[发明专利]基于广义均衡模型的画质增强方法

权利要求书

1.一种基于广义均衡模型的画质增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步、读取一幅图像或视频中的某一帧，记为I，计算I的直方图H；

第二步、对直方图H进行预处理，得到新的直方图H′；

第三步、对直方图H′进行基于广义均衡模型的最优化，得到优化后的直方图 

第四步、验证色调失真的非线性度，若非线性程度过高，调整参数后返回第三步，否则进行第五步；

第五步、完成 到图像的映射，得到增强后的图像 

以上第三步中，所述广义均衡模型，是指：对于直方图H′对应的向量，找出非零元素[p₁，p₂，...，p_K]，K表示非零元素的个数，以及非零元素对应的灰度级向量[x₁，x₂，...，x_K]；对于此灰度级向量，定义直方图向量非零元素的间距向量为S＝[s₁，s₂，...，s_K]；其中

s₁＝x₁，

s_i＝x_i-x_i-1，i＝2，...，K

然后根据上述向量，定义图像的对比度为如下函数

表示一个K维向量，第i个元素为 其中||·||表示任意范数；参数q控制对比度函数的平滑程度。

2.根据权利要求1所述的基于广义均衡模型的画质增强方法，其特征是，第一步中，所述的计算I的直方图H，是指计算I中对应灰度级的像素出现的次数，形成I中像素值在整个亮度动态范围内的分布；其中直方图记为一个向量H＝[p₁，p₂，，...，p_n]；该向量满足

p_i＝#{(x，y)|I_(x，y)＝x_i}； 

其中x_i表示任意灰度级；#{(x，y)|I_(x，y)＝x_i}表示I中亮度等于x_i的像素所组成的集合中元素的个数；I_(x，y)表示位于坐标(x，y)处像素的亮度值；将此集合记为X_i＝{(x，y)|I_(x，y)＝x_i}；所述亮度动态范围是指由I中像素值的比特位数确定的所有可能的亮度值出现的范围；若像素值为一个k比特数，则动态范围为0到2^k-1；

对于灰度图，只需对I的亮度通道计算直方图H；对于彩色图，需要分别对RGB三个通道计算出三个直方图H_c，c＝R，G，B。

3.根据权利要求1所述的基于广义均衡模型的画质增强方法，其特征是，第二步中，所述预处理，是指如下过程：

对于直方图H＝[p₁，p₂，...，p_n]，将其划分为H_L＝[p₁，p₂，...，p_n/2]和H_H＝[p_n/2+1，p_n/2+2，...，p_n]两部分，其中H_L对应低亮度区，H_H对应高亮度区；对于H_L中元素，按顺序进行如下操作：如果p_i＜T₁，p_i+1＝p_i+1+p_i，p_i＝0；对于H_H中元素，按逆序进行如下操作：如果p_i＜T₁，p_i-1＝p_i-1+p_i，p_i＝0；经过上述运算，得到新的直方图H′；所述参数T₁是一个自适应阈值。