基于數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的高度自適應(yīng)圖像對比度增強(qiáng)方法
【專利摘要】本方法公開一種基于內(nèi)容的分塊自適應(yīng)圖像對比度增強(qiáng)算法，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的思想解決現(xiàn)有技術(shù)難以自適應(yīng)處理多種不同特性降質(zhì)圖像的問題。本方法通過分塊分析和處理的手段，更好地利用圖像的細(xì)節(jié)和局部信息對圖像進(jìn)行更加細(xì)致的處理；通過建立參數(shù)化的增強(qiáng)函數(shù)，使得增強(qiáng)函數(shù)具備了通過調(diào)節(jié)相關(guān)參數(shù)來改變增強(qiáng)曲線特性的功能，從而實現(xiàn)針對不同特性的圖像生成與之相適合的增強(qiáng)函數(shù)曲線的功能；通過對圖像子塊的內(nèi)容分析，提取出與增強(qiáng)函數(shù)相關(guān)的特征，并根據(jù)這些特征自動生成與之相適應(yīng)的增強(qiáng)參數(shù)，并將這些參數(shù)賦值給增強(qiáng)函數(shù)，使得圖像的特征和增強(qiáng)函數(shù)的特性能夠有機(jī)的關(guān)聯(lián)。使用上述方法，無需人工干預(yù)就能自適應(yīng)的處理多種不同特征的降質(zhì)圖像。
【專利說明】基于數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的高度自適應(yīng)圖像對比度增強(qiáng)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于信息【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的高度自適應(yīng)圖像對比 度增強(qiáng)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 圖像中包含著非常豐富的信息，據(jù)統(tǒng)計在人類接受的所有信息中視覺信息占 80%，所以圖像是十分重要的信息傳遞媒體和方式。因此，對圖像處理的研究長久以來都是 熱點。圖像增強(qiáng)是對圖像中的有用信息進(jìn)行強(qiáng)化，它可以是一個失真的過程，其目的是要 改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應(yīng)用場合，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將 原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差 另IJ，抑制不感興趣的特征，從而改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識別效果，滿足 某些特殊分析的需要。對視頻圖像增強(qiáng)的研究有著十分重要的意義，它不僅可以作為一個 獨立的系統(tǒng)，輸出高質(zhì)量的視頻圖像信息；也可以作為許多語義層面算法的預(yù)處理子系統(tǒng)， 將原本不符合算法要求的低質(zhì)量圖像進(jìn)行處理并得到滿足算法要求的高質(zhì)量圖像，以保證 后續(xù)算法的有效性。
[0003] 圖像增強(qiáng)在圖像處理領(lǐng)域中有很重要的意義，多年以來一直是該領(lǐng)域的研究熱點 之一。圖像對比度增強(qiáng)通常作為圖像處理系統(tǒng)的預(yù)處理模塊而存在，其輸入一般是對比度 較低，難以滿足后續(xù)算法要求的原始圖像；其輸出則是對比度被提升，達(dá)到后續(xù)算法要求的 增強(qiáng)結(jié)果；對比度增強(qiáng)算法就是用某種亮度矯正函數(shù)修正原始灰度值的過程?，F(xiàn)有的圖像 對比度增強(qiáng)算法大致分為兩類，一類是非自適應(yīng)方法，如直方圖均衡算法，直方圖規(guī)定化方 法等，這類方法的缺點是：通常僅適用于某一類圖像，廣泛適用性較差，難以得到推廣。另一 類是自適應(yīng)方法，自適應(yīng)的對比度增強(qiáng)算法核心就在于，它能夠通過對圖像的特征進(jìn)行分 析、提取，并依此自動生成適合具有這些特征圖像的矯正函數(shù)，從而實現(xiàn)對不同圖像智能的 進(jìn)行有針對性的精確處理。具備自適應(yīng)能力的圖像增強(qiáng)算法越來越多，包括基于內(nèi)容的多 通道低亮圖像增強(qiáng)算法、權(quán)重分配自適應(yīng)伽馬矯正的對比度增強(qiáng)算法，但這些算法尚存在 一些問題，比如增強(qiáng)效果微弱，對混合多種特性的復(fù)雜圖像處理效果不佳，適應(yīng)性范圍較小 等。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種能夠廣泛適用于多種不同特性降質(zhì)圖像的對比度增 強(qiáng)方法，獲取理想的增強(qiáng)結(jié)果。
[0005] 實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案為：一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)圖像對比度增強(qiáng)方 法，包括以下步驟：
[0006] 步驟1、將圖像從三原色色彩空間轉(zhuǎn)換到色相、色度、灰度色彩空間；所用公式為：
[0007]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)圖像對比度增強(qiáng)方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、將圖像從三原色色彩空間轉(zhuǎn)換到色相、色度、灰度色彩空間； 步驟2、在灰度通道中采用MXN大小的窗對圖像以滑動步長為1像素的滑窗方法進(jìn)行 遍歷，其中M、N分別為圖像子塊的行數(shù)和列數(shù)； 步驟3、對滑窗方法遍歷灰度通道的結(jié)果灰度值進(jìn)行歸一化，得到增強(qiáng)后的灰度通道圖 像； 步驟4、對圖像的色度通道進(jìn)行修正； 步驟5、將增強(qiáng)后的灰度通道與修正后的色度通道以及原始的色相通道合并，并重新轉(zhuǎn) 換到RGB色彩空間，最終得到增強(qiáng)后的彩色圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)圖像對比度增強(qiáng)方法，其特征在于， 步驟1中將圖像從二原餌餌彩宇間轉(zhuǎn)拖剎餌相、餌庠、灰庠餌彩宇間所用公式為：
V=max 其中，r、g、b分別為像素點紅、綠、藍(lán)通道的值，max等價于r、g、b中的最大者，min等 于這些值中的最小者，h為色度空間的角度值，值域規(guī)范化到O到360°之間。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)圖像對比度增強(qiáng)方法，其特征在于， 步驟2在灰度通道中采用MXN大小的窗對圖像以滑動步長為1像素的滑窗方法進(jìn)行遍歷， 具體為： 步驟2-1、對窗內(nèi)的子圖像進(jìn)行灰度值及對比度的分析，首先，獲取子圖像灰度直方圖， 所用公式為：
其中，1(1e[〇, 255])是灰度級，Ii1為灰度為1的像素的個數(shù)，M、N分別為圖像子塊的 行數(shù)和列數(shù)； 然后，根據(jù)圖像灰度直方圖計算其灰度均值以及對比度：

其中，Iniax是1的最大值； 步驟2-2、根據(jù)步驟2-1中子圖像的灰度直方圖及灰度通道的對比度，建立子圖像參數(shù) 化的灰度概率分布函數(shù)：具體為：
其中，Pdfmin和pdfmax為灰度直方圖向量各元素中的最小值和最大值； 步驟2-3、根據(jù)步驟2-1提取出來的子圖像的特征值和步驟2-2得到的子圖像參數(shù)化灰 度概率分布函數(shù)，綜合出適用于該子圖像的增強(qiáng)函數(shù)，具體為：
n、七pdf'V) \1, (αν->180) 一 其中，奶= 'CV=U(如）；其中，SumO為對向量所有元素 的求和運算； 步驟2-4、對子圖像內(nèi)每個像素點的灰度值進(jìn)行增強(qiáng)處理，所用公式為： gray' (i,j) =cf[gary(i,j)] 其中，gray(i，j)為原始灰度值，gray'（i，j)為增強(qiáng)之后的灰度值，（i，j)為當(dāng)前像素 點在整幅圖中的坐標(biāo)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)圖像對比度增強(qiáng)方法，其特征在于， 步驟3對滑窗方法遍歷灰度通道的結(jié)果灰度值進(jìn)行歸一化所用公式為：
其中，G(η)為每個像素點被MXN次處理得到的灰度值的集合。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)圖像對比度增強(qiáng)方法，其特征在于， 步驟4對圖像的色度通道進(jìn)行修正時，具體是根據(jù)增強(qiáng)前后的灰度變化程度進(jìn)行修正的， 所述增強(qiáng)前后的灰度變化程度為：
其中，pdf；和pdf。分別為增強(qiáng)前后圖像的灰度直方圖，修正后的色度表示為：C(S)=Swg，其中s為每個像素的色度值。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)圖像對比度增強(qiáng)方法，其特征在于， 步驟5將增強(qiáng)后的灰度通道與修正后的色度通道以及原始的色相通道合并，并重新轉(zhuǎn)換到 RGB色彩空間，所用公式為：

其中，h為色相，s為色度，V為亮度，r為紅色分量值，g為綠色分量值，b為藍(lán)色分量 值，Iii通過對h除以60的商向下取整模6求得。
【文檔編號】G06T5/00GK104463806SQ201410795522
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年12月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月19日
【發(fā)明者】韓玉兵, 竇智, 向云, 盛衛(wèi)星 申請人:南京理工大學(xué)