【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于低照度圖像增強，具體涉及一種基于retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法。
技術(shù)介紹
1、在夜間拍攝的圖像通常是低照度圖像，存在照度不足，細節(jié)缺失和噪聲等問題。這些問題不僅會影響圖像的視覺質(zhì)量，還會影響后續(xù)的計算機視覺任務(wù)，如目標(biāo)跟蹤，人臉識別等，因此低照度圖像增強技術(shù)越來越具有重要的理論和應(yīng)用價值，低照度圖像增強技術(shù)成為計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向。低照度圖像增強技術(shù)的目的是有效地提升圖像亮度，增強圖像對比度，消除圖像噪聲影響，改善圖像細節(jié)，維持圖像顏色平衡，最終提高圖像的整體質(zhì)量。
2、傳統(tǒng)的基于retinex理論的低照度圖像增強技術(shù)，往往通過直方圖均衡化或伽馬校正的方法，提升圖像的像素值，達到低照度圖像增強目的。公開號為cn117994155a的中國專利技術(shù)，公開了一種基于retinex理論的雙分支低照度圖像增強方法，該方法將低照度圖像分解為照度分量和反射分量，通過并聯(lián)不同擴張率的空洞卷積對輸入的低照度圖像進行初始化特征提取，并通過迭代學(xué)習(xí)模塊中的增強單元與u-net網(wǎng)絡(luò)對初始化的圖像進行更深層次的特征提取。對反射分量去噪的同時，提升照度分量。經(jīng)過三次迭代學(xué)習(xí)后，將得出的照度分量與反射分量融合，達到在增強過程中去噪的目的。該方法的不足之處在于，在對低照度圖像增強時忽略了圖像內(nèi)容的實際意義，導(dǎo)致圖像部分增強區(qū)域偏離原始顏色。公開號為cn118247164a的中國專利技術(shù)，公開了一種低照度圖像增強網(wǎng)絡(luò)及圖像增強方法，該方法將低照度圖像分解為照度分量和反射分量后，利用編碼-解碼結(jié)構(gòu)處
3、分析現(xiàn)有技術(shù)可以看出，以retinex理論為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)低照度圖像增強方法，通常將低照度圖像，分為照度分量和反射分量，開始時直接以反射分量為增強效果，后期通過改進照度分量的照度分布，并去除反射分量中的噪點，最后進行融合以達到增強的效果。直接提升像素值的方法往往伴隨著過度曝光、圖像噪點多的問題。具體而言，由于在處理時缺乏對圖像內(nèi)容的理解，算法往往對圖像中的暗區(qū)域進行增強，這樣可能會導(dǎo)致一些問題，例如，將人的黑色頭發(fā)當(dāng)成低照度區(qū)域進行處理，從而導(dǎo)致圖像部分增強區(qū)域偏離原始顏色的問題，此外，部分方法對低照度圖像進行增強時，先去噪后增強，使得增強圖像出現(xiàn)了細節(jié)缺失的問題?？偠灾?，目前基于深度學(xué)習(xí)的低照度圖像增強方法，存在增強后的圖像中部分增強區(qū)域偏離原始顏色，也沒有很好的解決低照度圖像增強過程中出現(xiàn)的噪聲問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本專利技術(shù)通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：
2、本專利技術(shù)提出了一種基于retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，包括以下步驟：
3、s20、獲取測試樣本集a和訓(xùn)練樣本集b，所述測試樣本集a和所述訓(xùn)練樣本集b均設(shè)置有多張不同數(shù)據(jù)來源的原始低照度圖像；
4、s40、構(gòu)建基于retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強網(wǎng)絡(luò)模型，包括：
5、s402、構(gòu)建顏色先驗生成模塊，所述顏色先驗生成模塊能夠基于預(yù)設(shè)比例系數(shù)α、β、γ對接收的輸入圖像i按照rgb像素值重新劃分，生成顏色先驗ip，將顏色先驗ip與輸入圖像i拼接形成組合圖像ir；
6、s404、構(gòu)建圖像照度增強網(wǎng)絡(luò)d，圖像照度增強網(wǎng)絡(luò)d能夠提取組合圖像ir的全局特征得到特征圖像flu，并基于特征圖像flu得到照度映射基于retinex理論將輸入圖像i和照度映射進行逐像素相乘輸出照度圖像ilu至去噪網(wǎng)絡(luò)；
7、s406、構(gòu)建去噪網(wǎng)絡(luò)，所述去噪網(wǎng)絡(luò)包括多個光照引導(dǎo)的注意力模塊(igab)，igab設(shè)置有依次連接的正則化層、光照引導(dǎo)的多頭自注意力模塊、正則化層和多尺度雙門控前饋網(wǎng)絡(luò)，所述光照引導(dǎo)的多頭自注意力模塊能夠增強所接收圖像的遠程依賴關(guān)系，所述多尺度雙門控前饋網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⑺邮盏膱D像復(fù)制后分別輸入兩個支路，其中一個支路能夠提取所接收圖像的細節(jié)信息，其中另一支路能夠提取所接收圖像的相鄰像素的信息，突出兩個支路中都重要的像素信息，將兩個支路的圖像進行特征增強后進行特征融合，輸出融合后的融合圖像；
8、s60、使用訓(xùn)練樣本集b訓(xùn)練模型，根據(jù)平均絕對誤差損失函數(shù)計算原始低照度圖像經(jīng)模型訓(xùn)練后得到的增強圖像和真實圖像的損失，根據(jù)損失更新模型的權(quán)重，直至達到預(yù)設(shè)訓(xùn)練條件；
9、s80、通過模型獲取測試樣本集a中原始低照度圖像的增強結(jié)果。
10、在本專利技術(shù)的一個實施例中，s402、構(gòu)建顏色先驗生成模塊，包括：
11、所述顏色先驗生成模塊包括輸入層和顏色先驗生成網(wǎng)絡(luò)，輸入層將輸入圖像i的像素點按照rgb像素值進行降序排序；顏色先驗生成網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像i降序排序的像素點按照預(yù)設(shè)比例系數(shù)α、β、γ重新劃分，生成顏色先驗ip；將顏色先驗ip與輸入圖像i經(jīng)通道串聯(lián)后輸出組合圖像ir，其中，所述預(yù)設(shè)比例系數(shù)α、β、γ分別對應(yīng)于rgb像素值進行降序排序的最大值、中間值和最小值。
12、在本專利技術(shù)的一個實施例中，顏色先驗生成網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像i降序排序的像素點按照預(yù)設(shè)比例系數(shù)α、β、γ重新劃分，生成顏色先驗ip，包括：
13、通過實驗分析確定隨機位置處像素點rgb通道中最高像素值、中間像素值、最小像素值的預(yù)設(shè)比例系數(shù)α、β、γ，對輸入圖像i的像素按照預(yù)設(shè)比例系數(shù)α、β、γ重新劃分，生成新的尺寸為h×w×3顏色先驗ip：
14、ip(x,y,f(x,y))＝αi(x,y,f(x,y))????????????????????(4)
15、ip(x,y,s(x,y))＝βi(x,y,s(x,y))?????????????????????(5)
16、ip(x,y,l(x,y))＝γi(x,y,l(x,y))?????????????????????(6)
17、其中，i(x,y,f(x,y))、i(x,y,s(x,y))、i(x,y,l(x,y))分別代表輸入圖像i的隨機位置處像素點rgb通道中最高的、中間的、最小的像素值，ip(x,y,f(x,y))、ip(x,y,s(x,y))、ip(x,y,l(x,y))為分別基于預(yù)設(shè)比例系數(shù)α、β、γ對所述隨機位置處像素點rgb通道中最高的、中間的、最小的像素值重新劃分后的像素值；
18、將輸入圖像i所有像素點重新劃分后的像素值放入新的本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于Retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，S402、構(gòu)建顏色先驗生成模塊，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于Retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，顏色先驗生成網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像I降序排序的像素點按照預(yù)設(shè)比例系數(shù)α、β、γ重新劃分，生成顏色先驗Ip，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，S404、構(gòu)建圖像照度增強網(wǎng)絡(luò)D，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于Retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，基于Retinex理論將輸入圖像I分解為反射分量R和照度分量L，將所述照度映射與輸入圖像I逐像素相乘，生成并輸出照度圖像Ilu，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，S406、構(gòu)建去噪網(wǎng)絡(luò)
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于Retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，S4062、構(gòu)建多尺度雙門控前饋網(wǎng)絡(luò)，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于Retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，S4064、基于多尺度雙門控前饋網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建光照引導(dǎo)的注意力模塊(IGAB)，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1-8中任一項所述的基于Retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，α>β>γ。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，s402、構(gòu)建顏色先驗生成模塊，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，顏色先驗生成網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像i降序排序的像素點按照預(yù)設(shè)比例系數(shù)α、β、γ重新劃分，生成顏色先驗ip，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，s404、構(gòu)建圖像照度增強網(wǎng)絡(luò)d，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于retinex理論的以顏色先驗為引導(dǎo)的低照度圖像增強方法，其特征在于，基于retinex理論將...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉靳，陳凱淋，劉睿森，路文，朱明哲，
申請(專利權(quán))人：西安電子科技大學(xué)昆山創(chuàng)新研究院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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