[發明專利]基于視覺底層特征的圖像增強方法

在審

• 申請號: 201510418774.0
• 申請日: 2015-07-16
• 公開（公告）號: CN105023253A
• 公開（公告）日: 2015-11-04
• 發明（設計）人: 郭少東;王曉紅;章婷;麻祥才;劉玄玄;洪建華;況盛坤;李杰;魏代海
• 申請（專利權）人: 上海理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/40
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 吳寶根;王晶

1.一種基于視覺底層特征的圖像增強方法,其特征在于,該方法具有以下步驟：

(1)提取圖像的視覺底層特征，包括顏色、亮度、方向、紋理和邊緣特征；

(2)加權融合成計算顯著圖；

(3)與眼動儀測得的眼動顯著圖進行相關系數比較，以確定各視覺底層特征的最佳權重；

(4)根據權重的大小為不同類型的圖像選擇合適的圖像增強方法。

2.根據權利要求1所述的基于視覺底層特征的圖像增強方法，其特征在于,所述步驟(1)進一步包括如下具體步驟:

(1.1)在HSV顏色空間中提取出亮度特征，將源圖像轉化成只有亮度信息的灰度圖，最后把圖像像素值重新歸一化到[0，255]的范圍；

(1.2)在符合人眼視覺感知的HSV顏色空間下提取顏色特征，提取完顏色特征后，將像素值重新歸一化到[0，255]的范圍；

(1.3)用Gabor變換來提取圖像的方向特征；

(1.4)采用Gabor濾波器組提取紋理特征：首先利用Gabor濾波器組提取出圖像的5個尺度、4個方向上的紋理特征，然后對這20幅紋理特征圖進行歸一化處理，最后把所有圖像按相同權重疊加在一起，形成最后的紋理顯著圖；

(1.5)邊緣特征最典型的提取方式是利用二階微分的拉普拉斯算子，在HSV空間中提取圖像的灰度邊緣特征。

3.根據權利要求1所述的基于視覺底層特征的圖像增強方法，其特征在于,所述步驟(2)進一步包括如下具體步驟:

(2.1)采用高斯函數分別對輸入圖像的顏色、亮度、方向、紋理和邊緣進行6個尺度的濾波；

(2.2)利用差值操作和拉普拉斯算子提取不同尺度下的圖像視覺特征；

(2.3)分別進行中央周邊差計算，將差值圖像歸一化求和，得到該特征的顯著圖；

(2.4)針對得到的5幅特征顯著圖進行權重配置，并保證5個視覺底層特征的權重值相加等于1；將5幅特征顯著圖進行疊加，形成1幅多特征組合后的顯著圖。

4.根據權利要求1所述的基于視覺底層特征的圖像增強方法，其特征在于,所述步驟(3)所采用的算法公式如下:

ρ=Σx(H(x)-μH)·(S(x)-μs)Σx(H(x)-μH)2·Σx(S(x)-μS)2]]>

式中，x代表圖像中的像素，H(x)、S(x)分別是眼動顯著圖和計算顯著圖中當前像素的顯著值，μ_H、μ_S分別表示兩幅顯著圖中所有像素的平均顯著值，ρ的取值范圍是[-1,1]，當ρ＝1代表兩幅顯著圖完全相關，ρ＝0代表兩幅顯著圖完全不相關，ρ＝-1代表兩幅圖反相關，即一幅顯著圖中的顯著區域在另一幅顯著圖中完全不顯著。