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[發(fā)明專(zhuān)利]圖像增強(qiáng)處理方法有效

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201410667458.2 申請(qǐng)日: 2014-11-20
公開(kāi)(公告)號(hào): CN104318542B 公開(kāi)(公告)日: 2017-11-14
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 夏建明;李林 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 上海華力創(chuàng)通半導(dǎo)體有限公司
主分類(lèi)號(hào): G06T5/50 分類(lèi)號(hào): G06T5/50
代理公司: 上海唯源專(zhuān)利代理有限公司31229 代理人: 曾耀先
地址: 201702 上海市青浦區(qū)*** 國(guó)省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 圖像 增強(qiáng) 處理 算法
【說(shuō)明書(shū)】:

技術(shù)領(lǐng)域

發(fā)明涉及圖像處理技術(shù),具體涉及一種圖像增強(qiáng)處理算法。

背景技術(shù)

圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理的基本技術(shù),是指按特定的需要增強(qiáng)一幅圖像中的某些信息,兼顧削弱或去除某些不需要信息的處理方法。通過(guò)數(shù)字圖像處理改善圖像質(zhì)量,可以使得處理后的圖像在特定場(chǎng)合下比原始圖像更適用。因此,這類(lèi)處理是為了某種應(yīng)用目的而去的。圖像增強(qiáng)技術(shù)主要包括直方圖修改處理,圖像平滑處理,圖像銳化處理及彩色處理技術(shù)等。

傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)處理的算法比較簡(jiǎn)單,運(yùn)算速度也快,但其增強(qiáng)效果有限,處理結(jié)果不能提高圖像的信噪比,只是在主觀上使得有些特征容易辨認(rèn)。當(dāng)圖像受噪聲污染時(shí),傳統(tǒng)增強(qiáng)算法就容易失效。

夜間拍照,特別是夜間行車(chē)時(shí)對(duì)前方來(lái)車(chē)的圖像,由于對(duì)面車(chē)燈影響,其特點(diǎn)是背景暗部份和目標(biāo)亮部分的對(duì)比度大,暗處的噪點(diǎn)多,亮處的細(xì)節(jié)容易丟失。與之對(duì)應(yīng)地,其應(yīng)用的主要目的不是分辨顏色,而是細(xì)分層次,保證輪廓,去除噪點(diǎn),這樣就可以較好地提高圖像的可視度,更加易于辨識(shí)車(chē)牌車(chē)燈等關(guān)鍵信息。

對(duì)于夜攝圖像,在用傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法之前必須要進(jìn)行對(duì)圖像的去噪處理,這樣要分兩步走,若先增強(qiáng)后去噪,則原有的圖像噪聲在增強(qiáng)過(guò)程中將被大大增強(qiáng),使去噪處理難以奏效;若先去噪,后增強(qiáng),則圖像對(duì)比度弱的區(qū)域中邊緣難以得到保護(hù),從而在后續(xù)的增強(qiáng)中,原有的弱邊緣不能得到有效增強(qiáng)。總之難以兩全。特別是人眼視覺(jué)系統(tǒng)的響應(yīng)是非線性的,傳統(tǒng)的線性處理算法已經(jīng)不盡人意。

數(shù)字圖像的噪聲分為兩類(lèi):椒鹽噪聲和高斯噪聲。前者的量化數(shù)值分布在比較固定的幾個(gè)數(shù)值范圍,相對(duì)獨(dú)立,對(duì)空間周邊信息少有污染,表現(xiàn)為逐個(gè)單一的亮點(diǎn)或暗點(diǎn);后者的量化數(shù)值范圍大,和空間周邊點(diǎn)的數(shù)值有一定相關(guān)性,會(huì)相互影響污染,體現(xiàn)為一個(gè)一個(gè)的模糊區(qū)域。

直方圖均衡化就是把一已知灰度概率分布的圖像,經(jīng)過(guò)一種變換,使之變成一幅具有均勻灰度概率分布的新圖像。算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

其中,L為原始圖像的灰度級(jí)數(shù),nj為灰度級(jí)為j的像素個(gè)數(shù),n為總像素個(gè)數(shù)。

直方圖均衡化對(duì)圖像的增強(qiáng)效果較好,算法簡(jiǎn)單,執(zhí)行效率高,是一種常用的圖像增強(qiáng)算法,但是該算法在光照不均勻、暗部信息豐富的灰度圖像進(jìn)行增強(qiáng)時(shí)存在以下問(wèn)題:

1)高照度區(qū)域細(xì)節(jié)丟失;

2)暗部噪點(diǎn)較多,類(lèi)型各異。

發(fā)明內(nèi)容

為克服現(xiàn)有技術(shù)所存在的缺陷,現(xiàn)提供一種圖像增強(qiáng)處理算法,以解決對(duì)于照度不均勻的灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡時(shí),會(huì)出暗部噪聲過(guò)多,亮部細(xì)節(jié)丟失等問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的,一種圖像增強(qiáng)處理算法,包括如下步驟:

將圖像的像素根據(jù)亮度值分成若干個(gè)圖層,每一圖層中的圖像的邊界都是由閉合曲線構(gòu)成;

對(duì)于亮度最低的圖層以及亮度最大的圖層,先進(jìn)行直方圖均衡化處理,再去除噪點(diǎn);

對(duì)于其它的圖層,先去除噪點(diǎn),再進(jìn)行直方圖均衡化處理;

將處理過(guò)后的若干個(gè)所述圖層合并為一幅增強(qiáng)圖像。

本發(fā)明圖像增強(qiáng)處理算法的進(jìn)一步改進(jìn)在于,將圖像的像素根據(jù)亮度值分成若干個(gè)圖層之前,進(jìn)一步包括以下步驟:

自定義線性矩陣色域空間,在所述線性矩陣色域空間中包括黑/藍(lán)/黃/白四種色域;

將圖像經(jīng)過(guò)所述線性矩陣色域空間處理,獲得[藍(lán),白]圖像以及[黃,黑]圖像。

本發(fā)明圖像增強(qiáng)處理算法的進(jìn)一步改進(jìn)在于,將圖像的像素根據(jù)亮度值分成若干個(gè)圖層具體包括:

將所述[藍(lán),白]圖像分成若干個(gè)圖層;以及

將所述[黃,黑]圖像分成若干個(gè)圖層;

將處理過(guò)后的若干個(gè)所述圖層合并為一幅增強(qiáng)圖像具體包括:

將處理過(guò)后的由所述[藍(lán),白]圖像分成的若干個(gè)圖層合并為一幅增強(qiáng)[藍(lán),白]圖像;以及

將處理過(guò)后的由所述[黃,黑]圖像分成的若干個(gè)圖層合并為一幅增強(qiáng)[黃,黑]圖像。

本發(fā)明圖像增強(qiáng)處理算法的進(jìn)一步改進(jìn)在于,將圖像的像素根據(jù)亮度值分成若干個(gè)圖層,每一圖層中的圖像的邊界都是由閉合曲線構(gòu)成具體包括:

假設(shè)圖像I的每個(gè)像素的亮度值i=I(x,y),將其以一組閾值i1,i2,i3分為I0圖層、I1圖層、I2圖層和I3圖層;

對(duì)于所述I0圖層,其中每個(gè)像素的亮度值i滿足:0≤i<i1;

對(duì)于所述I1圖層,其中每個(gè)像素的亮度值i滿足:i1≤i<i2;

對(duì)于所述I2圖層,其中每個(gè)像素的亮度值i滿足:i2≤i<i3;

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