[发明专利]图像增强处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术，具体涉及一种图像增强处理算法。

背景技术

图像增强是数字图像处理的基本技术，是指按特定的需要增强一幅图像中的某些信息，兼顾削弱或去除某些不需要信息的处理方法。通过数字图像处理改善图像质量，可以使得处理后的图像在特定场合下比原始图像更适用。因此，这类处理是为了某种应用目的而去的。图像增强技术主要包括直方图修改处理，图像平滑处理，图像锐化处理及彩色处理技术等。

传统图像增强处理的算法比较简单，运算速度也快，但其增强效果有限，处理结果不能提高图像的信噪比，只是在主观上使得有些特征容易辨认。当图像受噪声污染时，传统增强算法就容易失效。

夜间拍照，特别是夜间行车时对前方来车的图像，由于对面车灯影响，其特点是背景暗部份和目标亮部分的对比度大，暗处的噪点多，亮处的细节容易丢失。与之对应地，其应用的主要目的不是分辨颜色，而是细分层次，保证轮廓，去除噪点，这样就可以较好地提高图像的可视度，更加易于辨识车牌车灯等关键信息。

对于夜摄图像，在用传统的图像增强算法之前必须要进行对图像的去噪处理，这样要分两步走，若先增强后去噪，则原有的图像噪声在增强过程中将被大大增强，使去噪处理难以奏效；若先去噪，后增强，则图像对比度弱的区域中边缘难以得到保护，从而在后续的增强中，原有的弱边缘不能得到有效增强。总之难以两全。特别是人眼视觉系统的响应是非线性的，传统的线性处理算法已经不尽人意。

数字图像的噪声分为两类：椒盐噪声和高斯噪声。前者的量化数值分布在比较固定的几个数值范围，相对独立，对空间周边信息少有污染，表现为逐个单一的亮点或暗点；后者的量化数值范围大，和空间周边点的数值有一定相关性，会相互影响污染，体现为一个一个的模糊区域。

直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像，经过一种变换，使之变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像。算法的数学表达式如下：

其中，L为原始图像的灰度级数，n_j为灰度级为j的像素个数，n为总像素个数。

直方图均衡化对图像的增强效果较好，算法简单，执行效率高，是一种常用的图像增强算法，但是该算法在光照不均匀、暗部信息丰富的灰度图像进行增强时存在以下问题：

1)高照度区域细节丢失；

2)暗部噪点较多，类型各异。

发明内容

为克服现有技术所存在的缺陷，现提供一种图像增强处理算法，以解决对于照度不均匀的灰度图像进行直方图均衡时，会出暗部噪声过多，亮部细节丢失等问题。

为实现上述目的，一种图像增强处理算法，包括如下步骤：

将图像的像素根据亮度值分成若干个图层，每一图层中的图像的边界都是由闭合曲线构成；

对于亮度最低的图层以及亮度最大的图层，先进行直方图均衡化处理，再去除噪点；

对于其它的图层，先去除噪点，再进行直方图均衡化处理；

将处理过后的若干个所述图层合并为一幅增强图像。

本发明图像增强处理算法的进一步改进在于，将图像的像素根据亮度值分成若干个图层之前，进一步包括以下步骤：

自定义线性矩阵色域空间，在所述线性矩阵色域空间中包括黑/蓝/黄/白四种色域；

将图像经过所述线性矩阵色域空间处理，获得[蓝,白]图像以及[黄,黑]图像。

本发明图像增强处理算法的进一步改进在于，将图像的像素根据亮度值分成若干个图层具体包括：

将所述[蓝,白]图像分成若干个图层；以及

将所述[黄,黑]图像分成若干个图层；

将处理过后的若干个所述图层合并为一幅增强图像具体包括：

将处理过后的由所述[蓝,白]图像分成的若干个图层合并为一幅增强[蓝,白]图像；以及

将处理过后的由所述[黄,黑]图像分成的若干个图层合并为一幅增强[黄,黑]图像。

本发明图像增强处理算法的进一步改进在于，将图像的像素根据亮度值分成若干个图层，每一图层中的图像的边界都是由闭合曲线构成具体包括：

假设图像I的每个像素的亮度值i＝I(x,y)，将其以一组阈值i1,i2,i3分为I0图层、I1图层、I2图层和I3图层；

对于所述I0图层，其中每个像素的亮度值i满足：0≤i＜i1；

对于所述I1图层，其中每个像素的亮度值i满足：i1≤i＜i2；

对于所述I2图层，其中每个像素的亮度值i满足：i2≤i＜i3；