本發(fā)明涉及圖像處理，尤其涉及一種集成直方圖分析及曝光融合的x光圖像細節(jié)與對比度增強方法。

背景技術：

1、在數(shù)字x光圖像的放射成像過程中，由于被檢測物結構的復雜性以及成像系統(tǒng)中的x光散射、電器噪聲、光量子噪聲等各種不利因素的影響，使得數(shù)字x光圖像的特點不同于一般可見光灰度圖像，其成像特點表現(xiàn)為圖像具有較寬的動態(tài)范圍、細節(jié)模糊、對比度差等問題。由于x光圖像的灰度動態(tài)范圍較寬，位于低灰階區(qū)域或高灰階區(qū)域的細節(jié)或輪廓由于與背景區(qū)域的對比度和信噪比差的原因，人眼難于觀測。例如圖1所示的疊片電池陰極區(qū)域存在異物，但由于背景太暗，人眼無法判識，圖2所示的pack電池中的電路板焊接氣泡，由于氣泡與背景的對比度較差，人眼觀測困難。

2、為了提高圖像的視覺效果或?qū)D像轉換成適于人眼、機器分析的形式，通常需要對圖像進行增強，包括對比度增強和細節(jié)增強。

3、現(xiàn)有技術中，專利文獻cn114066789a公布了一種xray高動態(tài)范圍圖像的增強算法，該方法基于retinex理論，在圖像的對數(shù)域，通過濾波，分離出圖像的低頻分量與高頻分量，然后分配給低頻分量與高頻分量不同的權值進行相加，再進行指數(shù)運算，得到增強結果圖。但該方法對低頻與高頻分量的閾值需要手動設定，不同運用場景參數(shù)無法適配。

4、而專利文獻cn115423726a公開了一種不需要多曝光融合的強光抑制和暗光增強方法，該方法通過對輸入的單張原始圖像，采用多伽馬因子進行圖像校正，模擬硬件多曝光，得到不同整體亮度范圍的圖像；然后利用曝光融合思路，使用高斯-拉普拉斯圖像金字塔融合，獲取最終強光抑制和暗光增強的結果圖。但使用伽馬校正的方式進行獲取低動態(tài)范圍圖像，無法提升低動態(tài)范圍圖像像素間的對比度，導致圖像前景與背景間的對比度不高。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種集成直方圖分析及曝光融合的x光圖像細節(jié)與對比度增強方法，該方法能夠增強圖像中的細節(jié)，將x光高動態(tài)范圍圖像轉換為高質(zhì)量x光圖像。

2、為實現(xiàn)上述目的，采用以下技術方案：

3、一種集成直方圖分析及曝光融合的x光圖像細節(jié)與對比度增強方法，包括如下步驟：

4、s1：歸一化16位高動態(tài)范圍圖像的直方圖；

5、s2：基于直方圖飽和度最值計算方法，計算s1獲取的直方圖的灰度最大值和灰度最小值；

6、s3：基于直方圖滑動窗口，生成若干張8位低動態(tài)范圍圖像；

7、s4：基于曝光融合方法，對s3得到的若干張8位低動態(tài)范圍圖像進行融合，以生成增強后的圖像。

8、進一步的，所述s1中，采用以下公式對圖像進行歸一化：

9、p(i)＝h(i)/w*h，其中，w為圖像的寬度，h為圖像的高度，h(i)為灰度為i的像素數(shù)量，且圖像中的灰度級范圍為[0,l-1]。

10、進一步的，所述s2具體包括如下步驟：

11、s21：從灰度為0開始，針對直方圖p(i)，進行累加，當累加和大于等于tblack時，則把當前的灰度作為直方圖的灰度最小值hmin，其具體公式為

12、其中，tblack為直方圖灰度最小值端的飽和度；

13、s22：從灰度l-1開始，針對直方圖p(i)，進行累加，當累加和大于等于twhite，則把當前的灰度作為直方圖的灰度最大值hmax，其具體公式為

14、其中，twhite為直方圖灰度最大值端的飽和度。

15、進一步的，所述s3具體包括如下步驟：

16、s31：使用窗寬為wwidth的滑動窗口，在直方圖灰度區(qū)間[hmin,hmax]上滑動采樣，其中，wwidth＝hmax-hmin/n+1，其中，n為8位低動態(tài)范圍圖像的張數(shù)；

17、s32：將滑動窗口內(nèi)的直方圖生成8位低動態(tài)范圍圖像，其具體公式為

18、其中，i為輸入的16位高動態(tài)范圍圖像的直方圖，i(x,y)為16位高動態(tài)范圍圖像的直方圖中每一點的灰度值。

19、進一步的，所述s4采用如下計算公式進行圖像融合：

20、ir＝f(ilow,ws,wc,we)，其中，ws為飽和度權重，wc為對比度權重，we為曝光度權重。

21、進一步的，所述ws＝0，wc＝we＝1。

22、采用上述方案，本發(fā)明的有益效果是：

23、本方法能對x光高動態(tài)范圍圖像進行有效地圖像增強，即可增強圖像的對比度與細節(jié)，進而生成高質(zhì)量的增強圖，同時，本方法針對16位直方圖，通過滑動窗口的方式，產(chǎn)生低動態(tài)范圍圖像，再進行曝光融合，可無需進行圖像配準，且相對于其它曝光融合的方法，本方法無需使用采圖硬件進行多次曝光，大大縮短采圖周期，能夠在線實時增強。

技術特征：

1.一種集成直方圖分析及曝光融合的x光圖像細節(jié)與對比度增強方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的集成直方圖分析及曝光融合的x光圖像細節(jié)與對比度增強方法，其特征在于，所述s1中，采用以下公式對圖像進行歸一化：

3.根據(jù)權利要求2所述的集成直方圖分析及曝光融合的x光圖像細節(jié)與對比度增強方法，其特征在于，所述s2具體包括如下步驟：

4.根據(jù)權利要求3所述的集成直方圖分析及曝光融合的x光圖像細節(jié)與對比度增強方法，其特征在于，所述s3具體包括如下步驟：

5.根據(jù)權利要求4所述的集成直方圖分析及曝光融合的x光圖像細節(jié)與對比度增強方法，其特征在于，所述s4采用如下計算公式進行圖像融合：

6.根據(jù)權利要求5所述的集成直方圖分析及曝光融合的x光圖像細節(jié)與對比度增強方法，其特征在于，所述ws＝0，wc＝we＝1。

技術總結
本發(fā)明公開一種集成直方圖分析及曝光融合的X光圖像細節(jié)與對比度增強方法，包括如下步驟：S1：歸一化16位高動態(tài)范圍圖像的直方圖；S2：基于直方圖飽和度最值計算方法，計算S1獲取的直方圖的灰度最大值和灰度最小值；S3：基于直方圖滑動窗口，生成若干張8位低動態(tài)范圍圖像；S4：基于曝光融合方法，對S3得到的若干張8位低動態(tài)范圍圖像進行融合，以生成增強后的圖像。本發(fā)明能夠增強圖像中的細節(jié)，將X光高動態(tài)范圍圖像轉換為高質(zhì)量X光圖像。

技術研發(fā)人員：王鄂豫,胡義
受保護的技術使用者：深圳市卓茂科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6