本发明涉及图像处理，尤其是一种基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法。
背景技术：
1、图像镶嵌是大区域成图的必要环节，但由于光照条件、大气干扰、传感器等因素的影响使得不同影像亮度不同，进而导致镶嵌后的影像上出现明显的亮度差异，严重影响成图质量。因而需对镶嵌影像在几何对准之后进行匀光，获得亮度一致的镶嵌影像。目前，对于镶嵌影像的匀光处理多采用直方图匹配、wallis匀光、mask匀光等算法。由于这些算法通常需要人人工调整才能得到好的效果，且对弱纹理、光度慢变化区域匀光结果不佳。如何实现大区域镶嵌影像自动匀光，是当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，能够更好的校正镶嵌图像的亮度不均，获得更好的校正效果。
2、为解决上述技术问题，本发明提供一种基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，包括如下步骤：
3、步骤1、根据输入的多幅图像数据，利用图像质量计算对比公式，得到质量最优的图像作为基准光照图像；
4、步骤2、根据图像和其自带的地理信息，对步骤1筛选的质量最优的图像作为基准光照图像，将其和剩下的待匀光图像进行位置匹配，得到拼接后的图像地理位置和重叠区域；
5、步骤3、对步骤2得到的影像重叠区域，通过提取基准光度影像的灰度信息作为参考值，以此计算待匀光影像的输出灰度信息，通过利用相同重叠区域参考值进行缩放，使得输出图像的亮度分布与基准影像更为匹配接近；
6、步骤4、对步骤3中得到的重叠区域影像亮度对应关系，构建线性规划的目标函数；
7、步骤5、针对待匀光图像的不同特点，尤其是纹理特征差别较明显的不同区域，通过修改目标函数进行局部匀光，以达到视觉质量调整；
8、步骤6、对于步骤4中提出的线性规划目标函数，求解s＝(s0，s1，...，sl-1)得到最优结果，对于不同图像通过在其中添加额外的约束来达到不同需求的匀光效果，通过约束公式，重复步骤5，求解出最优的实数s，得到映射函数。
9、优选的，步骤1中，得到质量最优的图像作为基准光照图像，计算公式如下：
10、
11、δxf(x+1，y)-f(x，y)
12、δy＝f(x，y+1)-f(x，y)
13、在上式中，m和n分别为输入影像的宽和高，f(x，y)为影像在(x，y)处的灰度值，δx、δy分别表示图像在x、y处的梯度值，通过公式计算得到每幅影像在像素点(x，y)处的平均梯度值；清晰度是利用影像平均梯度来衡量影像纹理细节方面表达能力的质量评价参数，其值越大表示影像越清晰，质量越好，选择质量最优的图像作为后续操作的基准光照图像。
14、优选的，步骤3中，计算待匀光影像的输出灰度信息，均衡亮度差异，针对人类视觉系统对于亮度或的感觉大致呈对数关系，即越暗处感觉越细，对同等光强的变化，暗处比亮处更敏感，通过二次型修正si计算公式如下：
15、
16、其中，si表示输出的灰度级，m表示基准光照影像的最大灰度级，n表示最小灰度级，通过利用相同重叠区域参考值进行缩放，使得输出图像的亮度分布与基准影像更为匹配接近。
17、优选的，步骤4中，对步骤3中得到的影像亮度关系，构建线性规划的目标函数，线性规划中的灰度映射关系为：
18、t：{0，1，...，l-1}→{0，1，..，l′-1}
19、其中，l为输入图的总灰度级数，l’为输出图像的总灰度级数，其中t是单调映射单调递增或者单调递减，通过亮度均值判别函数t(i)单调性判别函数δ决定其单调性。
20、优选的，单调性判别函数δ计算公式如下：
21、
22、
23、其中，i1为基准光照图像，i2为待匀光图像，通过单调性判，δ＞0时为单调不减函数，若j>i，则t(j)>t(i)；δ＜0时，t(i)为单调不增函数，若j>i，则t(j)<t(i)，通过传递函数的单调性来确定匀光的方向。
24、优选的，t(i)表达式如下：
25、
26、si∈{0,1,...,l'-1}
27、
28、其中，n为灰度级数，pi为灰度级概率，sn为输出图像的灰度级，经过步骤3的亮度分布匹配，得到求解输出图像的目标函数。
29、优选的，计算图像的灰度级计算公式如下：
30、
31、公式中的si替换为步骤3的输出灰度级si’，为了降低输出影像和基准光照影像之间的亮度差异，利用灰度映射关系计算输出亮度的阈值，计算公式如下：
32、
33、添加调整使整数的约束变得松弛，将所求转化为一个线性规划问题，调整公式如下：
34、
35、优选的，步骤5中，通过权衡在不同灰度级上增加不同区域的权重系数，以改变局部地区的亮度对比性，在给定图像输出的强度范围内，引入权重系数ωi，得到加权对比度增益函数：
36、
37、其中，ωi为权重系数，通过判定不同像素的距离分配权重，将距离中心像素更近的像素赋予更高的权重，而距离更远的像素则赋予更低的权重，β为加权变量，取0，具体公式如下：
38、ωi＝exp(-k·|ci-cj|)
39、
40、其中，ci和cj为当前像素及其相邻像素之间的对比度，通过计算其局部对比度，然后使用对比度差异来确定权重ωi，ωi与对比度差异是反比关系，对比度差异越大，权重越小，k是一个调整对比度影响程度的参数，根据后续的约束条件进行敏感度调整。
41、优选的，匀光变成一个求优化问题，具体公式如下：
42、
43、其中，λ、μ是拉格朗日算子，用于在目标函数中平衡对比度增益和亮度一致性。
44、优选的，步骤6中，对于不同图像通过在其中添加额外的约束来达到不同需求的匀光效果，添加的约束公式如下：
45、
46、
47、其中，avg(s)是像素灰度平均值，首行公式表示图像交接处亮度平滑性，通过对图像及其邻域之间的灰度差异控制，实现图像的灰度级平滑，参数ε为灰度传递函数t与非重叠区域亮度的平滑程度；次行公式表示图像整体光度范围约束，确保重叠区域的对比度在两幅图像中保持一致，参数εγ为灰度传递函过程中两幅图像在重叠区域的对比度接近程度。通过约束公式，重复步骤5，求解出最优的实数s，得到映射函数。
48、本发明的有益效果为：(1)本发明提出的基于线性规划的大区域拼接成图匀光方法，针对相邻图像重叠区域的灰度差异进行分析，对不同的光度进行一致性校正，有效校正了大区域内图像光度不均匀问题，尤其针对慢变化弱纹理区域恢复目标的真实亮度，具有良好的鲁棒性和实用性，可广泛适用于航空航天高光谱图像匀光；(2)依据图像的局部特征进行亮度一致性约束，针对不同的成图要求调节视觉质量，从而保证了本发明方法对不同高光谱图像的适应性。
1.一种基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，其特征在于，步骤1中，得到质量最优的图像作为基准光照图像，计算公式如下：
3.如权利要求1所述的基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，其特征在于，步骤3中，计算待匀光影像的输出灰度信息，均衡亮度差异，针对人类视觉系统对于亮度或的感觉大致呈对数关系，即越暗处感觉越细，对同等光强的变化，暗处比亮处更敏感，通过二次型修正si计算公式如下：
4.如权利要求3所述的基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，其特征在于，步骤4中，对步骤3中得到的影像亮度关系，构建线性规划的目标函数，线性规划中的灰度映射关系为：
5.如权利要求4所述的基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，其特征在于，单调性判别函数δ计算公式如下：
6.如权利要求5所述的基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，其特征在于，t(i)表达式如下：
7.如权利要求6所述的基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，其特征在于，计算图像的灰度级计算公式如下：
8.如权利要求1所述的基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，其特征在于，步骤5中，通过权衡在不同灰度级上增加不同区域的权重系数，以改变局部地区的亮度对比性，在给定图像输出的强度范围内，引入权重系数ωi，得到加权对比度增益函数：
9.如权利要求8所述的基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，其特征在于，匀光变成一个求优化问题，具体公式如下：
10.如权利要求1所述的基于单纯型原理的镶嵌影像匀光方法，其特征在于，步骤6中，对于不同图像通过在其中添加额外的约束来达到不同需求的匀光效果，添加的约束公式如下：
