(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211251868.X (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 郭仲华　程鹏　王丽敏　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 赵冬梅　安然 (51)Int.Cl. G06V 10/34(2022.01) G06V 10/50(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 图像处理方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种图像处理方法及装置， 应 用于人工智 能技术领域， 其中该方法包括： 获取 原始的暗光图像， 统计所述暗光图像的灰度直方 图分布情况； 根据所述的灰度直方图的分布情 况、 所述暗光图像的高灰度值区域的像素局部集 中分布情况， 以及暗光图像包含局部过度曝光区 域的情况， 将所述的暗光图像进行分类； 对所述 的不同类型的暗光图像采用相应的策略进行增 强处理； 输出增强处理后的结果图像。 本发明可 以解决在复杂的光照环境下因曝光导致的图像 细节信息丢失的问题， 从而提供高质量的结果图 像， 进而提升图像识别的准确性和效率。 权利要求书3页 说明书8页 附图4页 CN 115512118 A 2022.12.23 CN 115512118 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取原始的暗光图像， 统计所述暗光图像的灰度直方图分布情况； 根据所述的灰度直方图的分布情况、 所述暗光图像的高灰度值 区域的像素局部集中分 布情况， 以及暗光图像包 含局部过度曝光区域的情况， 将所述的暗光图像进行分类； 对所述的不同类型的暗光图像采用相应的策略进行增强处 理； 输出增强处 理后的结果图像。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 获取原始 的暗光图像， 统计输入图像的灰度 直方图分布情况， 包括： 在暗光图像的灰度直方图集中在第 一区间范围内时， 确定灰度直方图分布在灰度值极 小区域； 在暗光图像的灰度直方图集中在第 二区间范围内时， 确定灰度直方图分布在灰度值偏 小区域。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 根据所述的灰度直方图的分布情况、 所述暗 光图像的高灰度值区域的像素局部集中分布情况， 以及暗光图像包含局部过度曝光区域的 情况， 将所述的暗光图像进行分类， 包括： 在灰度直方图分布在灰度值极小区域时， 确定暗光图像的类型为极暗图像； 在灰度直方图分布在灰度值偏小区域， 且在高灰度值区域无像素局部集中分布时， 确 定暗光图像的类型为无局部过度曝光的偏暗图像； 在灰度直方图分布在灰度值偏小区域， 且在高灰度值区域有像素局部集中分布时， 确 定暗光图像的类型为存在局部过度曝光的偏暗图像。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述的不同类型的暗光图像采用相应的策 略进行增强处 理， 包括： 当所述暗光图像的类型为极暗图像时， 确定策略为对所述极暗图像进行均衡化处理， 对均衡化处 理后的极暗图像进行噪声处 理； 当所述暗光图像的类型为无局部过度曝光的偏暗图像时， 确定策略为对所述的无局部 过度曝光的偏暗图像进行增强处 理； 当所述暗光图像的类型为存在局部过度曝光的偏暗图像时， 确定策略为消除所述的存 在局部过度曝光的偏暗图像的过度曝光区域， 然后对消除过度曝光区域后的偏暗图像进 行 增强处理。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 对所述极暗图像进行均衡化处理， 对均衡化 处理后的极暗图像进行噪声处 理， 包括： 采用灰度直方图对所述极暗图像进行均衡化处理， 采用BM3D算法对均衡化处理后的极 暗图像进行噪声处 理； 对所述的无局部过度曝光的偏暗图像进行增强处 理， 包括： 采用Retinex算法对所述的无局部过度曝光的偏暗图像的多个有效信息进行增强处 理； 消除所述的存在局部过度曝光的偏暗图像的过度曝光区域， 然后对消除过度曝光区域 后的偏暗图像进行增强处 理， 包括： 采用暗通道先验去雾算法， 消除所述的存在局部过度曝光的偏暗图像的过度曝光区权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115512118 A 2域， 然后采用Reti nex算法对消除过度曝光区域后的偏暗图像进行增强处 理。 6.一种图像处 理装置， 其特 征在于， 包括： 暗光图像获取模块， 用于获取原 始的暗光图像， 统计输入图像的灰度直方图分布情况； 暗光图像分类模块， 用于根据所述的灰度直方图的分布情况、 所述暗光图像的高灰度 值区域的像素局部集中分布情况， 以及暗光图像包含局部过度曝光区域的情况， 将所述的 暗光图像进行分类； 增强处理模块， 用于对所述的不同类型的暗光图像采用相应的策略进行增强处 理； 输出模块， 用于 输出增强处 理后的结果图像。 7.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 暗光图像获取模块， 具体用于： 在暗光图像的灰度直方图集中在第 一区间范围内时， 确定灰度直方图分布在灰度值极 小区域； 在暗光图像的灰度直方图集中在第 二区间范围内时， 确定灰度直方图分布在灰度值偏 小区域。 8.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 暗光图像分类模块， 具体用于： 在灰度直方图分布在灰度值极小区域时， 确定暗光图像的类型为极暗图像； 在灰度直方图分布在灰度值偏小区域， 且在高灰度值区域无像素局部集中分布时， 确 定暗光图像的类型为无局部过度曝光的偏暗图像； 在灰度直方图分布在灰度值偏小区域， 且在高灰度值区域有像素局部集中分布时， 确 定暗光图像的类型为存在局部过度曝光的偏暗图像。 9.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 增强处 理模块， 具体用于： 当所述暗光图像的类型为极暗图像时， 确定策略为对所述极暗图像进行均衡化处理， 对均衡化处 理后的极暗图像进行噪声处 理； 当所述暗光图像的类型为无局部过度曝光的偏暗图像时， 确定策略为对所述的无局部 过度曝光的偏暗图像进行增强处 理； 当所述暗光图像的类型为存在局部过度曝光的偏暗图像时， 确定策略为消除所述的存 在局部过度曝光的偏暗图像的过度曝光区域， 然后对消除过度曝光区域后的偏暗图像进 行 增强处理。 10.如权利要求9所述的装置， 其特征在于， 对所述极暗图像进行均衡化处理， 对均衡化 处理后的极暗图像进行噪声处 理， 包括： 采用灰度直方图对所述极暗图像进行均衡化处理， 采用BM3D算法对均衡化处理后的极 暗图像进行噪声处 理； 对所述的无局部过度曝光的偏暗图像进行增强处 理， 包括： 采用Retinex算法对所述的无局部过度曝光的偏暗图像的多个有效信息进行增强处 理； 消除所述的存在局部过度曝光的偏暗图像的过度曝光区域， 然后对消除过度曝光区域 后的偏暗图像进行增强处 理， 包括： 采用暗通道先验去雾算法， 消除所述的存在局部过度曝光的偏暗图像的过度曝光区 域， 然后采用Reti nex算法对消除过度曝光区域后的偏暗图像进行增强处 理。 11.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115512118 A 3