[发明专利]基于方向波变换和模糊理论的图像增强方法

权利要求书

1.一种基于方向波变换和模糊理论的图像增强方法，包括如下步骤：

(1)输入原始图像，对它分别进行135度、90度及45度三个方向的方向波变换，得到对应的低频信息和高频信息：

(L₁,H₁₁,H₂₁,H₃₁,H₄₁,H₅₁,H₆₁,H₇₁)；

(L₂,H₁₂,H₂₂,H₃₂,H₄₂,H₅₂,H₆₂,H₇₂)；

(L₃,H₁₃,H₂₃,H₃₃,H₄₃,H₅₃,H₆₃,H₇₃)；

其中，L₁、L₂、L₃分别表示135度、90度及45度方向波变换对应的低频信息；

H₁₁,H₂₁,H₃₁,H₄₁,H₅₁,H₆₁,H₇₁表示135度方向波变换对应的高频信息；

H₁₂,H₂₂,H₃₂,H₄₂,H₅₂,H₆₂,H₇₂表示90度方向波变换对应的高频信息；

H₁₃,H₂₃,H₃₃,H₄₃,H₅₃,H₆₃,H₇₃表示45度方向波变换对应的高频信息；

(2)对低频信息进行模糊增强处理：

(2a)通过隶属度函数将低频信息转换至模糊域：

μmn=Lk-nm-n]]>

其中，μ_mn为求出的模糊域，L_k为方向波低频系数，k＝1,2,3，m＝max(L_k)，n＝min(L_k)。

(2b)对步骤(2a)中转换所得的低频系数，通过如下函数进行增强处理：

T1(μmn)=μc-(μc2-μmn2)0.50≤μmn≤μcμc+((1-μc)2-(1-μmn)2)0.5μc≤μmn≤1]]>

其中，T₁(μ_mn)为低频信息的增强图像，μ_c为方向波低频系数的隶属度。

(3)对高频信息进行非线性抑噪增强处理：

(3a)设置阈值T对高频信息进行噪声的抑制，其中，σ为噪声方差，由中值估计器得到：函数abs(·)表示绝对值，函数median(·)表示中值，H_i为高频信息，i＝1,2,3,4,5,6,7，N为高频系数个数，j为分解尺度；噪声抑制过程是当高频系数值大于或等于T时，该高频系数值不变；当高频系数值小于T时，该高频系数值取零；

(3b)通过如下增益函数对抑制噪声后的高频信息进行增强处理：

f(H′_ij)＝a[sigm(c(H′_ij-b))-sigm(-c(H′_ij+b))]

其中，f(H′_ij)为高频信息的增强图像，H′_ij为噪声抑制后的高频信息，i＝1,2,3，j＝1,2,3,4,5,6,7，a=1sigm(c(1-b))-sigm(-c(1+b))]]>为中间值，b为控制整个高频信息增强范围的参数，取值为0＜b＜1，c为控制增强强度的参数，取值为0＜c＜1，sigm函数定义为：y为函数sigm的输入值。

(4)将增强后的低频信息和高频信息进行方向波逆变换，分别得到135度、90度及45度增强的图像；

(5)将三个增强图像进行加权平均，获得最终的增强图像。

2.根据权利要求1所述基于方向波变换和模糊理论的图像增强算法，其特征在于：步骤(1)所述的构造三个变换矩阵，并对图像进行方向波变换，获得三组低频信息与高频信息，按如下步骤进行：

(a)输入原始图像，选定图像的变换方向和队列方向，构造变换矩阵M_Λ：

MΛ=a1b1a2b2=d1d2a1,a2,b1,b2⋐Z]]>

其中，a₁,a₂,b₁,b₂是构成变换矩阵矩阵M_Λ的四个整数元素值；向量d₁＝[a₁,b₁]，其方向为变换方向，斜率为b₁/a₁；向量d₂＝[a₂,b₂]，其方向为队列方向，斜率为b₂/a₂；Λ为整数格；Z为整数域；

(b)选取135度、90度、45度变换方向，其对应的变换矩阵为：1011,1001,]]>10-11;]]>

(c)通过三个变换矩阵对输入图像进行陪集变换，得到三个对应的陪集；

(d)对陪集沿水平和垂直方向分别进行进行两次一维小波变换和一次一维小波变换，得到一个低频信息L和七个高频信息：H₁,H₂,H₃,H₄,H₅,H₆,H₇。