[发明专利]一种基于锐化强度与灰度分布结合的图像增强方法

摘要

一种基于锐化强度与灰度分布结合的图像增强方法，先对彩色图像的亮度信息进行拉普拉斯变换，统计图像中每个像素点的突变程度即锐化强度，其次对锐化强度进行量化，并将量化值融入到图像亮度分量的灰度直方图中对其进行修正，然后进行灰度对比度拉伸，最后完成对彩色图像的增强。本发明在增强图像细节信息的同时，对整幅图像进行对比度拉伸，进而获得更好的图像增强效果。

主权项

1.一种基于锐化强度与灰度分布结合的图像增强方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、确定彩色图像亮度信息设输入的彩色图像大小为m×n，该彩色图像的红、绿、蓝三色矩阵分量分别为R＝[r(i，j)]_m×n，G＝[g(i，j)]_m×n，B＝[b(i，j)]_m×n，则其亮度矩阵分量L＝[L(i，j)]_m×n由下式得到：l(i，j)＝max(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))，i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(1)其中，r(i，j)，g(i，j)，b(i，j)以及l(i，j)分别为该彩色图像的红、绿、蓝三色分量，以及亮度分量在点(i，j)处像素的值；步骤2、计算锐化强度设为采用Laplacian算子检测出的锐化强度幅值，a.初始化▿2L=[▿2l(i,j)]m×n:]]>▿2l(i,j)=0,]]>i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(2)b.求解锐化强度矩阵▿2L=[▿2l(i,j)]m×n:]]>▿2l(i,j)=|4l(i,j)-l(i-1,j)-l(i+1,j)-l(i,j-1)-l(i,j+1)|,]]>其中，i＝2，3...，m-1，j＝2，3，...，n-1；(3)步骤3、量化锐化强度a.求的均值μ：μ=1m×nΣi=1mΣj=1n▿2l(i,j);---(4)]]>b.选取k_μμ为量化单位，对进行量化，得到锐化强度矩阵W＝[w(i，j)]_m×n：w(i,j)=▿2l(i,j)/kμμ,]]>i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(5)其中，k_μ为量化因子；步骤4、计算图像亮度分量的锐化强度融合灰度直方图a.设图像亮度分量L＝[l(i，j)]_m×n的灰度直方图为H＝[h(i)]_256×1，并初始化H＝[h(i)]_256×1：h(k)＝0，k＝0，1，...，255；(6)b.求解锐化强度融合灰度直方图：k＝l(i，j)，i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(7)h(k)＝h(k)+1+w(i，j)；         (8)步骤5、增强亮度分量a.计算步骤4得到的锐化强度融合灰度直方图的概率分布对于步骤3得到的锐化强度矩阵W＝[w(i，j)]_m×n，计算其总强度值N_w：Nw=Σi=1mΣj=1nw(i,j),]]>i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(9)则锐化强度融合灰度的概率分布为P_H＝[p_h(i)]_256×1为：P_H(k)＝h(k)/(m×n+N_w)；           (10)b.计算锐化强度融合灰度直方图的累积分布设该累积分布为P_HS＝[p_hs(i)]_256×1，则PHS(k)=Σi=0kph(i),]]>k＝0，1，...，255；(11)c.设对亮度分量进行增强处理后的结果为L*＝[l*(i，j)]_m×n，则k＝l(i，j)，i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(12)l*(i，j)＝255·P_HS(k)；           (13)步骤6、对彩色图像进行增强a.对输入的彩色图像的红、绿、蓝三个颜色分量计算其颜色比例系数矩阵A_R＝[α_R(i，j)]_m×n，A_G＝[α_G(i，j)]_m×n，A_B＝[α_B(i，j)]_m×n：l^(i,j)=l(i,j)+1,]]>i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(14)αR(i,j)=r(i,j)/l^(i,j),]]>i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(15)αG(i,j)=g(i,j)/l^(i,j),]]>i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(16)αB(i,j)=b(i,j)/l^(i,j),]]>i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(17)b.求增强后的彩色图像设对彩色图像进行增强处理后的红、绿、蓝三个颜色分量为R*＝[r*(i，j)]_m×n，G*＝[g*(i，j)]_m×n，B*＝[b*(i，j)]_m×n，则：r*(i，j)＝α_R(i，j)·l*(i，j)，i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(18)g*(i，j)＝α_G(i，j)·l*(i，j)，i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(19)b*(i，j)＝α_B(i，j)·l*(i，j)，i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n；(20)即得到增强后的彩色图像。