本技术介绍了一种基于帧累加和多尺度Retinex的低光照图像增强优化方法：其主要包括：（1）对原始数据RGB三通道分离进行帧累加处理，提高低光照图像信噪比和灰阶分辨率（2）对帧累加处理过的单通道图像进行高斯均值滤波，去除数据采集过程中产生的噪声（3）对传统多尺度Retinex理论进行改进，将原图像其中的反射分量图像增加了双边滤波以削弱光圈伪影的产生（4）利用帧累加技术和改进后的多尺度Retinex对低光照图像进行联合增强优化，在提高图像信噪比和灰阶分辨率的同时保留了较多的图像边缘和细节纹理，并且在一定程度上减少了彩失真，削弱了光圈伪影的产生，本技术实验结果与原图具有较高结构相似性，图像整体质量得到了一定提升。
技术要求
1.一种基于帧累加和改进多尺度Retinex的低光照图像增强方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
（1）在低光照条件下采集实验数据，对采集的实验图像进行通道分离，得到单通道灰度图像，然后对单通道图像做累加平均提高图像灰阶分辨率及信噪比；
单通道图像每帧累加有：
累加后计算单通道平均值：
优化过程中，对N多次取值（包括 20、 50、 100、 500、1000）进行试验，最后发现当N取100时，帧累加平均得到的图像质量及运算速度都在较高水平，所以这里N取 100；
（2）对累加平均后的单通道灰度图用高斯均值滤波去噪：
高斯滤波表达式如下：
其中是一个常数，不影响比例关系，为淹膜内任一点的坐标；为淹膜中心的坐标，是标准差；
（3）对图像进行直方图均衡化，使图像整体灰度更加均匀，提升一定的视觉效果；
（4）将处理后的RGB三通道图像合成彩图像；对（2）的实验结果进行改进的多尺度Retinex增强方法处理；观察者处成像的图像表达式为
，l( ,  )表示入射光 的光照强度，它决定了图像中像素值的动态范
围；r( ,  )表示一个物体在经由入射光照射后的物体图像的反射分量，它含有大量的边缘细节信息，通过照射分量l和反射分量r人们可以区分出图像中的照度信息和反射信息，进而可以解决在低照度情况下图像的亮度和颜的问题；
（5）对上式取对数
（6）单尺度Retinex(SSR)算法比较拟合人眼的视觉成像过程：首先构建高斯环绕函数，然后利用高斯环绕函数分别对图像的三个彩通道 (R 、 G 和 B) 进行滤波，滤波后的图像是所估计的光照分量，接着再在对数域中对原始图像和光照分量进行相减得到反射分量作为输出结果图像：
其中i表示图像RGB三通道，表示某一通道的最后成像，为对某通道的反射分量取对数
所得，表示某一个通道的单尺度增强图像，是中心环绕函数，通常使用高斯环绕函数，可以估计出光照分量L所对应图像的低频成分，并从S中去除低频成分，留下高频分量，可保留图像边缘细节，其表达式如下：
其中是归一化常数，确保卷积核内的积分为1，c为尺度参数，常用的卷积核半径有三个尺度，c值
的选择不同可以用来控制图像中细节信息被保留的程度，当取值较小时，处理后的图像能够较好的还原边缘信息即细节能很好的恢复，但会导致调变浅；当取值较大时，处理后的图像细节恢复不明显，颜保持性较好；
（7）对一幅图像在不同的尺度上利用高斯进行滤波，然后对不同尺度上的滤波结果进行平均求和，可以保持图像高保真度，对图像的动态范围进行压缩，同时也可实现彩增强、颜恒常性、局部动态范围压缩，其表达式如下
其中，k是尺度参数的个数，一般k=3，为不同尺度所占的权重，为单尺度retinex增强图像结果；
（8）引入颜恢复因子C，将MSR得到的结果按照一定的比例进行调整以恢复原来的比例数值，加上颜恢复和颜均衡，补偿由于图像局部区域对比度增强而导致颜失真的缺陷，颜恢复因
子，用来调节三个通道颜的比例，其表达式如下：
直方图均衡化方法表示第i个通道的图像，其中是一个增益常量，是受控制的非线性强度；
（9）双边滤波器是一种包括一个值域滤波和一个空间域滤波的非线性滤波算法，其能够很好地结合空、值域的内容，同时考虑空间域信息的邻近性和灰度值域的相似性，其空间域滤波表达式如下：
式中： (x)代表未经过滤波的图像，归一化系数用 ( )表示，( )代表经过滤波以后的结果图
像，像素点x与其邻域内的相邻点ξ之间的几何邻近度用 ( ,  )表示；其中，的数值不会因
为几何位置的改变而发生变化，而且其数值和图像本身的信息相关联；归一化参数表达式如下：
值域滤波器表达式如下：
归一化常量为：
相邻像素之间权值从图像像素空间位置和亮度相似度两个方面计算，双边滤波器可以用中心像素点既空间邻近又灰度相似的点的像素值的平均值替换中心像素点上原来的像素值；其传递函数为：
归一化参数为：
。
2.权利要求1所述的基于帧累加和改进多尺度Retinex的低光照图像增强方法在减少图像彩失真、削弱光圈伪影，提高图像整体质量方面的应用。
技术说明书
一种基于帧累加和多尺度Retinex的低光照图像增强优化方法
技术领域
本技术涉及图像增强技术领域，具体而言，尤其涉及的是帧累加技术和改进的多尺度Retinex彩恢复方法，主要应用各种类型的图像增强，本方法处理后的图像具有较高的灰阶分辨率和信噪比，保留了更多的图像边缘和细节纹理，同时在一定程度上减少了彩失真，削弱了光圈伪影的产生，实验结果更贴近于图像原始彩，与原图具有较高的结构相似性，图像整体质量得到了一定改善。
背景技术
在现实生活中由于光照不足、噪声外界环境等因素影响，拍摄成像过程中，摄像机捕获的光子数量很少，导致图像整体亮度很低，图像视觉感也很差，并且很多重要信息被隐藏。目前研究人员主要通过降噪、去模糊、低光图像增强等一系列技术用于处理低光环境下的图像。早期的传统方法主要围绕着直方图均衡化(histogram equalization，HE)和伽马修正。利用图像的直方图来增加图像的全局对比度，经典的伽马修正方法则通过加大图像的明暗区域的差值达到图像增强的目的。
增强技术可以突出显示图像中人们感兴趣部分，高可见度图像能够更清楚地反映目标场景中的细节，在目标识别跟踪以医学图像研究等计算机视觉技术方向具有重要作用。经典的图像增强技术有：空间域法和频域法。空间域法直接对图像的像素进行处理，不进行其他域变换，常见方法的有线性增强和直方图均衡处理。但是带来的问题是存在已饱和的较亮的区域，会过度增强丢失相应的细节，原本区域的纹理特征可能变得不可见。频域法主要有高通滤波、同态滤波等方法以上算法都是简单且易实现，但在低光照情况下，图像的信息不规则被隐藏在黑暗中，简单的增强效果并不理想，不能得到较高质量的图像。研究人员在经典算法上提出许多改进，上下文差异对比增强算法试图到差异直方图映射，虽然在一定程度上避免像素的溢出和过度增压强制像素值在范围内，这些方法有一定的效果，但缺点也很明显，度恢复不够，会产生一定程度的光圈伪影现象等问题。
技术内容
本技术针对上述方案中的存在的一些不足，提出了一种基于帧累加和改进多尺度Retinex的低光照图像增强优化方法，经由该技术优化方法处理后的图像具有较高的灰阶分辨率和信噪比，保留了更多的图像边缘和细节纹理，同时在一定程度上减少了彩失真，削弱了光圈伪影的产生，实验结果更贴近于图像原始彩，与原图具有较高的结构相似性，图像整体质量得到了一定提升。
为实现上述目的，本技术介绍了一种基于帧累加和改进多尺度Retinex的低光照图像增强优化方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
（1）在低光照条件下采集实验数据，对采集的实验图像进行通道分离，得到单通道灰度图像，然后对单通道图像做累加平均提高图像灰阶分辨率及信噪比；
单通道图像每帧累加有：
累加后计算单通道平均值：
实验过程中，对N多次取值（包括 20、 50、 100、 500、1000）进行试验，最后发现当N取100时，帧累加平均得到的图像质量及运算速度都在较高水平，所以这里N取 100。

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