專利技術的一些實施例中，基于前述方案，根據以下的局部高動態范圍壓縮映射計算所述任一像素點經過動態范圍壓縮后的歸一化值：N_Y'(x,y)＝g·N_Y(x,y)c-h·N_Y(x,y)3c其中，N_Y(x,y)表示任一像素點p(x,y)的灰度值Y(x,y)的歸一化值；N_Y'(x,y)表示所述任一像素點經過動態范圍壓縮后的歸一化值；系數c由以所述任一像素點為中心的預定區域內的像素點的灰度值均值M(x,y)決定，根據M(x,y)的不同，系數c的值均勻分布于[0.5,2.5]；增益系數g、h的值由以下公本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于Bayer格式的圖像增強方法，其特征在于，包括：獲取待處理的Bayer圖像；提取所述Bayer圖像的基本層和細節層；分別對所述Bayer圖像的基本層和細節層進行增強處理，以得到增強后的基本層和細節層；基于增強后的基本層和細節層，生成增強后的圖像。

【技術特征摘要】
1.一種基于Bayer格式的圖像增強方法，其特征在于，包括：獲取待處理的Bayer圖像；提取所述Bayer圖像的基本層和細節層；分別對所述Bayer圖像的基本層和細節層進行增強處理，以得到增強后的基本層和細節層；基于增強后的基本層和細節層，生成增強后的圖像。2.根據權利要求1所述的基于Bayer格式的圖像增強方法，其特征在于，提取所述Bayer圖像的基本層和細節層的步驟，包括：對所述Bayer圖像進行導向濾波處理，以得到所述Bayer圖像的基本層；根據所述Bayer圖像和所述Bayer圖像的基本層，計算所述Bayer圖像的細節層。3.根據權利要求2所述的基于Bayer格式的圖像增強方法，其特征在于，對所述Bayer圖像進行導向濾波處理的步驟，包括：以所述Bayer圖像中每個像素位置處的顏色分量為導向，對所述Bayer圖像進行導向濾波處理。4.根據權利要求1所述的基于Bayer格式的圖像增強方法，其特征在于，對所述Bayer圖像的基本層進行增強處理，包括：對所述Bayer圖像的基本層進行動態范圍壓縮處理。5.根據權利要求4所述的基于Bayer格式的圖像增強方法，其特征在于，對所述Bayer圖像的基本層進行動態范圍壓縮處理，包括：對于所述基本層中的任一像素點，計算以所述任一像素點為中心的預定區域內的像素點的灰度值均值；根據所述灰度值均值，計算所述任一像素點的灰度值的歸一化值；根據所述歸一化值和所述灰度值均值，計算所述任一像素點經過動態范圍壓縮后的歸一化值；根據所述基本層中所有像素點經過動態范圍壓縮后的歸一化值，計算所述基本層壓縮后的動態范圍。6.根據權利要求5所述的基于Bayer格式的圖像增強方法，其特征在于，基于以下公式計算所述任一像素點的灰度值的歸一化值：其中，N_Y(x,y)表示任一像素點p(x,y)的灰度值Y(x,...

【專利技術屬性】
技術研發人員：馬昊辰，宋斌，冉駿，
申請(專利權)人：聚龍智瞳科技有限公司，
類型：發明
國別省市：北京,11