[发明专利]一种图像灰度区域拉伸算法

权利要求书

1.一种图像灰度区域拉伸算法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、图像灰度准备：统计图像的每个像素以及对应的灰度值，得出图像灰度值区域分布规律；

S2、灰度阈值获取：根据S1中的图像灰度值区域分布规律，选取三个参考点，频率最多的像素点灰度值与对应频率记为A(x_A，y_A)，像素点灰度值大于x_A的且频率最多的记为B(x_B，y_B)以及像素点灰度值小于x_A的频率最多的记为C(x_C，y_C)；

利用该三个参考点A(x_A，y_A)、B(x_D，y_D)和C(x_C，y_C)，代入并解出二次方程y＝ax²+bx+c中的a、b、c的值；

取值y＝α，利用二次方程y＝ax²+bx+c，解出x对应的两个灰度阈值x_max和x_min；

S3、数据裁减：将图像中高于最高灰度x_max的所有像素点灰度值统一为最高灰度255，得到像素点为D(255，y_D)，低于最低灰度x_min的所有像素点灰度值统一为最低灰度0，得到像素点为E(0，y_E)；

S4、灰度拉伸：线性变换x_min和x_max之间的像素点灰度值，将(x_min，y_min)、A(x_A，y_A)、(x_max，y_max)以x值从小到大的顺序作为数据基点，对位于x_min和x_A之间的像素点灰度值以及位于x_A和x_max之间的像素点灰度值分别作线性拉伸；

如果原像素点灰度值为x_m，且x_m位于x_min和x_A之间，则使用方程获得拉伸后的像素点灰度值n；

如果原像素点灰度值为x_m，且x_m位于x_A和x_max之间，则使用方程获得拉伸后的像素点灰度值n；

S5、图像显示：将拉伸后的图像进行显示。

2.根据权利要求1所述的一种图像灰度区域拉伸算法，其特征在于：所述S1中，输入原始图像,将图像数据读取出来，然后使用MATLAB进行灰度直方图统计，再计算像素频率，灰度级像素个数与图像中像素总数的比值得到归一化的直方图，其中x代表像素点灰度值，y代表像素点出现的频率值。

3.根据权利要求1所述的一种图像灰度区域拉伸算法，其特征在于：所述S2中，在利用三点解出y＝ax²+bx+c中a、b、c的值过程中，y＝α，0＜α＜1，α取值0.001，能够完全涵盖所有的像素点。