一種分區(qū)域處理的圖像增強(qiáng)方法及電路的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種分區(qū)域處理的圖像增強(qiáng)方法，尤其涉及一種既符合人眼視覺特 性，又改善了噪聲的敏感程度的圖像增強(qiáng)方法，W及適合于該方法的電路。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像增強(qiáng)就是通過對(duì)圖像的某些特征如邊緣、輪廓和對(duì)比度等進(jìn)行強(qiáng)調(diào)或銳化， 同時(shí)減弱或去除不需要的信息，它的目的主要是改善圖像的視覺效果，提高圖像成分的清 晰度，將原圖像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人眼觀察的形式。
[0003] 常規(guī)的圖像增強(qiáng)方法有灰度映射、直方圖均衡等，由于是一種全局對(duì)比度調(diào)整技 術(shù)，該些基本的方法容易導(dǎo)致圖像中一些地方對(duì)比度增強(qiáng)過大，而另一些地方的對(duì)比度增 強(qiáng)不夠。人們自然希望一種局部對(duì)比度增強(qiáng)方法，反銳化掩模便是其中最常用的方法之一。
[0004] 線性反銳化掩模算法組成框圖如圖1所示，原始圖像經(jīng)過線性高通濾波器，乘W 一個(gè)比例因子后與原始圖像相加，得到增強(qiáng)的圖像。
[0005] 線性反銳化掩模算法可W用如下的方程來描述：
[0006] y(m,n)-X(m,n) + 入e(m,n) (1)
[0007] 式中，x(m，n)是輸入圖像信號(hào)，e(m，n)為線性高通濾波器的輸出，A是一個(gè)正的 比例因子，用來控制圖像增強(qiáng)的強(qiáng)度，y(m，n)是增強(qiáng)之后的圖像。
[0008] 盡管該種方法簡(jiǎn)單，增強(qiáng)效果也相對(duì)較好，但它卻有兩個(gè)不足：第一，對(duì)噪聲非常 敏感。由于采用了線性高通濾波器，圖像的細(xì)節(jié)和噪聲同時(shí)被增強(qiáng)，尤其是在圖像的平坦區(qū) 域，即使很小的噪聲也顯而易見；第二，過沖現(xiàn)象。由于圖像的高細(xì)節(jié)區(qū)域相對(duì)于其它區(qū)域 增強(qiáng)更大，處理后的圖像會(huì)呈現(xiàn)過增強(qiáng)現(xiàn)象。為了克服線性反銳化掩模技術(shù)的缺點(diǎn)，尤其是 對(duì)噪聲的敏感性，人們提出了各種各樣的方法。
[0009] 該些方法大部分是用非線性濾波器代替線性高通濾波器，對(duì)減小噪聲和細(xì)節(jié)增強(qiáng) 進(jìn)行折中考慮。如A.Polesel等人提出了自適應(yīng)反銳化掩模技術(shù)[A.化lesel，G.Ramponi， andV.J.Mathews.Imageenhancementviaadaptiveunsharpmasking[J].IEEETrans.On ImageProcessing, 9 ;505-510, 2000]，該種技術(shù)采用自適應(yīng)濾波器對(duì)圖像的細(xì)節(jié)增強(qiáng)程度 大一些，而對(duì)圖像的平坦區(qū)域幾乎不增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)了很好的噪聲抑制效果，然而缺少對(duì)過沖的 控制。
[0010] 現(xiàn)有技術(shù)的圖像增強(qiáng)方法大多較復(fù)雜，運(yùn)算量非常大，雖然相對(duì)于線性反銳化掩 模技術(shù)而言減小了噪聲，但在平坦區(qū)域，噪聲仍然較明顯，而且，為了使圖像的中細(xì)節(jié)區(qū)域 達(dá)到較好的增強(qiáng)效果，圖像的高細(xì)節(jié)區(qū)域往往增強(qiáng)過大，導(dǎo)致過沖現(xiàn)象的出現(xiàn)。另外一類解 決辦法是對(duì)圖像先進(jìn)行去噪處理，再對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，但去噪往往導(dǎo)致圖像的模糊，使 增強(qiáng)難W達(dá)到較優(yōu)化的效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 本發(fā)明的目的：針對(duì)線性反銳化掩模技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明提出了一種分區(qū)域處理 的圖像增強(qiáng)方法。
[0012] 本發(fā)明的技術(shù)方案：
[0013] 一種分區(qū)域處理的圖像增強(qiáng)方法，其包括如下步驟：
[0014] 步驟1 ;對(duì)輸入圖像信息進(jìn)行窗口緩沖處理；
[0015] 步驟2 ;計(jì)算每一個(gè)窗口區(qū)域的用于表述圖像平坦信息的細(xì)節(jié)因子D(m，n);
[0016] 步驟3;確定圖像區(qū)域增強(qiáng)因子并只對(duì)低細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行去噪處理；
[0017] 其中，確定圖像不同區(qū)域的增強(qiáng)因子，如公式（1)所示，
[0018]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種分區(qū)域處理的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1:對(duì)輸入圖像信息進(jìn)行窗口緩沖處理； 步驟2 :計(jì)算每一個(gè)窗口區(qū)域的用于表述圖像平坦信息的細(xì)節(jié)因子D(m，n); 步驟3 :確定圖像區(qū)域增強(qiáng)因子并只對(duì)低細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行去噪處理； 其中，確定圖像不同區(qū)域的增強(qiáng)因子，如公式（1)所示，
其中，N[.]為正態(tài)分布概率密度函數(shù)，constant為常量； 對(duì)低細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行去噪處理，得到圖像Mx (m，n)，即
其中，T1為細(xì)節(jié)因子的閾值； 步驟4 :對(duì)圖像進(jìn)行分區(qū)域增強(qiáng)處理 將步驟3獲得的區(qū)域增強(qiáng)因子與2階拉普拉斯掩模計(jì)算結(jié)果進(jìn)行乘法處理，并將得到 結(jié)果加載在步驟3濾波處理后的圖像Mx (m，n)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分區(qū)域增強(qiáng)處理。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的分區(qū)域圖像增強(qiáng)方法，其特征在于：所涉及的窗口區(qū)域大小 為 3X3。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的分區(qū)域圖像增強(qiáng)方法，其特征在于：進(jìn)行3X3窗口緩沖時(shí)， 緩沖連續(xù)的兩行數(shù)據(jù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的分區(qū)域圖像增強(qiáng)方法，其特征在于：步驟2計(jì)算細(xì)節(jié)因子時(shí)， 首先，每一個(gè)像素值減去窗口內(nèi)像素平均值，然后對(duì)差值取絕對(duì)值之后求和，即在一個(gè)像素 的3X3鄰域內(nèi)進(jìn)行如下運(yùn)算：
其中，^?鱗:是象素點(diǎn)（m，n)在3X3鄰域的亮度平均值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的分區(qū)域圖像增強(qiáng)方法，其特征在于：對(duì)低細(xì)節(jié)區(qū)域的去噪處 理利用空域均值濾波器進(jìn)行濾波處理。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的分區(qū)域圖像增強(qiáng)方法，其特征在于：所述細(xì)節(jié)因子D(m，n)的 閾值取值如下：T1:30~60。
7. -種分區(qū)域處理的圖像增強(qiáng)電路，其特征在于，包括行緩沖模塊、窗口緩沖模塊、均 值計(jì)算模塊、細(xì)節(jié)因子計(jì)算模塊、增強(qiáng)因子選擇模塊、拉普拉斯掩模計(jì)算模塊、增強(qiáng)結(jié)果計(jì) 算模塊，其中，行緩沖模塊與窗口緩沖模塊相連后分成三路，第一路經(jīng)相互串聯(lián)的均值計(jì)算 模塊、細(xì)節(jié)因子計(jì)算模塊、增強(qiáng)因子計(jì)算模塊后連接在增強(qiáng)結(jié)果計(jì)算模塊上，第二路直接與 增強(qiáng)結(jié)果計(jì)算模塊相連，第三路經(jīng)拉普拉斯掩模計(jì)算模塊與增強(qiáng)結(jié)果計(jì)算模塊相連，其中， 所述圖像不同區(qū)域的增強(qiáng)因子，如公式（4)所示，
其中，N[.]為正態(tài)分布概率密度函數(shù)，D(m，n)為細(xì)節(jié)因子。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的分區(qū)域處理的圖像增強(qiáng)電路，其特征在于：所述均值計(jì)算模 塊計(jì)算均值時(shí)只計(jì)算中心像素周圍的8個(gè)像素的均值，并用簡(jiǎn)單的移位來實(shí)現(xiàn)除以8,均值 計(jì)算可由公式（5)表示：
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種分區(qū)域處理的圖像增強(qiáng)方法，尤其涉及一種既符合人眼視覺特性，又改善了噪聲的敏感程度的圖像增強(qiáng)方法，以及適合于該方法的電路。本發(fā)明采用分區(qū)域處理的方式完成圖像的增強(qiáng)，依據(jù)細(xì)節(jié)程度分別對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行不同程度的增強(qiáng)，增強(qiáng)因子的計(jì)算以正態(tài)曲線為基礎(chǔ)，依據(jù)細(xì)節(jié)因子獲取，即對(duì)低細(xì)節(jié)區(qū)域增強(qiáng)程度最小，隨著細(xì)節(jié)程度的增加逐漸加大增強(qiáng)程度，當(dāng)?shù)竭_(dá)曲線頂點(diǎn)之后，逐漸減小圖像增強(qiáng)的程度。分區(qū)域處理很大程度上避免了去噪帶來的圖像模糊問題。該方法對(duì)圖像的增強(qiáng)處理符合人眼視覺特性，既改善了噪聲的敏感程度，也不會(huì)出現(xiàn)過沖現(xiàn)象。
【IPC分類】G06T5-00
【公開號(hào)】CN104715453
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201310680924
【發(fā)明人】范威
【申請(qǐng)人】蘇州長(zhǎng)風(fēng)航空電子有限公司
【公開日】2015年6月17日
【申請(qǐng)日】2013年12月12日