[發(fā)明專利]一種基于BEMD和對比度拉伸變換的圖像增強方法

有效

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• 申請日: 2017-06-09
• 公開（公告）號: CN107330865B
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設計）人: 賀建峰;銀溫社
• 申請（專利權）人: 昆明理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明涉及一種基于BEMD和對比度拉伸變換的圖像增強方法，屬于數(shù)字圖像處理技術領域。本發(fā)明首先在Matlab中輸入一幅待增強的圖像，通過二維經(jīng)驗模態(tài)分解算法求取圖像的極值點從而獲得上下包絡面，并計算出均值包絡面然后利用篩選算法獲得二維圖像信號的一系列內稟模式函數(shù)。該系列內稟模式函數(shù)就表示為不同頻率的子圖像，去除并不能表現(xiàn)細節(jié)信息的低頻子圖像，篩選出頻率高的子圖像，再利用對比拉伸變換算法對高頻子圖像進行對比度拉伸變換，最后對變換后的子圖像相加融合即得到增強結果。本發(fā)明將二維經(jīng)驗模態(tài)分解拓展到了對比度拉伸變換圖像增強領域，能有效實現(xiàn)圖像增強效果。

技術領域

本發(fā)明涉及一種基于BEMD和對比度拉伸變換的圖像增強方法，屬于數(shù)字圖像處理技術領域。

背景技術

近年來許多圖像增強技術被提出，但是都各有缺點。目前國內外圖像增強技術主要有圖像灰度變換、局部直方圖構造、基于小波圖像增強以及反銳化掩模。圖像灰度變換是一種很簡單的圖像增強方法，但是該方法處理圖像時會掩蓋圖像的細節(jié)信息；局部直方圖構造是R.Cromartie等人提出的一種有約束的構造方法，其方法雖然改變圖像對比度效果不錯，但是在增強過程中可能會引入新的噪聲且增強效果不易控制；基于小波圖像增強是通過對圖像各部分進行加權來突出細節(jié)信息，雖然不會放大噪聲，但是該方法計算量大，實時性不好；Hong Liu等人曾在血管圖像細節(jié)增強中使用反銳化掩模法，此方法雖然簡單但是加大了圖像中的噪聲。因此以上方法雖然可以增強圖像細節(jié)信息但是也會引進一些不利因素，從而對圖像分析、識別等領域的工作帶來麻煩。

發(fā)明內容

本發(fā)明要解決的技術問題是提供一種基于BEMD和對比度拉伸變換的圖像增強方法，該方法既能夠有效地增強細節(jié)圖像和多目標圖像，又可控制增強的效果。

本發(fā)明采用的技術方案是：一種基于BEMD和對比度拉伸變換的圖像增強方法，包括如下步驟：首先在Matlab中輸入一幅待增強的圖像，通過二維經(jīng)驗模態(tài)分解算法求取圖像的極值點從而獲得上下包絡面，并計算出均值包絡面然后利用篩選算法獲得二維圖像信號的一系列內稟模式函數(shù)，該系列內稟模式函數(shù)就表示為不同頻率的子圖像，去除不能表現(xiàn)細節(jié)信息的低頻子圖像，篩選出頻率高的高頻子圖像，再利用對比拉伸變換算法對高頻子圖像進行對比度拉伸變換，最后對變換后的子圖像相加融合即得到增強結果。

具體地，所述進行二維經(jīng)驗模態(tài)分解的具體步驟如下：

Step1.1、將在Matlab中輸入一幅待增強的圖像f(x,y)，x、y代表圖像的長和寬的像素值的變量，賦初值，令i＝1,k＝1，IMF表示不同頻率的子圖像，IMF_i表示第i個IMF，k表示IMF_i所進行的循環(huán)次數(shù)，余項的初值為r_ik(x,y)，r_ik(x,y)＝f(x,y)；

Step1.2、計算r_ik(x,y)的極大值包絡h_up(x,y)以及它的極小值包絡h_low(x,y)，獲得上下包絡面；

Step1.3、計算r_ik(x,y)的均值曲面，獲得均值包絡面，其公式如下：

mean(x,y)＝(h_up(x,y)+h_low(x,y))/2 (1)

Step1.4、根據(jù)r_ik(x,y)以及它的均值曲面mean(x,y)計算其差值函數(shù)，其差值計算公式如下：

D_ik(x,y)＝r_ik(x,y)-mean(x,y) (2)