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申请/专利权人：成都中轨轨道设备有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像增强的低光度图像处理方法及系统，包括以下步骤：基于Retinex算法框架和BP神经网络，以接触网正常光度图像为评价参照，对接触网低光度图像进行拍摄评价，并基于拍摄评价结果建立设定最优相机参数的自适应模型；利用所述自适应模型调整低光度下拍摄接触网的最优相机参数，得到最优接触网低光度拍摄图像；利用Retinex算法框架，对所述接触网低光度拍摄图像进行图像增强，得到接触网低光度增强图像。本发明在图像增强算法框架的基础上，构建了根据光度值测算出最优相机参数的自适应模型，能够在拍摄时获取最优的接触网低光度图像，使得接触网低光度图像的图像增强效果得以叠加，实现最优增强。

主权项：1.一种基于图像增强的低光度图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：分别获取接触网在正常光度和多个低光度下的图像，对应得到接触网正常光度图像和多个接触网低光度图像；基于Retinex算法框架和BP神经网络，以接触网正常光度图像为评价参照，对接触网低光度图像进行拍摄评价，并基于拍摄评价结果建立设定最优相机参数的自适应模型；利用所述自适应模型调整低光度下拍摄接触网的最优相机参数，得到最优接触网低光度拍摄图像；利用Retinex算法框架，对所述接触网低光度拍摄图像进行图像增强，得到接触网低光度增强图像；自适应模型的构建方法包括：利用单尺度Retinex算法SSR，将接触网正常光度图像分解为反射分量和光照分量，得到接触网正常光度反射分量和接触网正常光度光照分量；利用单尺度Retinex算法SSR，将接触网低光度图像分解为反射分量和光照分量，得到接触网低光度反射分量和接触网低光度光照分量；利用接触网正常光度反射分量与接触网低光度反射分量，对反射分量进行评价，以及利用接触网正常光度光照分量和接触网低光度光照分量，对光照分量进行评价；将反射分量的评价结果和光照分量的评价结果进行组合，作为接触网低光度图像的评价结果；将接触网低光度图像的光度值，以及拍摄接触网低光度图像的相机参数作为BP神经网络的输入项，将接触网低光度图像的评价结果作为BP神经网络的输出项，并利用BP神经网络对输入项和输出项进行训练，建立表征光度值、相机参数与评价结果间映射关系的评价模型；所述评价模型为：d=BPK,{A,B,C,D}；式中，d为评价结果，K为光度值，A为曝光时间，B为光圈数值，C为曝光补偿数值，D为感光度，BP为BP神经网络；将所有接触网低光度图像的光度值进行逐一固定，并将相机参数的所有取值逐一输入至评价模型中，由评价模型输出固定的光度值下，相机参数每个取值得到的所述评价结果；将所述评价结果的最小值对应的相机参数取值作为固定的光度值的最优相机参数；将固定的光度值作为第二BP神经网络的输入项，以及将固定光度值作为第二BP神经网络的输出项，并利用BP神经网络对输入项和输出项进行训练，建立表征光度值与相机参数间映射关系的自适应模型；所述自适应模型为：{A,B,C,D}best=BP2K；式中，{A,B,C,D}best为最优相机参数，K为光度值，BP2为第二BP神经网络；反射分量的评价为：dil=||Rl,i-Rn||1，式中，dil为第i个接触网低光照图像的反射分量评价结果，Rl,i为第i个接触网低光照图像的接触网低光度反射分量，Rn为接触网正常光度反射分量，||Rl,i-Rn||1为L1范数式；光照分量的评价为：，式中，dis为第i个接触网低光照图像的光照分量评价结果，Il,i为第i个接触网低光照图像的接触网低光度光照分量，In为接触网正常光度光照分量，为水平梯度，为Il,i的水平梯度，为In的水平梯度，为垂直梯度，为Il,i的垂直梯度，为In的垂直梯度，和均为L1范数式；所述评价结果为：di=dil+dis，式中，di为第i个接触网低光照图像的评价结果，dil为第i个接触网低光照图像的反射分量评价结果，dis为第i个接触网低光照图像的光照分量评价结果。

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