基于小波分析的夜间色光背景图像白平衡优化算法

第 ２８卷 第 ２期 ２０１６年 ６月
河南工程学院学报（自然科学版） ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＨＥＮＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ
Ｖｏｌ２８，Ｎｏ２ Ｊｕｎ．２０１６
基于小波分析的夜间色光背景图像白平衡优化算法
文政颖，王佳欣
（河南工程学院 计算机学院，河南 郑州 ４５１１９１）
摘 要：在进行夜间复杂色彩光照背景下的图像采集和处理过程中，易受到图像色差的干扰而出现白平衡失真，故提出 了一种基于连续小波时间尺度分解的夜间色光背景图像白平衡失真补偿算法．该算法采用全局显著图融合方法对图像进行 尺度信息分解和特征采集，采用双通道扇形滤波降噪方法进行图像去噪处理，采用连续小波变换将图像像素特征从一维函数 映射到时间尺度的二维函数中，进行夜间色光背景图像的白平衡失真补偿．仿真结果表明，采用该算法进行夜间色光背景图 像白平衡优化处理具有较好的图像色差均衡性能，图像成像的峰值信噪比较高． 关键词：图像；小波分析；白平衡；时间尺度分解 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７４－３３０Ｘ（２０１６）０２－００７０－０６
ｌ（Ｘ，Ｙ） ＝（（ｕ２２ｘｕ＋ｘｕｕｙ２ｙ＋＋ＣＣ１）１）．
（２）
在夜间色光背景的条件下，构建图像灰度像素特征向量，在复杂光照背景中，图像结构的相似度为
Ｎ
∑ Ｌ＝Ｊ（ｗ，ｅ）－ ａｉ｛ｗＴφ（ｘｉ）＋ｂ＋ｅｉ－ｙｉ｝． ｉ＝１
（３）
采用全局显著图融合方法对图像进行尺度信息的分解和特征采集，用 ３×３的高斯核函数进行小波包的
初始像素固定，得到整幅图的 １５×１５，通过图像的子带小波相似度大小 ｍ ×ｎ决定图像处理模板，计算每个 像素方差在纹理网格的分布概率：
Ｉｉｆ（ｘ，ｙ） ＝ＩＧ（ｘ，ｙ，σｉ）， Ｉｉｖ（ｘ，ｙ） ＝Ｉｓｔｄｆｉｌｔ（ｘ，ｙ，ｗｉ），
（４） （５）
Ｓｇｉｆ（ｘ，ｙ） ＝－ｌｎ（Ｐｉｆ（ｘ，ｙ）），
（６）
在夜间，不同色彩光照背景下成像的图像易受到各种颜色光线的影响，图像会色差失衡，虽然可以通过 图像采集设备进行白平衡调节，但仍会出现白平衡误差和失真，导致图像细节的展现能力不好，故需要对夜 间色光背景图像进行白平衡优化处理，相关算法的研究在图像处理中具有较大应用价值［１］．
在受到大背景景深和色差干扰的环境下进行夜色图像采集，多元色光背景下的色差层次性不好，白平 衡误差较大．传统方法中，对图像的白平衡失真补偿算法主要有基于角点像素跟踪的白平衡优化算法［２］、基 于经验模态像素值分解的白平衡失真补偿算法［３］、基于亮点边缘轮廓检测的白平衡偏差跟踪反馈和优化方 法［４］等．这些方法通过对色差像素点进行自适应融合匹配，采用三角网像素特征重建，提高了白平衡亮点模 型的局部贴合性，但是在色差背景较大、亮点分布均匀性不好的情况下，对白平衡的失真补偿性不好［５］．因 此，相关文献进行了算法的改进设计，文献［６］提出了一种基于拟蒙特卡罗图像像素点重构的色光背景图像 的白平衡偏差补偿算法，通过对色差的轮廓阴影偏差补偿，实现白平衡失真的调节和反馈，降低了图像成像 的突兀性，优化了成像效果．但是，该方法对图像中复杂细节纹理特征的识别性能不好，在图像的三角网重 建表面容易产生信息冗余，出现暗斑和拖影．针对上述问题，提出了一种基于连续小波时间尺度分解的夜间 色光背景图像白平衡失真补偿算法，首先进行图像采集和自适应降噪预处理，采用连续小波时间尺度分解 方法进行图像白平衡偏差补偿，然后进行仿真实验，验证了本算法的优越性能．
重建，得到一个 ４×４子区域的分块结构模型．在多源色差光照背景的作用下，设采集到的图像输出数学模型
为 ｇ＝｛ｇ（ｉ），ｉ∈ Ω｝，其中 Ω为像素点的时间窗口域，夜间色光背景图像的视觉显著性取决于色光背景的差
异程度，通过对同质区域的光照颜色特征进行高斯卷积，图像在复杂光照背景下的区域突变信息为
Ｉ（ｘ） ＝Ｊ（ｘ）ｔ（ｘ）＋Ａ（１－ｔ（ｘ）），
（１）
式中：Ｃ１ 表示图像前景区域的白平衡，Ｃ２ 表示图像后景区域白平衡，ｗ为加权函数，（ｖｉ，ｖｊ）表示尺度特征分
解的坐标系．形状规则特征在曝光度良好的区域几何流的方向形成水平子集 Ｃ Ｖ，得到夜间色光背景图像
生成超像素树状结构．采用多尺度 Ｒｅｔｉｎｅｘ算法，通过构建场景的物理纹理特征，对模糊图像的亮点进行虚拟
（１）
式中：Ａ为夜间色光作用下的图像尺度信息，ｔ（ｘ）为夜间的不同色差光线的透射率，Ｊ（ｘ）ｔ（ｘ）为原始图像的
噪声系数．在多尺度全局显著性特征作用下计算每个像素的颜色子空间和亮度范围，在光照色差偏离度为
ｄ（ｘ）的条件下计算光照色差对比度 ｃ（Ｘ，Ｙ）和边缘细节稳定性结构特征 ｓ（Ｘ，Ｙ）之间的差异性边缘轮廓特 征参量：
收稿日期：２０１６－０２－０１ 基金项目：河南省高等学校重点科研项目（１５Ａ５２００５５） 作者简介：文政颖（１９７９－），女，河南南召人，副教授，主要研究方向为图像处理与计算机应用．
第 ２期
文政颖，等：基于小波分析的夜间色光背景图像白平衡优化算法
·７１·
Ｄｉｆ（Ｃ１，Ｃ２） ＝ｖｉ∈Ｃ１，ｖｊ∈ｍＣｉ２，ｎ（ｖｉ，ｖｊ）∈Ｅｗ（ｖｉ，ｖｊ），
Байду номын сангаас
Ｓｇｉｖ（ｘ，ｙ） ＝－ｌｎ（Ｐｉｖ（ｘ，ｙ）），
（７）
式中：Ｇ（ｘ，ｙ，σｉ）表示图像序列梯度方向，各梯度方向上的像素值分布在 ３×３模板中，求解图像的小波结构
相似度．令 ｔ（ｘ）＝ｅ－βｄ（ｘ），０＜ｔ（ｘ）＜１，ｔ（ｘ）表示图像相应块的曝光质量在成像位置处的光强透射率，
夜间色光背景图像特征的采集和降噪预处理
１．１ 夜间色光背景图像特征的采集 在夜晚对不同色光背景下的夜色图像进行采集时，由于曝光时间较长，在这一过程中如果受到成像设
备的抖动、背景干扰、光学系统误差等因素的影响，会出现成像质量下降的情况．因此，为了实现对夜间色光 背景下图像的白平衡优化，首先需要对夜间色光背景图像进行优化的特征采集．图像采集系统建立在高分 辨像素数码设备的基础上，采用多尺度 Ｒｅｔｉｎｅｘ算法［７］，通过模拟人类的视觉特征，对夜间色光背景图像蕴 含的被覆盖或模糊的特征进行增强和自适应色差均衡，基于多尺度特征分解对图像特征进行预处理．假设 图像的生成序列为