[發(fā)明專利]一種彩色圖像的自適應(yīng)對比度增強(qiáng)方法

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• 申請日: 2018-08-14
• 公開（公告）號: CN109146811A
• 公開（公告）日: 2019-01-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉娟;王博
• 申請（專利權(quán)）人: 長沙全度影像科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/40
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供了一種彩色圖像的自適應(yīng)對比度增強(qiáng)方法，其特征在于，所述方法包括步驟：S1：圖像雙邊濾波去噪；S2：圖像亮度直方圖均衡化；S3：基于改進(jìn)的伽馬校正增強(qiáng)圖像對比度；S4：圖像飽和度修正。本發(fā)明提出了一種彩色圖像的自適應(yīng)對比度增強(qiáng)方法，結(jié)合直方圖均衡和Gamma校正技術(shù)，對比度增強(qiáng)效果好，能有效提高圖像的層次感和通透性，進(jìn)一步地，本發(fā)明基于對比度增強(qiáng)后的彩色圖像進(jìn)行飽和度修正，能顯著提高彩色圖像的顏色飽和度，極大地改善了彩色圖像的視覺效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種彩色圖像的自適應(yīng)對比度增強(qiáng)方法。

背景技術(shù)

對比度增強(qiáng)在提高圖像視頻質(zhì)量上起著非常關(guān)鍵的作用，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、模式識別以及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域。由于受到成像設(shè)備、成像光照條件等因素的影響，實(shí)際圖像通常存在對比度低、目標(biāo)局部細(xì)節(jié)信息不明顯等問題，這將影響人眼對目標(biāo)精細(xì)辨識或機(jī)器自動(dòng)識別能力，在實(shí)際應(yīng)用中，通常采用圖像對比度增強(qiáng)技術(shù)來提高圖像的視覺效果。

目前圖像對比度增強(qiáng)方法主要分為直接增強(qiáng)方法和間接增強(qiáng)方法，在直接增強(qiáng)方法中，圖像對比度可以是由特定對比度指標(biāo)直接定義，然而，大多數(shù)這些指標(biāo)無法同時(shí)衡量陰影和高光細(xì)節(jié)處的對比度。相反，間接增強(qiáng)方法試圖通過重新分配概率密度來增強(qiáng)圖像對比度。即在動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)重新分配圖像強(qiáng)度，沒有定義特定的對比度指標(biāo)。例如，直方圖均衡方法是一種經(jīng)典的間接增強(qiáng)方法，由于其計(jì)算簡單、運(yùn)算速度快而被廣泛應(yīng)用，伽瑪Gamma校正技術(shù)通過使用變化的自適應(yīng)參數(shù)γ來達(dá)到直方圖修改的目的。

本發(fā)明提供一種自適應(yīng)對比度增強(qiáng)方法，能顯著提高圖像的對比度，提升圖像的層次感和通透性，提高視頻圖像的視覺效果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種彩色圖像的自適應(yīng)對比度增強(qiáng)方法，所述方法包括步驟：

S1：圖像雙邊濾波去噪；

S2：圖像亮度直方圖均衡化；

S3：基于改進(jìn)的伽馬校正增強(qiáng)圖像對比度；

S4：圖像飽和度修正。

優(yōu)選地，所述步驟S2中的直方圖均衡化方法包括步驟：

S21：計(jì)算圖像各亮度等級的概率密度；

S22：運(yùn)用加權(quán)分布函數(shù)調(diào)整概率密度；

S23：計(jì)算圖像亮度的累積分布。

優(yōu)選地，所述步驟S1中的雙邊濾波計(jì)算公式為：

其中，g(u，v)表示像素點(diǎn)(u，v)雙邊濾波后的像素值，(p，q)是像素點(diǎn)(u,v)的K鄰域內(nèi)的像素點(diǎn),w(u，v，p，q)表示權(quán)重系數(shù)。

優(yōu)選地，所述步驟S22的計(jì)算公式為：

其中，α是調(diào)整因子，ρ_max表示統(tǒng)計(jì)直方圖中的最大值，ρ_min表示統(tǒng)計(jì)直方圖中的最小值。

優(yōu)選地，所述步驟S3中改進(jìn)的Gamma校正函數(shù)表示為：

其中，l_max表示輸入圖像的最大亮度值，l是當(dāng)前像素點(diǎn)的亮度值，C_w(l)表示亮度l對應(yīng)的累積直方圖。

優(yōu)選地，所述步驟S4中對Gamma校正后的彩色圖像進(jìn)行飽和度修正的公式為：