[發(fā)明專利]基于視覺(jué)底層特征的圖像增強(qiáng)方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201510418774.0 | 申請(qǐng)日： | 2015-07-16 |
| 公開（公告）號(hào)： | CN105023253A | 公開（公告）日： | 2015-11-04 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）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(qǐng)（專利權(quán)）人： | 上海理工大學(xué) |
| 主分類號(hào)： | G06T5/00 | 分類號(hào)： | 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 |
| 地址： | 200093 *** | 國(guó)省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 視覺(jué) 底層 特征 圖像 增強(qiáng) 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種數(shù)字圖像處理方法，尤其是一種基于視覺(jué)底層特征的圖像增強(qiáng)方法。
背景技術(shù)
在現(xiàn)實(shí)生活中,數(shù)字圖像會(huì)因各種原因造成在顯示設(shè)備上出現(xiàn)失真的情況。為了避免這一弊端，圖像增強(qiáng)技術(shù)成為數(shù)字圖像處理的研究重點(diǎn)之一。根據(jù)研究表明，復(fù)雜的人眼視覺(jué)系統(tǒng)在處理圖像時(shí)是優(yōu)先處理那些最吸引人眼視覺(jué)注意的區(qū)域(人眼視覺(jué)感興趣區(qū)域)，而不是對(duì)圖像的全局信息進(jìn)行分析。
眾所周知，傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)的方法都是基于全局信息進(jìn)行分析和處理，這不符合人眼視覺(jué)系統(tǒng)的特性，不僅造成了許多對(duì)次要信息處理分析上的計(jì)算浪費(fèi)，降低了圖像處理的效率，而且其最終的圖像增強(qiáng)效果并不符合人眼視覺(jué)的感知。因此，為了克服傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法帶來(lái)的弊端，一種新型的基于人眼視覺(jué)感知的彩色圖像增強(qiáng)方法成為了研究的熱點(diǎn)。這種方法是綜合考慮了人眼視覺(jué)特性和大量心里物理學(xué)的實(shí)驗(yàn)結(jié)論。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提出一種基于視覺(jué)底層特征的圖像增強(qiáng)方法，使其最終的圖像增強(qiáng)效果更符合人眼視覺(jué)感知。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
一種基于視覺(jué)底層特征的圖像增強(qiáng)方法,該方法具有以下步驟：
(1)提取圖像的視覺(jué)底層特征，包括顏色、亮度、方向、紋理和邊緣特征；
(2)加權(quán)融合成計(jì)算顯著圖；
(3)與眼動(dòng)儀測(cè)得的眼動(dòng)顯著圖進(jìn)行相關(guān)系數(shù)比較，以確定各視覺(jué)底層特征的最佳權(quán)重；
(4)根據(jù)權(quán)重的大小為不同類型的圖像選擇合適的圖像增強(qiáng)方法。
所述步驟(1)進(jìn)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(zhuǎn)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(jué)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(lái)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(gè)尺度、4個(gè)方向上的紋理特征，然后對(duì)這20幅紋理特征圖進(jìn)行歸一化處理，最后把所有圖像按相同權(quán)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。
所述步驟(2)進(jìn)一步包括如下具體步驟:
(2.1)采用高斯函數(shù)分別對(duì)輸入圖像的顏色、亮度、方向、紋理和邊緣進(jìn)行6個(gè)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(jué)特征；
(2.3)分別進(jìn)行中央周邊差計(jì)算，將差值圖像歸一化求和，得到該特征的顯著圖；
(2.4)針對(duì)得到的5幅特征顯著圖進(jìn)行權(quán)重配置，并保證5個(gè)視覺(jué)底層特征的權(quán)重值相加等于1；將5幅特征顯著圖進(jìn)行疊加，形成1幅多特征組合后的顯著圖。
所述步驟(3)所采用的算法公式如下:
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