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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利结合逆光区域分割与自适应曝光校正的图像增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115082334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210599970.2，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权结合逆光区域分割与自适应曝光校正的图像增强方法是由赵明华;程丹妮;胡静;都双丽;石程;李鹏;王琳;王理设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合逆光区域分割与自适应曝光校正的图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合逆光区域分割与自适应曝光校正的图像增强方法，首先输入原始逆光图像，计算其形态学梯度图，并进行多尺度形态学梯度重建，获得保留物体有效轮廓信息的梯度重建图；然后进行基于分水岭的超像素分割方法，生成具有精确边界的超像素图像，将其直方图谷点作为阈值进行逆光区域分类；对逆光图像使用不同的伽马参数进行校正，获取欠曝光图像和过度曝光图像，对源图像、两幅曝光图像分别进行边缘检测，获取其边缘图；最后进行交并运算，得到最终的增强图像。本发明解决了现有技术中存在的算法复杂度高、运行耗时过长、局部增强过度、恢复的逆光区域与正常背景之间亮度不协调等问题。

本发明授权结合逆光区域分割与自适应曝光校正的图像增强方法在权利要求书中公布了：1.结合逆光区域分割与自适应曝光校正的图像增强方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、输入原始逆光图像，计算其形态学梯度图，并进行多尺度形态学梯度重建，获得保留物体有效轮廓信息的梯度重建图；所述步骤1具体如下：输入原始逆光图像I，从图像的膨胀结果中减去腐蚀结果，产生形态学梯度，对于一副图像fx，y，梯度图gx，y用公式1表示： 其中，sx,y为圆盘状结构元素，和分别表示膨胀运算和腐蚀运算；形态学开闭重建的定义分别用公式2和公式3表示： CSg＝Rf[g·S]3式中，O表示形态学开重建结果，C表示形态学闭重建结果，S为圆盘状结构元素，f和g分别表示原始图像和梯度图像，Rf表示重建运算，和·分别表示形态学开运算和形态学闭运算，O与C都能够去除梯度图像中的区域最小值来避免过分割，两者结合的混合运算平滑图像并去除噪声，用公式4表示：COSg＝CS[OSg]4多尺度形态学梯度重建算法MMGR，用公式5表示： 式中，表示对图像f进行多尺度形态学梯度重建的结果，表示图像f的混合重建结果，r1、r2分别表示圆盘状结构元S的最小半径和最大半径，用来控制最小和最大区域的大小，r1≤r≤r2，r1，r2∈N+，g≤f，∨表示计算出这些混合重建结果的点态最大值，以此获取输入图像的多尺度形态学梯度重建图R；步骤2、利用步骤1所得梯度图进行基于分水岭的超像素分割方法，生成具有精确边界的超像素图像，将其直方图谷点作为阈值进行逆光区域分类；所述步骤2具体如下：步骤2.1、利用所述步骤1得到的重建梯度图R进行基于分水岭的分割算法：通过检测R的局部极小值，并搜索出与极小值的灰度相近的邻域像素，当相邻的两个极小值对应的邻域像素相遇时，就可以确定局部区域的轮廓水线，由此可以较为准确分割出不同的区域，生成具有精确边界的超像素图像P；步骤2.2、首先对超像素图像P中的每个区域分别计算平均亮度，然后利用其灰度直方图的波谷作为阈值对各区域进行分类：平均灰度值小于阈值的区域可被归类为逆光区IB，其它则归类为曝光正常区域IO；步骤3、对逆光图像使用不同的伽马参数进行校正，获取欠曝光图像和过度曝光图像，对源图像、两幅曝光图像分别进行边缘检测，获取其边缘图；所述步骤3具体如下：步骤3.1、将输入的逆光图像I转换为灰度图G，对其分别做γ＝2.2和γ＝0.455的伽马变换，得到欠曝光图像GL和过曝光图像GH；步骤3.2、对步骤3.1得到的原灰度图G与两幅不同程度曝光图像GL、GH分别使用Canny边缘检测：首先，使用高斯滤波平滑图像，同时增大边缘宽度；其次，计算梯度值和方向；然后，抑制非极大值，需要进行边缘细化以保留梯度变化中的锐利部分；最后，使用双阈值检测边缘，去除可能的非边缘点，使用Canny检测算子后得到原始边缘图像E、欠曝光图的边缘图像Eγ和过曝光图的边缘图像步骤4、将步骤3得到的三幅边缘图按一定规则进行交并运算，计算出细节可恢复度作为曝光调节的参数，对步骤2判别出的逆光区域进行自适应校正，得到最终的增强图像；所述步骤4具体如下：利用所述步骤3得到的原始边缘图像E、欠曝光图的边缘图像Eγ和过曝光图的边缘图像分别计算暗区边缘像素图像EL和亮区的边缘像素图像EH，分别表示为： 暗区的细节可视度ξL和亮区的细节可视度ξH分别表示为：ξL＝|EL||Eall|,ξH＝|EH||Eall|8其中|·|表示像素数量，Eall为E、Eγ、的并集；对步骤2所得阈值分类图像其中的逆光区IB进行曝光校正，校正后逆光区域的定义如下： 表示增强后的逆光区域，而曝光正常区域IO保持不变，由此获取最终的增强图像。

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