專(zhuān)利名稱(chēng)：一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，尤其涉及一種基于改進(jìn)的直方圖均衡化算法和改進(jìn)的反銳化掩模算法結(jié)合的快速有效的圖像增強(qiáng)方法。
背景技術(shù)：
對(duì)于識(shí)別灰度圖中的信息，例如識(shí)別二維條碼圖像中的二維碼信息和文字圖像中的文字信息，由于光照環(huán)境的影響，其容易導(dǎo)致灰度圖的質(zhì)量下降，特別是當(dāng)光線不足時(shí)，則會(huì)導(dǎo)致灰度圖中條的灰度值(即用于表示信息的像素點(diǎn)的灰度值)以及空的灰度值(即用于表示空白的像素點(diǎn)的灰度)相對(duì)接近，進(jìn)而造成條的灰度值與空的灰度值的對(duì)比度下降， 同時(shí)引起大量噪聲進(jìn)而導(dǎo)致細(xì)節(jié)不夠清晰，因此這樣常常會(huì)造成灰度圖的信息識(shí)別率低下。而對(duì)于灰度圖的信息識(shí)別率低下這一問(wèn)題，應(yīng)采用灰度圖對(duì)比度提升和降噪的手段將質(zhì)量下降的灰度圖進(jìn)行處理?，F(xiàn)有的灰度圖對(duì)比度提升的技術(shù)通?？梢苑譃閮深?lèi)全局增強(qiáng)技術(shù)和局部增強(qiáng)技術(shù)。全局增強(qiáng)技術(shù)利用某些轉(zhuǎn)換函數(shù)對(duì)灰度圖的亮度通道或顏色通道進(jìn)行處理，進(jìn)而使灰度圖達(dá)到顯示設(shè)備的最大顯示動(dòng)態(tài)范圍從而獲取更多的圖像細(xì)節(jié)，此技術(shù)通常采用線性或非線性函數(shù)、直方圖均衡化、模糊對(duì)比度集約化等方法來(lái)間接提升整幅灰度圖的對(duì)比度，然而其對(duì)局部細(xì)節(jié)的提升不足；局部增強(qiáng)技術(shù)通常利用灰度圖中的邊緣信息和局部統(tǒng)計(jì)信息來(lái)對(duì)圖像局部細(xì)節(jié)進(jìn)行增強(qiáng)，然而，基于最優(yōu)化轉(zhuǎn)換函數(shù)和平均邊緣灰度對(duì)比度檢測(cè)方法進(jìn)而提出的通過(guò)拉伸亮度值而提高對(duì)比度的方法，其在提高對(duì)比度的同時(shí)也增強(qiáng)了噪聲。因此如何在提升對(duì)比度的同時(shí)抑制噪聲，這是一個(gè)迫切解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的目的是提供一種在提升對(duì)比度的同時(shí)抑制噪聲的快速有效的圖像增強(qiáng)方法。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，該方法步驟包括 獲取灰度 采用帶背光補(bǔ)償亮度保持的QDHE算法對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行全局對(duì)比度的提升，進(jìn)而得到全局對(duì)比度提升的灰度 采用帶噪聲抑制的反銳化掩膜算法對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行局部對(duì)比度的提升，進(jìn)而得到局部對(duì)比度提升的灰度 將全局對(duì)比度提升的灰度圖和局部對(duì)比度提升的灰度圖進(jìn)行疊加，進(jìn)而輸出一幅增強(qiáng)圖像的灰度圖。進(jìn)一步，所述步驟采用帶背光補(bǔ)償亮度保持的QDHE算法對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行全局對(duì)比度的提升，進(jìn)而得到全局對(duì)比度提升的灰度圖，其包括
采用壓縮高亮直方圖部分的方法對(duì)獲取的灰度圖的直方圖進(jìn)行處理，進(jìn)而得到待處理灰度圖；將待處理灰度圖劃分區(qū)域后計(jì)算出每個(gè)子區(qū)域的直方 采用帶門(mén)限剪切的動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分方法對(duì)每個(gè)子區(qū)域的直方圖進(jìn)行處理后，每個(gè)子區(qū)域的直方圖分別進(jìn)行獨(dú)立的直方圖均衡，進(jìn)而得到全局對(duì)比度提升的灰度圖。進(jìn)一步，所述步驟采用帶噪聲抑制的反銳化掩膜算法對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行局部對(duì)比度的提升，進(jìn)而得到局部對(duì)比度提升的灰度圖，其包括 采用拉普拉斯算子對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行邊緣濾波，進(jìn)而獲得邊緣圖像；
對(duì)邊緣圖像的直方圖進(jìn)行邊緣判別，根據(jù)判別結(jié)果進(jìn)而采用直方圖均衡方法對(duì)邊緣圖像的直方圖進(jìn)行邊緣自適應(yīng)提升后得到局部對(duì)比度提升的灰度圖。
進(jìn)一步，所述步驟采用壓縮高亮直方圖部分的方法對(duì)獲取的灰度圖的直方圖進(jìn)行處理，進(jìn)而得到待處理灰度圖中，所述壓縮高亮直方圖部分的方法，其采用的公式如下
權(quán)利要求
1.一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于該方法步驟包括 獲取灰度圖； 采用帶背光補(bǔ)償亮度保持的QDHE算法對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行全局對(duì)比度的提升，進(jìn)而得到全局對(duì)比度提升的灰度圖； 采用帶噪聲抑制的反銳化掩膜算法對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行局部對(duì)比度的提升，進(jìn)而得到局部對(duì)比度提升的灰度圖； 將全局對(duì)比度提升的灰度圖和局部對(duì)比度提升的灰度圖進(jìn)行疊加，進(jìn)而輸出一幅增強(qiáng)圖像的灰度圖。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于所述步驟采用帶背光補(bǔ)償亮度保持的QDHE算法對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行全局對(duì)比度的提升，進(jìn)而得到全局對(duì)比度提升的灰度圖，其包括 采用壓縮高亮直方圖部分的方法對(duì)獲取的灰度圖的直方圖進(jìn)行處理，進(jìn)而得到待處理灰度圖； 將待處理灰度圖劃分區(qū)域后計(jì)算出每個(gè)子區(qū)域的直方圖； 采用帶門(mén)限剪切的動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分方法對(duì)每個(gè)子區(qū)域的直方圖進(jìn)行處理后，每個(gè)子區(qū)域的直方圖分別進(jìn)行獨(dú)立的直方圖均衡，進(jìn)而得到全局對(duì)比度提升的灰度圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于所述步驟采用帶噪聲抑制的反銳化掩膜算法對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行局部對(duì)比度的提升，進(jìn)而得到局部對(duì)比度提升的灰度圖，其包括 采用拉普拉斯算子對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行邊緣濾波，進(jìn)而獲得邊緣圖像； 對(duì)邊緣圖像的直方圖進(jìn)行邊緣判別，根據(jù)判別結(jié)果進(jìn)而采用直方圖均衡方法對(duì)邊緣圖像的直方圖進(jìn)行邊緣自適應(yīng)提升后得到局部對(duì)比度提升的灰度圖。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于所述步驟采用壓縮高亮直方圖部分的方法對(duì)獲取的灰度圖的直方圖進(jìn)行處理，進(jìn)而得到待處理灰度圖中，所述壓縮高亮直方圖部分的方法，其采用的公式如下
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于所述步驟將待處理灰度圖劃分區(qū)域后計(jì)算出每個(gè)子區(qū)域的直方圖，其具體為，采用5個(gè)點(diǎn)將待處理灰度圖劃分4個(gè)子區(qū)域后計(jì)算出每個(gè)子區(qū)域的直方圖。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于所述步驟采用帶門(mén)限剪切的動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分方法對(duì)每個(gè)子區(qū)域的直方圖進(jìn)行處理后，每個(gè)子區(qū)域的直方圖分別進(jìn)行獨(dú)立的直方圖均衡，進(jìn)而得到全局對(duì)比度提升的灰度圖，其包括 對(duì)每個(gè)子區(qū)域的直方圖進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配范圍； 采用帶門(mén)限剪切的方法對(duì)每個(gè)子區(qū)域的直方圖進(jìn)行修正； 對(duì)每個(gè)子區(qū)域的直方圖分別進(jìn)行獨(dú)立的直方圖均衡后重建每個(gè)子區(qū)域內(nèi)的亮度映射表，根據(jù)每個(gè)子區(qū)域的亮度映射表進(jìn)而得到全局對(duì)比度提升的灰度圖。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于所述步驟對(duì)每個(gè)子區(qū)域進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配范圍，其包括 計(jì)算每個(gè)子區(qū)域的直方圖的動(dòng)態(tài)劃分范圍，其計(jì)算的公式如下Sfmnt =+ mt t, - Hii 其中，Spani表示第i個(gè)子區(qū)域的直方圖的動(dòng)態(tài)劃分范圍，Hii表示第i個(gè)子區(qū)域的直方圖的最低端點(diǎn)，mi+1表示第i個(gè)子區(qū)域的直方圖的最高端點(diǎn)； 計(jì)算每個(gè)子區(qū)域的直方圖的動(dòng)態(tài)劃分范圍和像素?cái)?shù)量之和的比例因子，其計(jì)算的公式如下factor = spmi x Ioelll mfi.MIJ ifi 其中，factor,表示第i個(gè)子區(qū)域的比例因子，Mi表示第i個(gè)子區(qū)域的像素?cái)?shù)量之和； 計(jì)算每個(gè)子區(qū)域的直方圖的新范圍，其計(jì)算的公式如下raw 吹f =(￡ 1)x Jaciort s factor, 其中，Tangei表示第i個(gè)子區(qū)域的直方圖的新范圍，L-I表示圖像的最大亮度值，Xl表示子區(qū)域的比例因子之和。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于所述步驟采用帶門(mén)限剪切的方法對(duì)每個(gè)子區(qū)域的直方圖進(jìn)行修正中，所述門(mén)限剪切為中值門(mén)限剪切。
9.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于所述步驟對(duì)邊緣圖像的直方圖進(jìn)行邊緣判別，根據(jù)判別結(jié)果進(jìn)而采用直方圖均衡方法對(duì)邊緣圖像的直方圖進(jìn)行邊緣自適應(yīng)提升后得到局部對(duì)比度提升的灰度圖中，采用Rosin算法對(duì)邊緣圖像的直方圖進(jìn)行邊緣判別。
10.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于所述步驟對(duì)邊緣圖像的直方圖進(jìn)行邊緣判別，根據(jù)判別結(jié)果進(jìn)而采用直方圖均衡方法對(duì)邊緣圖像的直方圖進(jìn)行邊緣自適應(yīng)提升后得到局部對(duì)比度提升的灰度圖，其包括； 采用Rosin算法對(duì)邊緣圖像的直方圖進(jìn)行處理，進(jìn)而得到閾值； 根據(jù)閾值判斷邊緣圖像的直方圖中大于閾值的部分后，對(duì)大于閾值的部分進(jìn)行直方圖均衡，進(jìn)而得到局部對(duì)比度提升的灰度圖。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法，該方法步驟包括，首先獲取灰度圖，然后采用帶背光補(bǔ)償亮度保持的QDHE算法對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行全局對(duì)比度的提升，進(jìn)而得到全局對(duì)比度提升的灰度圖，以及采用帶噪聲抑制的反銳化掩膜算法對(duì)獲取的灰度圖進(jìn)行局部對(duì)比度的提升，進(jìn)而得到局部對(duì)比度提升的灰度圖，最后將全局對(duì)比度提升的灰度圖和局部對(duì)比度提升的灰度圖進(jìn)行疊加，進(jìn)而輸出一幅增強(qiáng)圖像的灰度圖。本發(fā)明能夠在防止高亮區(qū)域變得過(guò)增強(qiáng)的同時(shí)補(bǔ)償暗區(qū)域以及在增強(qiáng)邊緣信息的同時(shí)壓制噪聲點(diǎn)，進(jìn)而大大提高圖像的質(zhì)量，而且具有較低的時(shí)間復(fù)雜度進(jìn)而可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。本發(fā)明作為一種快速有效的圖像增強(qiáng)方法廣泛應(yīng)用在光學(xué)識(shí)別領(lǐng)域中。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102722871SQ20121016674
公開(kāi)日2012年10月10日 申請(qǐng)日期2012年5月24日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月24日
發(fā)明者朱雄泳, 譚洪舟 申請(qǐng)人:中山大學(xué)