[發明專利]一種非局部變換域圖像增強方法

無效

• 申請號: 201210124066.2
• 申請日: 2012-04-13
• 公開（公告）號: CN102708545A
• 公開（公告）日: 2012-10-03
• 發明（設計）人: 侯迎坤;楊德運
• 申請（專利權）人: 泰山學院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 泰安市泰昌專利事務所 37207
• 代理人: 高軍寶

技術領域

本發明屬于計算機圖像處理領域，特別是一種用于圖像增強的方法。

背景技術

圖像增強方法分為空域法與變換域法兩種，由于小波變換具有較好的時頻分域分析信號的能力，所以小波變換一經提出就在圖像處理研究領域得到了廣泛的應用。鑒于小波變換只能較好表征點狀奇異性，能較好表征線狀奇異性的一系列超小波被提出，如曲波，輪廓波等。基于變換的圖像增強方法中最好的是基于非下采樣輪廓波變換(NSCT)的圖像增強算法[Cunha?A?L，Zhou?J，Do?M?N.The?nonsubsampled???contourlet?transform：theory，design，and?applications.IEEE?Transactions?on?Image?Processing，2006，15(10)：3089-3101].基于變換的圖像增強方法都是先通過某種變換將圖像的細節表示出來，然后對弱細節系數適當放大，逆變換后就得到了增強后的圖像。由于NSCT具有一些良好的性能，如多方向性、平移不變換性等，所以將NSCT應用到圖像增強獲得了當前最好的圖像增強結果。

無論是小波變換還是超小波變換，在表征圖像中的奇異性時都是利用一個卷積核與圖像進行卷積運算，在對表征出來的線狀奇異性進行非線性增強后再逆變換的過程中，增強的細節系數會對圖像細節周圍的平滑部分系數造成影響，從而形成光暈現象，這不僅極大影響了增強后圖像的視覺效果，也使其在大部分實際應用中的能力大打折扣。

發明內容

本發明的目的就在于針對上述現有技術的缺陷而提供一種非局部變換域圖像增強方法，該方法可在有效弱化圖像增強后的光暈現象同時提高圖像增強的效果。可廣泛應用于計算機、醫學、數碼相機、手機等圖像處理。實驗結果表明，本申請的方法基本不會引入光暈假信號，并能在增強圖像細節的同時有效抑制噪聲。

其技術解決方案如下：一種非局部變換域圖像增強方法，其包括如下步驟：

1)估計輸入圖像的噪聲標準偏差σ；

2)通過K-近鄰塊抽取方法抽取K個圖像塊；

使抽取的所有圖像塊都有相似的平滑背景，但各圖像塊中的圖像細節位置都存在一些差異，本申請稱之為K-近鄰塊抽取；首先按照一定的滑動步長n_step，在圖像中選取一個大小為n×n的參考圖像塊B_R，然后以B_R的左上角坐標為中心抽取K個大小也為n×n的圖像塊，使抽取的這些圖像塊的左上角坐標為B_R的左上角坐標的K-近鄰。因為本申請要執行這K個圖像塊間的一個Haar矩陣變換，所以K應該為2的整數次冪，如8，16，32等。把抽取的圖像塊組成一個以塊為元素的列向量B_E＝{B₁，B₂，B₃，...，B_K}^T；

3)對這些塊構成的圖像塊組執行塊間的Haar變換；

本申請給出一種基于所提出的塊抽取特性的快速的塊間的Haar變換；因為所抽取的圖像塊都是等大的，所以很容易用Haar變換矩陣的規則結構構造快速算法；

K＝2^j，(j＝3，4，...)個圖像塊表示為B_i，(i＝1，2，3，...，K)，比如，K＝8，用下面的公式實現完全的Haar變換，即3層變換：

B^E=ΨBE---(1)]]>

其中Ψ是Haar變換矩陣，B_E＝(B₁，B₂，...，B_K)^T是抽取的塊構成的一個向量，是變換后各個子帶構成的一個列向量。

通過計算式(1)中兩個矩陣的乘積，B_E被分解成8個子帶，其中是低頻子帶，其余的7個子帶都為高頻子帶。

4)通過下面的非線性函數放大弱細節系數并同時抑制噪聲：