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一种新的低照度图象处理方法 辛威 朱虹 李永盛 马天德 西安理’【大学信息与控制工程系西安710048 摘要：目前，对于夜视仪的开发研制基本上是基于红外传感技术，对于一般的摄像设备所 得到的弱光照环境下的图象信息的处理别多基于以直方图均衡化为主的信息增强算法。这 类算法有一个非常大的极限就是：如果画面光线太暗或光照不均时，算法往往不能够达到 辗督的细节强化的日的。本文提出了一种拟人视觉的新算法来完成低照度图象的处理。实 验结果表明这是一种非常有效的方法． 关键词：夜视图象拟人视觉低照度环境图象增强 1 引言 许多全天候的监视系统都需要有对低照度环境下的图象景物的处理，对于这类图象的 处理均是基于图象信息的增强技术。而目前常用的方法多是从直方图均衡化方法所派生出 来的算法fl啦!，在一定程度上对夜视图象的景物的增强描述有好的效果。但是存在着其处理 过程中不可避免的丢失原始图象的亮度信息问题．以及因其线性操作导致的增强画面的信 息过度不自然等问题。针对这些问题，我们在分析^类视觉的自动适应环境原理Ⅲ的基础上， 提出了一种新的处理方法。本方法中，对图象的信息增强采用了非线性对数算子，同时又 加入了高通滤波器，用于对画面细节信息的强调。 2人眼视觉的数学模型 当人类在观察一幅图象时，对亮度高的信息部分的识别率会很高，面对亮度低的细节 信息部分会因为无法分别而被忽略。在获取图象中往往会诅到一种尴尬的现象，就是因为 现场的光线擞弱或光照不均，导致所获取的图象画面中偏暗的区域，某些所 要关心的细节部分无法从画面中反 ． 映出来。但是，当我们在实际的景物环 境中，眼猜适应了环境之后，即使是在 夜晚的傲弱光下．也可以分辨出景物大 大致轮廓。下面我们看一下人眼视觉模 圈1人曩视觉模型示意图 型．这是根据人服对外界光刺激的感知 过程建立起来的模型。模型结构如图1所示。图l显示了人眼对景物的反映过程，第一阶 殷，光期激经角膜，照射在视网膜的过程，这一阶段可以等效—个低通滤波器；第二阶段 是光敏细胞对光的响应，这个过程满足wgb町_4echI蝣定律，等效于一个对数运算的非线 性环节；即有： ·t2l· (1) S=丘109占+懿 第三阶段是视神经网络对光信号的传递．这一阶段等效于一个空间的高通滤波器 3低照度图象的处理算法 3．1 算法的的设计思想及理论依据 由上节所讨论的人眼视觉模型的特点，要模拟完整的人眼视觉模型，算法中应包含低 遵滤波器、对数非线性增强算子、高通滤波器。因此，算法的核心算式为： (2) 置(工，，)=log‘(J，y)一log妒(工，，)’』，(‘，)】 这里‘伍y)表示在第i个颜色光谱带中图象I拘1言息分布，“r’表示卷积计算，F(x，y)是 —个低通滤渡器，这里设计为加权平均的权值阵，RO，y)表示增强的图象信息提取输出。 F(】【y)·I|(x’y)是低通滤波之后的信息，而‘(xy)是原图象信息，可以看成是全通滤波后 的信息，因此式(2塌}含了l硝子作用和高通滤渡的作用，相较之E节的人眼视觉模型， 这里忽略了低通滤波。原因是低通滤波阶段是描述视网膜接收到光刺激的过程，而这里的 图象数据已经采集得到，因此这个过程可以略击。 我们从光学理论可以得知，图象在各光谱带中的反映可以由下式得到： (3) ‘(工，y)=S(x，y)弓(x，y) 这里s}“y)是指光源的空间发散程度，L(x，n是指场景反射系数，把此式代人式(2) E(z，力=log置∽力I(x，y)，写b，y)融(4) 这里的横线表示的是加权平均值。只要墨O，y)*墨(x，)，)则：