一種基于空間域的圖像增強方法
【技術領域】
[0001]—種基于空間域的圖像增強方法，用于圖像處理，屬于圖像增加方法技術領域。
【背景技術】
[0002]圖像增強是指根據(jù)特定的需要突出圖像中的重要信息，同時減弱或去除不需要的信息。從不同途徑獲取的圖像，通過進行適當?shù)脑鰪娞幚?，可以將原本模糊不清甚至根本無法分辨的原始圖像處理成清晰的富含大量有用信息的可使用圖像，有效地去除圖像中的噪聲、增強圖像中的邊緣或其他感興趣的區(qū)域，從而更加容易對圖像中感興趣的目標進行檢測和測量。
[0003]圖像增強的目的是增強圖像的視覺效果，將原圖像轉換成一種更適合于人眼觀察和計算機分析處理的形式。它一般要借助人眼的視覺特性，以取得看起來較好的視覺效果，很少涉及客觀和統(tǒng)一的評價標準。增強的效果通常都與具體的圖像有關系，靠人的主觀感覺加以評價。
[0004]計算機圖像處理發(fā)展歷史并不長，始于20世紀60年代，發(fā)展至今。現(xiàn)在21世紀的圖像處理技術正要向著高質量化方面發(fā)展，實現(xiàn)圖像的實時處理，采用數(shù)字全息技術使圖像包含最為完整和豐富的信息，實現(xiàn)圖像的智能生成、處理、理解和識別。
[0005]圖像增強作為圖像處理的重要組成部分，傳統(tǒng)的圖像增強方法對于改善圖像質量發(fā)揮了重要作用。隨著對圖像增強技術研究的不斷深入，新的圖像增強方法也不斷地涌現(xiàn)。目前主要是分為傳統(tǒng)的圖像增強方法、基于多尺度分析的圖像增強方法以及數(shù)學形態(tài)學增強方法等。
[0006]由于目前還沒有一種通用的衡量圖像質量的指標能夠用來評價圖像增強方法的優(yōu)劣，圖像增強理論有待進一步完善。也正因如此，圖像增強技術的探索具有實驗性和多樣性。增強的方法往往也具有針對性，以至于對某類圖像效果較好的增強方法未必適用于另一類圖像。在實際情況中，要找到一種有效的方法必須廣泛地進行實驗，在沒有給定圖像怎樣被降低質量的先驗知識時，要預測某種具體方法的效用是很困難的。所以經常采用的方法是，使用幾組增強技術的組合或使用調節(jié)參量的方法。且要想獲得一個滿意的增強效果，往往需要人機的交互作用。

【發(fā)明內容】

[0007]本發(fā)明針對現(xiàn)有技術的不足之處提供了一種基于空間域的圖像增強方法，用衡量圖像質量的指標來評價圖像增強方法的優(yōu)劣。
[0008]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案為:
[0009]—種基于空間域的圖像增強方法，其特征在于:
[0010](I)獲取原始圖像；
[0011](2)將原始圖像進行灰度變換，得到灰度圖像；
[0012](3)將灰度圖像進行直方圖均衡化；
[0013](4)對進行直方圖均衡化處理的灰度圖像進行直方圖規(guī)定化增加處理。
[0014]進一步，所述步驟(2)中，將原始圖像進行灰度變換，得到灰度圖像如下:
[0015]設原圖像像素的灰度值D = f (X，y)，處理后圖像像素的灰度值D' = g(x, y)，則灰度增強可表示為:g(x, y) = T[f (X，y)]或D' =T(D)，要求D和D'都在圖像的灰度范圍之內，函數(shù)T稱為灰度變換函數(shù)，它描述了輸入灰度值和輸出灰度值之間的轉換關系。
[0016]進一步，所述步驟(3)中，將灰度圖像進行直方圖均衡化的具體步驟如下:
[0017](31)輸入灰度圖像；
[0018](32)根據(jù)公式Pr (rk) = nk/m*n(k = 0，1,2,…，L-1)計算對應灰度級出現(xiàn)的概率，
繪制灰度像的直方圖；
[0019](33)計算灰度圖象的灰度級累積分布函數(shù):sk = Σpr(rk)；
[0020](34)取整Sk = round ((Sl*256)+0.5) ^Sk歸一到相近的灰度級，繪制均衡化后的直方圖；
[0021](35)將每個像素歸一化后的灰度值賦給這個像素，輸出均衡化后的圖像。
[0022]進一步，所述步驟(4)中，對進行直方圖均衡化處理的灰度圖像進行直方圖規(guī)定化增加處理的具體步驟如下:
[0023](41)得到對直方圖均衡化后的灰度圖像的灰度概率密度函數(shù)，求得變換函數(shù)s =T(r) = I 0rpr (r) dr ；
[0024](42)得到的灰度級s作逆變換z = G-1 (S)。
[0025]與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點在于:
[0026]—、本發(fā)明可用衡量圖像質量的指標來評價圖像增強方法的優(yōu)劣，適用廣泛，無需人機的交互，可預測增加效果；
[0027]二、進行圖像灰度變換，可改善圖像畫質，使圖像的顯示效果更加清晰；
[0028]三、直方圖均衡化處理，使灰度呈現(xiàn)兩端分布，同時在圖像的低灰度區(qū)域有較多像素點的圖像進行處理，可改善圖像的拉回效果；
[0029]四、圖像經直方圖規(guī)定化處理后，增加效果有利于人的視覺判讀或便于機器識別。
【附圖說明】
[0030]圖1為本發(fā)明的流程示意圖。
【具體實施方式】
[0031]下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。
[0032]在圖像處理中，空間域是指由像素點組成的空間。空間域方法則是直接作用于圖像中的像素點或其某領域上。由此，空間域圖像增強方法分為像素點處理和領域處理。
[0033]像素點處理包括圖像灰度變換以及直方圖均衡。其中直方圖均衡又可細分為傳統(tǒng)的直方圖均衡以及局部直方圖均衡。領域處理則包括圖像平滑濾波以及圖像銳化濾波。其中將會涉及到均值濾波器、中值濾波器、梯度運算、拉普拉斯算子等內容。
[0034]一種基于空間域的圖像增強方法，包括如下步驟:
[0035](I)獲取原始圖像；
[0036](2)將原始圖像進行灰度變換，得到灰度圖像；將原始圖像進行灰度變換，得到灰度圖像如下:
[0037]設原圖像像素的灰度值D = f (X，y)，處理后圖像像素的灰度值IV = g(x, y)，則灰度增強可表示為:g(x, y) = T[f (X，y)]或D' =T(D)，要求D和D'都在圖像的灰度范圍之內，函數(shù)T稱為灰度變換函數(shù)，它描述了輸入灰度值和輸出灰度值之間的轉換關系?；叶茸儞Q分為線性變換和非線性變換。二值化和閾值處理步驟為:
[0038]設定某一閾值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩大部分:大于T的像素群和小于T的像素群。這是研究灰度變換最特殊的方法，稱為圖像的二值化。閾值處理的操作過程是先由用戶指定或通過算法生成一個閾值，如果圖像中某像素的灰度值小于該閾值，則將該像素的灰度值設置為O或255，否則灰度值設置為255或O。閾值化的變換函數(shù)表達式如下:
[0039]f(x) = O x〈T
[0040]f (χ) = 255 x>T
[0041]其中T為指定的閾值。閾值T就像個門檻，比它大就是白，比它小就是黑。該變換函數(shù)是階躍函數(shù)，只需給出閾值點T即可，經過閾值處理后的圖像變成了一幅黑白二值圖，閾值處理是灰度圖轉二值圖的一種常用方法。
[0042](3)將灰度圖像進行直方圖均衡化；將灰度圖像進行直方圖均衡化的具體步驟如下:
[0043](31)輸入灰度圖像；
[0044](32)根據(jù)公式Pr(rk) = nk/m*n(k = 0，1，2，…，L-1)計算對應灰度級出現(xiàn)的概率，
繪制灰度像的直方圖；
[0045](33)計算灰度圖象的灰度級累積分布函數(shù):sk = Σ pr (rk)；
[0046](34)取整Sk = round ((Sl*256)+0.5)歸一到相近的灰度級，繪制均衡化后的直方圖；
[0047](35)將每個像素歸一化后的灰度值賦給這個像素，輸出均衡化后的圖像。
[0048](4)對進行直方圖均衡化處理的灰度圖像進行直方圖規(guī)定化增加處理。對進行直方圖均衡化處理的灰度圖像進行直方圖規(guī)定化增加處理的具體步驟如下:
[0049](41)得到對直方圖均衡化后的灰度圖像的灰度概率密度函數(shù)，求得變換函數(shù)s =T(r) = I 0rpr (r) dr ；
[0050](42)得到的灰度級s作逆變換z = G-1 (S)。
[0051]經過以上處理得到的圖像的灰度級將具有規(guī)定的概率密度函數(shù)。采用與直方圖均衡相同的原始圖像數(shù)據(jù)(64X64像素且具有8級灰度)，利用直方圖規(guī)定化方法進行圖像增強的主要困難在于要構成有意義的直方圖。圖像經直方圖規(guī)定化，其增強效果要有利于人的視覺判讀或便于機器識別。
【主權項】
1.一種基于空間域的圖像增強方法，其特征在于: (1)獲取原始圖像； (2)將原始圖像進行灰度變換，得到灰度圖像； (3)將灰度圖像進行直方圖均衡化； (4)對進行直方圖均衡化處理的灰度圖像進行直方圖規(guī)定化增加處理。2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于空間域的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟(2)中，將原始圖像進行灰度變換，得到灰度圖像如下: 設原圖像像素的灰度值D = f (x，y)，處理后圖像像素的灰度值D' =g(x, y)，則灰度增強可表示為:g(x，y) = T[f(x，y)]或D' =T(D)，要求D和D'都在圖像的灰度范圍之內，函數(shù)T稱為灰度變換函數(shù)，它描述了輸入灰度值和輸出灰度值之間的轉換關系。3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于空間域的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟(3)中，將灰度圖像進行直方圖均衡化的具體步驟如下: (31)輸入灰度圖像； (32)根據(jù)公式P1Xrk)= nk/m*n(k = O，1，2，…，L-1)計算對應灰度級出現(xiàn)的概率，繪制灰度像的直方圖； (33)計算灰度圖象的灰度級累積分布函數(shù):sk= Σpr(rk)； (34)取整Sk= round((Sl*256)+0.5);將Sk歸一到相近的灰度級，繪制均衡化后的直方圖； (35)將每個像素歸一化后的灰度值賦給這個像素，輸出均衡化后的圖像。4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于空間域的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟(4)中，對進行直方圖均衡化處理的灰度圖像進行直方圖規(guī)定化增加處理的具體步驟如下: (41)得到對直方圖均衡化后的灰度圖像的灰度概率密度函數(shù)，求得變換函數(shù)s= T(r)=I OrPr (r) dr ； (42)得到的灰度級s作逆變換z= G-1 (s) ο
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于空間域的圖像增強方法，屬于圖像增加方法技術領域，用衡量圖像質量的指標來評價圖像增強方法的優(yōu)劣。本發(fā)明包括（1）獲取原始圖像；（2）將原始圖像進行灰度變換，得到灰度圖像；（3）將灰度圖像進行直方圖均衡化；（4）對進行直方圖均衡化處理的灰度圖像進行直方圖規(guī)定化增加處理。本發(fā)明用于圖像處理。
【IPC分類】G06T5/40
【公開號】CN105139366
【申請?zhí)枴緾N201510609792
【發(fā)明人】張岱, 齊弘文
【申請人】成都融創(chuàng)智谷科技有限公司
【公開日】2015年12月9日
【申請日】2015年9月23日