[發明專利]一種基于最優化模型的全局直方圖均衡方法

有效

• 申請號: 201910569031.1
• 申請日: 2019-06-27
• 公開（公告）號: CN110310250B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 戴聲奎;朱益銘;汪子玉;高劍萍
• 申請（專利權）人: 華僑大學
• 主分類號: G06T5/40
• 分類號: G06T5/40
• 代理公司: 廈門市首創君合專利事務所有限公司 35204
• 代理人: 張松亭;李艾華

1.一種基于最優化模型的全局直方圖均衡方法，其特征在于，包括：

(a)定義輸入圖像的直方圖為Hist，對截斷閾值T從初始值0開始以Step為步進長度進行累加操作，根據每次累加后截斷閾值T的數值對直方圖進行截斷均分處理；

(b)對直方圖Hist進行均衡處理得到新的直方圖Hnew，對新的直方圖Hnew進行直方圖遷移和合并處理生成當次虛擬輸出圖像及對應的當次臨時直方圖Hiter；所述均衡處理包括將直方圖Hist被截斷部分數據和值平均分配到色彩標準所規定的所有灰度級范圍上；

(c)根據當次臨時直方圖，計算信息熵Entropy和對比度Contrast，然后分別存入數組E(T)和數組C(T)中；

(d)遍歷所有截斷閾值T之后，對數組E(T)和數組C(T)分別進行歸一化操作，然后利用混合優化模型計算得到最優截斷閾值Topt；

(e)根據最優截斷閾值Topt對直方圖Hist進行截斷處理操作；對被截斷的直方圖數值做均分處理，最后進行直方圖均衡處理得到結果圖像；

根據每次累加后截斷閾值T的數值對直方圖進行截斷均分處理，具體為：如果輸入直方圖Hist大于等于當次截斷閾值，將當次截斷閾值賦值給新的直方圖Hcut；如果輸入直方圖Hist小于當次截斷閾值，將輸入直方圖Hist賦值給新的直方圖Hcut；

所述直方圖Hist被截斷部分數據和值等于Hist減去Hcut后的數據累加；對直方圖Hist進行均衡處理得到新的直方圖Hnew表示如下：

Hnew＝Hcut+∑(Hist-Hcut)/Drange

其中，DRange為色彩標準所規定的灰度級范圍；

信息熵Entropy和對比度Contrast的計算方式如下：

Entropy＝∑P(n)*log2P(n)

其中，P(n)為圖像直方圖概率分布函數，n為直方圖中有效灰度級；

Contrast＝P(0)(n₁-n₀)+∑P(k)(n_k-n_k-1)

其中，n_k表示編號為k的灰度級，n₀是所有灰度級中第0個灰度級，n₁是所有灰度級中第1個灰度級；

對數組E(T)和數組C(T)分別進行歸一化操作，具體為將數組最小值變為0，數組最大值變為1；如下：

E(T)＝[E(T)-min(E)]/[max(E)-min(E)]

C(T)＝[C(T)-min(C)]/[max(C)-min(C)]

其中，min(E)表示數組E(T)中的最小值；max(E)表示數組E(T)中的最大值；min(C)表示數組C(T)中的最小值；max(C)表示數組C(T)中的最大值；

所述混合優化模型表示如下：

Mix(T)＝E(T)*C(T)/[E(T)+C(T)]

其中，最優截斷閾值Topt是使Mix(T)取得最大值時對應的截斷閾值T。

2.根據權利要求1所述的基于最優化模型的全局直方圖均衡方法，其特征在于，所述步進長度Step的計算公式如下：

Step＝Hmax/Step_index

其中，Step_index為預設整數值，Hmax為直方圖Hist的最大值。