一種圖像均衡化方法和設(shè)備的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明的實(shí)施方式涉及圖像處理領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明的實(shí)施方式涉及一種圖 像均衡化方法和設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002] 本部分旨在為權(quán)利要求書中陳述的本發(fā)明的實(shí)施方式提供背景或上下文。此處的 描述不因?yàn)榘ㄔ诒静糠种芯统姓J(rèn)是現(xiàn)有技術(shù)。
[0003] 在圖像處理鄰域中，為了增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，可以采用直方圖均衡化（Histogram Equalization)對(duì)圖像進(jìn)行處理。直方圖均衡化是指使用累積函數(shù)在圖像的直方圖上對(duì)灰 度值進(jìn)行"調(diào)整"，以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，使圖像的亮度分布更為均勻。
[0004] 直方圖均衡化處理圖像的"中心思想"是把圖像的灰度直方圖從在某個(gè)灰度區(qū)間 的集中分布變成在整個(gè)灰度區(qū)間內(nèi)的均勻分布。對(duì)圖像的直方圖均衡化，就是對(duì)圖像的灰 度直方圖進(jìn)行非線性拉伸，重新分配灰度直方圖中的像素值，使整個(gè)灰度范圍內(nèi)的像素?cái)?shù) 量大致相同，得到均勻分布的灰度直方圖。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 但是，采用直方圖均衡化的方法對(duì)圖像處理后，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度的同時(shí)，也會(huì)增 大圖像的噪聲，產(chǎn)生噪聲擴(kuò)散的問題，而且，對(duì)圖像的亮度的分布的均勻化處理，也會(huì)導(dǎo)致 圖像出現(xiàn)紋理合并的問題。
[0006] 因此在現(xiàn)有技術(shù)中，采用直方圖均衡化處理的圖像會(huì)出現(xiàn)紋理合并和噪聲擴(kuò)散的 問題，降低了圖像的清晰度，這是非常令人煩惱的過程。
[0007] 為此，非常需要一種改進(jìn)的圖像均衡化方法和設(shè)備，以使得采用直方圖均衡化算 法拉伸圖像增加對(duì)比度的過程中，減小圖像色彩波動(dòng)，避免出現(xiàn)紋理合并以及噪聲擴(kuò)散等 問題。
[0008] 在本上下文中，本發(fā)明的實(shí)施方式期望提供一種圖像均衡化方法和設(shè)備。
[0009] 在本發(fā)明實(shí)施方式的第一方面中，提供了一種圖像均衡化方法，可以應(yīng)用于服務(wù) 器，也可以應(yīng)用于客戶端，包括：獲取圖像中的第一區(qū)域以及所述第一區(qū)域的多個(gè)鄰域；將 所述多個(gè)鄰域中的每個(gè)鄰域分別與所述第一區(qū)域組合作為該鄰域?qū)?yīng)的第二區(qū)域；對(duì)每個(gè) 鄰域?qū)?yīng)的第二區(qū)域采用直方圖均衡化算法進(jìn)行處理，將采用直方圖均衡化算法處理后的 每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的第二區(qū)域中第一區(qū)域的像素值結(jié)果作為該鄰域?qū)?yīng)的第一像素值結(jié)果，所 述第一區(qū)域的像素值結(jié)果包含所述第一區(qū)域中每個(gè)像素的像素值；采用預(yù)設(shè)的方法獲得每 個(gè)鄰域?qū)?yīng)的均衡權(quán)重；利用所述每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的均衡權(quán)重對(duì)每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的第一像素值 結(jié)果進(jìn)行加權(quán)求和獲得所述第一區(qū)域的圖像均衡結(jié)果。
[0010] 在本發(fā)明實(shí)施方式的第二方面中，提供了一種圖像均衡化設(shè)備，包括：區(qū)域獲取單 元，用于獲取圖像中的第一區(qū)域以及所述第一區(qū)域的多個(gè)鄰域；區(qū)域組合單元，用于將所述 多個(gè)鄰域中的每個(gè)鄰域分別與所述第一區(qū)域組合作為該鄰域?qū)?yīng)的第二區(qū)域；均衡處理單 元，用于對(duì)每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的第二區(qū)域采用直方圖均衡化算法進(jìn)行處理，將采用直方圖均衡 化算法處理后的每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的第二區(qū)域中第一區(qū)域的像素值結(jié)果作為該鄰域?qū)?yīng)的第 一像素值結(jié)果，所述第一區(qū)域的像素值結(jié)果包含所述第一區(qū)域中每個(gè)像素的像素值；權(quán)重 獲取單元，用于采用預(yù)設(shè)的方法獲得每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的均衡權(quán)重；結(jié)果計(jì)算單元，用于利用所 述每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的均衡權(quán)重對(duì)每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的第一像素值結(jié)果進(jìn)行加權(quán)求和獲得所述第 一區(qū)域的圖像均衡結(jié)果。
[0011] 根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方式提供的圖像均衡化方法和設(shè)備，獲取圖像中的第一區(qū)域以及 所述第一區(qū)域的多個(gè)鄰域；將所述多個(gè)鄰域中的每個(gè)鄰域分別與所述第一區(qū)域組合作為該 鄰域?qū)?yīng)的第二區(qū)域；對(duì)每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的第二區(qū)域采用直方圖均衡化算法進(jìn)行處理，將采 用直方圖均衡化算法處理后的每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的第二區(qū)域中的第一區(qū)域的像素值結(jié)果作為 該鄰域?qū)?yīng)的第一像素值結(jié)果；采用預(yù)設(shè)的方法獲得每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的均衡權(quán)重；利用所述 每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的均衡權(quán)重對(duì)每個(gè)鄰域?qū)?yīng)的第一像素值結(jié)果進(jìn)行加權(quán)求和獲得所述第一 區(qū)域的圖像均衡結(jié)果。采用上述方法獲得第一區(qū)域的圖像均衡結(jié)果，一般來說，由于圖像中 第一區(qū)域的鄰域與第一區(qū)域的圖像色彩更接近，第一區(qū)域的圖像均衡值受距離近的鄰域的 影響大，受距離遠(yuǎn)的區(qū)域影響小，可以減小采用直方圖均衡化算法拉伸圖像增加對(duì)比度的 過程中產(chǎn)生的圖像色彩波動(dòng)，避免出現(xiàn)紋理合并以及噪聲擴(kuò)散等問題。
【附圖說明】
[0012] 通過參考附圖閱讀下文的詳細(xì)描述，本發(fā)明示例性實(shí)施方式的上述以及其他目 的、特征和優(yōu)點(diǎn)將變得易于理解。在附圖中，以示例性而非限制性的方式示出了本發(fā)明的若 干實(shí)施方式，其中：
[0013] 圖1示意性地示出了本發(fā)明實(shí)施方式中所述第一區(qū)域的四鄰域和八鄰域；
[0014] 圖2示意性地示出了本發(fā)明實(shí)施方式中圖像劃分后擁有不同鄰域個(gè)數(shù)的區(qū)域；
[0015] 圖3示意性地示出了本發(fā)明中圖像均衡化算法一實(shí)施例的流程圖；
[0016] 圖4示意性地示出了本發(fā)明實(shí)施方式中所述第一區(qū)域和所述第一區(qū)域的八鄰域；
[0017]圖5示意性地示出了本發(fā)明圖像均衡化設(shè)備一實(shí)施例的結(jié)構(gòu)圖；
[0018] 在附圖中，相同或?qū)?yīng)的標(biāo)號(hào)表不相同或?qū)?yīng)的部分。
【具體實(shí)施方式】
[0019] 下面將參考若干示例性實(shí)施方式來描述本發(fā)明的原理和精神。應(yīng)當(dāng)理解，給出這 些實(shí)施方式僅僅是為了使本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠更好地理解進(jìn)而實(shí)現(xiàn)本發(fā)明，而并非以任何 方式限制本發(fā)明的范圍。相反，提供這些實(shí)施方式是為了使本公開更加透徹和完整，并且能 夠?qū)⒈竟_的范圍完整地傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。
[0020] 本領(lǐng)域技術(shù)人員知道，本發(fā)明的實(shí)施方式可以實(shí)現(xiàn)為一種系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、方法 或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本公開可以具體實(shí)現(xiàn)為以下形式，即：完全的硬件、完全的軟件 (包括固件、駐留軟件、微代碼等），或者硬件和軟件結(jié)合的形式。
[0021] 根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式，提出了一種圖像均衡化的方法和設(shè)備。
[0022] 在本文中，需要理解的是，所涉及的術(shù)語"鄰域"表示的是在劃分為多個(gè)區(qū)域的圖 像中，與一個(gè)區(qū)域相鄰的區(qū)域，例如一個(gè)區(qū)域的四鄰域或八鄰域。其中，如圖1所示，一個(gè)區(qū) 域Q的四鄰域?yàn)樵谒鰣D像的空間上位于該區(qū)域Q上面的區(qū)域Q1、該區(qū)域Q下面的區(qū)域Q2、 該區(qū)域Q左面的區(qū)域Q3以及該區(qū)域Q右面的區(qū)域Q4,所述四個(gè)相鄰的區(qū)域分別與該區(qū)域共 用上、下、左和右四條邊；如圖1所示，一個(gè)區(qū)域Q的八鄰域?yàn)樗鰣D像的空間上位于該區(qū)域 上面的區(qū)域Ql、該區(qū)域下面的區(qū)域Q2、該區(qū)域Q左面的區(qū)域Q3、該區(qū)域Q右面的區(qū)域Q4以 及與該區(qū)域分別共用一個(gè)頂點(diǎn)的四個(gè)區(qū)域，包括區(qū)域Q5、區(qū)域Q6、區(qū)域Q7以及區(qū)域Q8。如 圖2所示，位于圖像的四個(gè)頂點(diǎn)的區(qū)域只有兩個(gè)鄰域或三個(gè)鄰域，如圖2中的區(qū)域1、區(qū)域 2,區(qū)域3和區(qū)域4 ;位于圖像的四條邊的區(qū)域只有三個(gè)鄰域或五個(gè)鄰域，如圖1中的區(qū)域5， 區(qū)域6,區(qū)域7,區(qū)域8,區(qū)域9,區(qū)域10,區(qū)域11，區(qū)域12,區(qū)域13,區(qū)域14,區(qū)域15和區(qū)域 16。這里需要說明的是，上述對(duì)"鄰域"的說明，不僅限于圖1和圖2所示的劃分為25個(gè)區(qū) 域的圖像，還可以用于劃分的區(qū)域?yàn)槠渌麄€(gè)數(shù)的圖像。此外，附圖中的任何元素?cái)?shù)量均用于 示例而非限制，以及任何命名都僅用于區(qū)分，而不具有任何限制含義。
[0023] 下面參考本發(fā)明的若干代表性實(shí)施方式，詳細(xì)闡釋本發(fā)明的原理和精神。
[0024] 發(fā)明概沐
[0025] 本發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，在圖像處理領(lǐng)域中，采用傳統(tǒng)的直方圖均衡化方法對(duì)圖像進(jìn)行處 理，雖然可以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，使圖像的亮度分布更為均勻，但是，使用累積函數(shù)在圖像 的直方圖上對(duì)灰度值進(jìn)行"調(diào)整"以增強(qiáng)圖像對(duì)比度的同時(shí)，還會(huì)增強(qiáng)圖像的噪聲，出現(xiàn)噪 聲擴(kuò)散的問題；并且，在重新分配圖像的灰度直方圖中的像素值的過程中，會(huì)使整個(gè)灰度范 圍內(nèi)的像素?cái)?shù)量大致相同，使圖像的亮度分布均勻的同時(shí)，也會(huì)導(dǎo)致圖像出現(xiàn)紋理合并的 問題。
[0026] 基于上述發(fā)現(xiàn)，本發(fā)明的基本思想在于：為了避免在增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，使圖像 的亮度分布更為均勻的過程中出現(xiàn)噪聲擴(kuò)散和紋理合并的問題，在對(duì)圖像進(jìn)行均衡化處理 時(shí)，由于圖像中的區(qū)域的圖像均衡值受距離近的鄰域的影響大，受距離遠(yuǎn)的區(qū)域的影響小， 采用直方圖均衡化算法處理圖像中的一個(gè)區(qū)域時(shí)，主要考慮與該區(qū)域距離近的鄰域的影響 獲得對(duì)該區(qū)域的圖像均衡結(jié)果，從而以減小采用直方圖均衡化算法拉伸圖像增加對(duì)比度的 過程中產(chǎn)生的圖像色彩波動(dòng)，避免出現(xiàn)噪聲擴(kuò)散以及紋理合并等問題。
[0027] 在介紹了本發(fā)明的基本原理之后，下面具體介紹本發(fā)明的各種非限制性實(shí)施方 式。
[0028] 應(yīng)用場(chǎng)景總覽
[0029] 本發(fā)明所提供的一種圖像均衡化算法，可以應(yīng)用在醫(yī)療設(shè)備上，如電子計(jì)算機(jī)斷 層掃描（Computed Tomography，CT)設(shè)備，X光檢測(cè)儀，彩色B超儀等；也可以應(yīng)用在攝像器 材上，如數(shù)碼相機(jī)，單