[发明专利]一种基于可扩展分段直方图自适应均衡化方法

摘要

本发明公开了一种基于可扩展分段自适应直方图均衡化方法，包括以下步骤：步骤1：采用可扩展直方图分段方法对输入的原直方图进行扩展；步骤2：对扩展后的直方图进行均衡化处理，每个均衡化后的子直方图具有与原始直方图相同的长度；步骤3：将步骤2得到的已均衡化子直方图按照下式进行加权混合，获得最终的均衡化直方图Ht(i)；利用该方法采用可扩展直方图分段策略，可实现均衡化后图像灰度重分布到较大的动态范围，有利于暗区域图像的充分增强；运用提出了的自适应直方图均衡化方法，根据图像灰度属性自适应控制灰度均匀分布程度，从而可避免图像的过度增强、欠增强以及不自然的光晕现象产生；整个方法计算速度快，得到了增强效果明显的图像。

主权项

一种基于可扩展分段自适应直方图均衡化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用可扩展直方图分段方法对输入的原直方图进行扩展；首先将原始直方图H^o分割成N个非重叠的分段直方图h_k，k∈[1,N]；接着将所有分段直方图h_k分别扩展到与原始直方图H^o灰度区间相同的直方图，保持分段直方图h_k在原始直方图的位置不变，其他位置用零填充，即得到可扩展分段直方图$H_k^x=[0,\·\·\·,h_k,\·\·\·,0](k\∈[1,N\left]\right);$步骤2：对扩展分段直方图进行均衡化处理，每个均衡化后的子直方图具有与原始直方图相同的长度；步骤3：将步骤2得到的已均衡化子直方图按照下式进行加权混合，获得最终的均衡化直方图H^t(i)：$H^t\left(i\right)=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_k\left(i\right)H_k^t\left(i\right)$其中，w_k(i)是第k个均衡化扩展分段直方图的归一化权值，权值函数k＝[1,…,N],N为直方图分段数，i是灰度级,u_k与σ_k分别是权值函数的均值与方差。