[发明专利]一种基于直方图均衡化的图像增强算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像增强算法，尤其涉及一种基于直方图均衡化的图像增强算法。

背景技术

直方图均衡化是图像增强处理中常见的方法之一，其基本的思想是通过均衡化处理调整图像灰度分布，达到改善图像对比度的目的。由于图像对比度是决定一幅图像主观质量的重要因素，因此直方图均衡化被广泛应用于图像的增强处理。图像直方图描述了图像的灰度级内容，包含有非常丰富的信息，是图像处理中一种十分重要的分析工具。从数学上来说，图像直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数，给出了图像中各个灰度级出现的次数或概率；从图形上来说，它是一个二维图，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标代表各个灰度级上图像各个像素点出现的次数或概率。

发明内容

本发明主要提供一种基于直方图均衡化的图像增强算法，通过均衡化处理调整图像灰度分布，达到改善图像对比度。

为了实现本发明的目的，本发明提供一种基于直方图均衡化的图像增强算法，其特征在于，所述算法的步骤为：

(1)令变量r和s分别代表图像增强前后的像素灰度等级，相应的灰度级分布概率密度分别为P(r)_r和P(s)_s，将图像灰度级r和s归一化在[0,1]之间；

(2)统计原始图像的各灰度级像素数目n_k，k＝0,1...L-1；

(3)计算原始图的直方图，即各灰度级的概率密度P(r)_r＝n_k/n；

(4)计算累积分布函数S_k∑P(r)_r，k＝0,1,2...L-1；

(5)计算累积分布函数S_k＝int[(L-1)S_k+0.5],k＝0,1...L-1

(6)利用k_r和k_s的映射关系，修改原图像的灰度级，获得增强图像，使得图像直方图为近似均匀分布。

优选的，其特征在于，步骤(1)中r＝0表示黑，r＝1表示白。

优选的，其特征在于，步骤(5)中k_r和k_s的映射关系为一灰度变换函数T，使得变换的灰度值s＝T(r)。

优选的，其特征在于函数T必须满足2个条件：

(1)T(r)在0≤r≤1范围内是个单值单调增加函数；

(2)对0≤r≤1，必须有0≤T(r)≤1；

优选的,保证T(r)逆变换存在，且原图像各灰度级在变换后仍保持从黑到白的排列次序。

优选的，其特征在于,保证T(r)变换前后像素灰度值动态范围的一致性，图像变换前后有着同样的灰度级范围。

有益效果：本发明提供一种基于直方图均衡化的图像增强算法，直方图均衡化算法是图像增强空域法中的最常用、最重要的算法之一，本算法以概率理论为基础，运用灰变换来实现调整图像的灰度分布，从而改善图像对比度达到增强的目的。由于其计算简单,包含信息量大,被广泛用于图像增强处理之中。在对增强图像细节要求不是很高的大多数应用场合，能起到良好的增强效果。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明做进一步详细说明。

本发明提供一种基于直方图均衡化的图像增强算法，其步骤为：

(1)令变量r和s分别代表图像增强前后的像素灰度等级，相应的灰度级分布概率密度分别为P(r)_r和P(s)_s，将图像灰度级r和s归一化在[0,1]之间；

(2)统计原始图像的各灰度级像素数目n_k，k＝0,1...L-1；

(3)计算原始图的直方图，即各灰度级的概率密度P(r)_r＝n_k/n；

(4)计算累积分布函数S_k∑P(r)_r，k＝0,1,2...L-1；

(5)计算累积分布函数S_k＝int[(L-1)S_k+0.5],k＝0,1...L-1

(6)利用k_r和k_s的映射关系，修改原图像的灰度级，获得增强图像，使得图像直方图为近似均匀分布。