技术标签: 自动色彩均衡 图像增强与滤波 机器视觉与图像处理
前注:ACE在图像处理方面可以有两种表示,一种是本篇要说的:Automatic Color Equalization,即自动彩色均衡;还有一种是:Adaptive Contrast Enhancement,即自适应对比度增强 。不要搞混了~_~
高动态范围图像是指在一幅图像中,既有明亮的区域又有阴影区域,为了使细节清晰,需要满足以下几点:
(1)对动态范围具有一定的压缩能力;
(2)对亮暗区域的细节有一定的显示能力;
(3)满足上面条件基础上不破坏图像的清晰度。
对于高动态范围处理,基于人眼视觉系统(HSV)在颜色连续和亮度连续方面得到较好的满足。
Rizzi等依据Retinex理论提出了自动颜色均衡算法,该算法考虑了图像中颜色和亮度的空间位置关系,进行局部特性的自适应滤波,实现具有局部和非线性特征的图像亮度与色彩调整和对比度调整,同时满足灰色世界理论假设和白色斑点假设。
ACE算法包括两个步骤:
(1)
式中,Rc 是中间结果,Ic(p)-Ic(j)为两个不同点的亮度差,d(p,j)表示距离度量函数,r(*)为亮度表现函数,需是奇函数;这一步可以适应局部图像对比度,r(*)能够放大较小的差异,并丰富大的差异,根据局部内容扩展或者压缩动态范围。一般得,r(*)为:
第二步:对校正后的图像进行动态扩展。ACE算法是对单一色道进行的,对于彩色图片需要对每一个色道分别处理。
其中,一种简单的线性扩展可以表示为:
还可以将其映射到[0,255]的空间中:
(5)
通过上面的操作,ACE可看成是人类视觉系统的简化模型,其增强过程是与人的感知是一致的。
其中,
对于改进方法,可以考虑的因素:
1)其他的坡度函数Sa(t),多项式函数逼近;
2)除了1/||x-y||外的权重函数的选择;
3)在求和的过程中,y可以限制在一个小窗口中;
4)L(x)的一些其他的方法;
程序下载地址:http://www.ipol.im/pub/art/2012/g-ace/
另外,可以参照参考[8]的python程序,这里po一下:
import cv2
import numpy as np
import math
def stretchImage(data, s=0.005, bins = 2000): #线性拉伸,去掉最大最小0.5%的像素值,然后线性拉伸至[0,1]
ht = np.histogram(data, bins);
d = np.cumsum(ht[0])/float(data.size)
lmin = 0; lmax=bins-1
while lmin<bins:
if d[lmin]>=s:
break
lmin+=1
while lmax>=0:
if d[lmax]<=1-s:
break
lmax-=1
return np.clip((data-ht[1][lmin])/(ht[1][lmax]-ht[1][lmin]), 0,1)
g_para = {}
def getPara(radius = 5): #根据半径计算权重参数矩阵
global g_para
m = g_para.get(radius, None)
if m is not None:
return m
size = radius*2+1
m = np.zeros((size, size))
for h in range(-radius, radius+1):
for w in range(-radius, radius+1):
if h==0 and w==0:
continue
m[radius+h, radius+w] = 1.0/math.sqrt(h**2+w**2)
m /= m.sum()
g_para[radius] = m
return m
def zmIce(I, ratio=4, radius=300): #常规的ACE实现
para = getPara(radius)
height,width = I.shape
zh,zw = [0]*radius + range(height) + [height-1]*radius, [0]*radius + range(width) + [width -1]*radius
Z = I[np.ix_(zh, zw)]
res = np.zeros(I.shape)
for h in range(radius*2+1):
for w in range(radius*2+1):
if para[h][w] == 0:
continue
res += (para[h][w] * np.clip((I-Z[h:h+height, w:w+width])*ratio, -1, 1))
return res
def zmIceFast(I, ratio, radius): #单通道ACE快速增强实现
height, width = I.shape[:2]
if min(height, width) <=2:
return np.zeros(I.shape)+0.5
Rs = cv2.resize(I, ((width+1)/2, (height+1)/2))
Rf = zmIceFast(Rs, ratio, radius) #递归调用
Rf = cv2.resize(Rf, (width, height))
Rs = cv2.resize(Rs, (width, height))
return Rf+zmIce(I,ratio, radius)-zmIce(Rs,ratio,radius)
def zmIceColor(I, ratio=4, radius=3): #rgb三通道分别增强,ratio是对比度增强因子,radius是卷积模板半径
res = np.zeros(I.shape)
for k in range(3):
res[:,:,k] = stretchImage(zmIceFast(I[:,:,k], ratio, radius))
return res
if __name__ == '__main__':
m = zmIceColor(cv2.imread('3.jpg')/255.0)*255
cv2.imwrite('zmIce.jpg', m)
参考:
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