[发明专利]基于改进的分数阶微分掩模的图像增强方法

摘要

本发明公开了一种基于改进的分数阶微分掩模的图像增强方法，属于图像处理领域。通过在一定分解层数范围内分别计算图像经小波分解所得各分量信息熵最大值所对应的分解层来确定一个最优层N，使用新提出的分数阶微分掩模对原始图像以及图像经小波分解与重构的第N层各分量信号有针对性进行处理，对处理结果进行叠加、融合，可深度地保留图像原有特征，同时对灰度变化不明显区域图像纹理细节也得到增强。

主权项

1.一种基于改进的分数阶微分掩模的图像增强方法，其特征在于包括以下步骤：S1、建立改进的分数阶微分掩模，由以下步骤组成：（01）设定原始分数阶微分掩模由8个子掩模组成：x正方向子掩模、x负方向子掩模、y正方向子掩模、y负方向子掩模、左上对角方向子掩模、左下对角方向子掩模、右上对角方向子掩模、右下对角方向子掩模；（02）确定各子掩模中常系数1对应的常数像素点，统计距离所述常数像素点为1个像素的像素点个数，将权值－ν除以像素点个数即为距离所述常数像素点为1个像素的像素点的权值；（03）统计距离所述常数像素点为2个像素的像素点个数，将权值除以像素点个数即为距离所述常数像素为2个像素的像素点的权值，从而获得改进的分数阶微分掩模；S2、在原始图像为灰度图像时，执行以下步骤：（04）对原始图像进行小波分解，且重构成n个图像层，其中各图像层中均存在图像信息的低频分量、高频水平方向分量、高频垂直方向分量、高频对角方向分量，其中1≤i≤n；（05）获取所述n个图像层中图像信息含量最大的最优层N；（06）对所述最优层N进行小波分解，且重构出最优层N的低频分量图像、高频水平方向分量图像、高频垂直方向分量图像、高频对角方向分量图像；（07）对最优层N的高频水平方向分量图像采用所述改进的分数阶微分掩模中的x正方向子掩模、x负方向子掩模进行卷积滤波运算，对最优层N的高频垂直方向分量图像采用所述改进的分数阶微分掩模中的y正方向子掩模、y负方向子掩模进行卷积滤波运算，对最优层N的高频对角方向分量图像采用所述改进的分数阶微分掩模中的左上对角方向子掩模、左下对角方向子掩模、右上对角方向子掩模、右下对角方向子掩模进行卷积滤波运算，从而对于高频图像，最优层N上各像素点均获得8个计算值，取所述8个计算值的最大值叠加至所述原始图像对应的像素点上；（08）对最优层N的低频分量图像采用所述改进的分数阶微分掩模中的8个子掩模分别进行卷积滤波运算，从而针对低频图像，最优层N上各像素点均获得8个计算值，取所述8个计算值的最大值叠加至所述原始图像对应的像素点上；（09）对所述原始图像采用所述改进的分数阶微分掩模中的8个子掩模分别进行卷积滤波运算，从而所述原始图像的各像素点均获得8个计算值，取所述8个计算值的最大值叠加至所述原始图像对应的像素点上；（10）三次叠加完成后，重绘图像。