一种改进的全局Retinex监控视频图像增强方法

考虑到监控视频每相邻帧图像背景及光照近似,合理运用帧间信息,构建了一种改进的Retinex图像增强算法。对每一帧图像进行不同尺度及参数的高斯低通滤波,滤波结果取模极小提取各帧背景信息,通过融合多帧图像背景,获取该时刻上视频图像的准确背景,使用该背景进行Retinex算法增强。实验结果表明,算法增强后的图像暗处细节信息更加丰富,获得了更舒适的视觉效果。

第2 3卷第 6期21 0 0年 1 2月

四川理工学院学报(自然科学版)J un lo ih a iest fS in e& E gn eig Naua ce c dt n o ra fSc u nUnv ri o ce c y n iern ( trlS in eE io ) i

Vo_ No 6 l23 .De . 01 e2 0

文章编号：6 3 1 4 2 1 0 -7 60 1 7 -5 9( 0 0) 60 1 -3

一

种改进的全局 R t e ei x监控视频图像增强方法 n郭朋，平先，刘雨杨(川理 T学院自动化与电子信息学院，四川自贡 63 0 ) 4 00

摘

要：虑到监控视频每相邻帧图像背景及光照近似，理运用帧间信息，建了一种改进的考合构

R te图像增强算法。对每一帧图像进行不同尺度及参数的高斯低通滤波， enx i滤波结果取模极小提取各帧背景信息，过融合多帧图像背景，通获取该时刻上视频图像的准确背景，用该背景进行 R t e法使 enx算 i增强。实验结果表明，算法增强后的图像暗处细节信息更加丰富，得了更舒适的视觉效果。获关键词： eie;控视频； R t x监 n图像增强；背景图像；融合中图分类号： P 9 T3l文献标识码： A

引言大多数图像采集设备所获取的数字图像或视频图像序列，由于光照变化等环境因素的影响，图像将拥有

1基于全局的 R t e enx图像增强 iR t e是视网膜 ( e n ) e nx i R t a和大脑皮层 ( o e ) i Cd x两个词的缩写， E wn L n是 d i a d在 17 9 7年提出的一个关于人

不均衡的背景，而图像会损失部分细节信息，使不从致

类视觉系统如何调节感知到的物体颜色和亮度的模型。 Rte enx图象增强理论是一种建立在科学实验和科学分 i析基础上的理论。该理论具有在不同亮度情况下分辨物体灰度级的能力，述了人眼视觉系统获取景物图象论的过程。

能充分利用已有图像获取所需要信息，影响图像及视频在交通、安、侦等领域中的使用。如何利用已有的公刑

背景不均衡的图像，恢复出细节更丰富且背景平衡图像是非常有意义的。

文献[]出一个关于人类视觉系统如

何调节感 1提

Rte enx图像增强理论主要应用于受光照变化影响 i的图像。由 R t e ei x理论可知，幅图像可以分解成人 n一

知到的物体颜色和亮度的模型一R t e算法， enx i它可以在灰度动态范围压缩、缘增强和颜色恒定性三方面达到边

射光图像和反射光图像两幅不同的图像。对于图像 I中的每个点 (,)有以下公式： xY, ,,)=R( Y L, ) y, ) ( Y () 1

平衡，因而可以对各种不同类型的图像进行自适应性地

增强；它是建立在实验基础之上的，没有统一的数学模型。而后又出现了多种不同的 R t e增强算法， SR enx i如 S(Sn lSae R t e ig c l ei x)算法 e n, R ( lS ae R t MS Mut cl e— i

即一幅图像 I以用人射光 L和物体反射函数 R的乘可积来表示。 大部分的经典 R t e法都是在对数域中对原图 ei x算 n

ix n )算法， c ansR t e算法等，且得到 e M C np enx i并广泛的应用。尽管这些经典的 R t e ei x算法实质上都 n

像进行处理的，:即i= l g .Z= l g o/ o L.r= l g o R

是通过对原图像进行某种参量的高斯平滑，提取图像背

景，通过适当的方式使提取的图像背景尽量准确。本文考虑到视频帧图像序列背景的相关性，出一种改进的提 多尺度全局 R t e算法。 enx i

() 1式两边取对数得：=

lg o/=lg R )=lg+lg=r+Z ( ) o( oR oL 2

对数公式可以把复杂的乘法运算转化为简单的加法运算，并且对数形式更接近人类视觉对光线的感知能力。

收稿日期：0 0 7 2 1 7

基金项目：川省自贡市科学技术研究项目资助 (8 O )四 0 C 1作者简介：朋 ( 96 )男，东淄博人，士生，要从事图像处理方面的研究。郭 18一，山硕主

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