申请/专利权人：西安理工大学

申请日：2021-01-19

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN112801896B

主分类号：G06T5/00

分类号：G06T5/00;G06T7/11;G06T7/194;G06T7/90;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.09#授权;2021.06.01#实质审查的生效;2021.05.14#公开

摘要：本发明公开了一种基于前景提取的逆光图像增强方法，具体按照以下步骤实施：输入逆光图像，将图中的逆光区域视为待增强的前景，标记出图像的已知前景部分和未知像素区域，获取图像对应的trimap图；根据原始图像和得到的trimap图，利用KNN抠图算法计算其透明度掩膜值，获得前景蒙版；根据前景蒙版提取出图像前景，利用对数变换对提取出的前景进行增强，得到增强后的前景图；将得到的增强后的前景图与原始图像进行合成，逆光区域被增强后的前景替代，得到最终的增强图像。与现有的增强方法相比，不仅没有过度曝光图像中光照正常的区域，且有效的保留了图像的细节与颜色，提高了逆光图像的质量。

主权项：1.基于前景提取的逆光图像增强方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、输入逆光图像，将图中的逆光区域视为待增强的前景，标记出图像的已知前景部分和未知像素区域，获取图像对应的trimap图；所述步骤1中，逆光图像可视为由前景层和背景层构成，因此可用线性组合下的图像合成方程进行表示：I＝αF+1-αB1其中，I是给定像素的颜色，F是未知的前景色，B为未知背景色，α为未知的透明度；所述步骤1中通过人机交互方式获取图像对应的trimap图，划分出所有的低照度区域作为前景，其中白色区域表示确定的前景部分，像素透明度均为1，灰色区域表示未知像素，像素透明度待求解，黑色区域表示确定的背景部分，像素透明度均为0；步骤2、根据原始图像和步骤1得到的trimap图，利用KNN抠图算法计算其透明度掩膜值，获得前景蒙版；所述步骤2具体为：步骤2.1、计算特征向量Xi＝cosh，sinh，s，v，x，y6其中h、s和v为像素i在HSV颜色空间下的坐标值，x和y是像素i的空间坐标；步骤2.2、根据步骤2.1得到的特征向量计算内核函数 其中，||·||表示1范数，即两向量差的绝对值之和，C为权值调节系数，取值为特征向量Xi的维数，为保证ki，j∈[0，1]；步骤2.3、根据步骤2.2得到的内核函数，亲和力矩阵A＝[kI，j]N×N，对角矩阵再计算得拉普拉斯矩阵L＝D-A；当用户输入trimap图，根据 得到提取n≥2层的闭合形式，其中M＝diagm，m为输入图像中所有被标记区域像素的二进制向量，λ为用户对标记的约束系数，取值1000；步骤2.4、根据 得到优化函数的闭合形式；其中，v是给定层被标记像素的二进制向量，gx可通过 表示，其中λ|v|为常数，gα关于α求微分并使其结果为0，如下式 因此，最终α＝H-1c＝L+λM-1λv12，即获得获得前景蒙版；步骤3、根据步骤2得到的前景蒙版提取出图像前景，利用对数变换对提取出的前景进行增强，得到增强后的前景图；所述步骤3中，对数变换表达式为：s＝c·logv+11+v·r13其中，c为尺度比例常数，v+1为底数；步骤4、将步骤3得到的增强后的前景图与原始图像进行合成，逆光区域被增强后的前景替代，得到最终的增强图像。

全文数据：

权利要求：

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