[發明專利]融合邊緣灰度直方圖與人眼視覺感知特性的圖像增強方法

有效

• 申請號: 201911036351.7
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN110852977B
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發明（設計）人: 曾明;盧向哲;李祺;王湘暉
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T5/40
• 分類號: G06T5/40;G06T5/00
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 杜文茹

1.一種融合邊緣灰度直方圖與人眼視覺感知特性的圖像增強方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)分別計算圖像中每一個像素I(x,y)位置的行方向的梯度和列方向的梯度，以及該像素位置總的梯度；其中所述的：

行方向的梯度是采用如下公式得到：

列方向的梯度是采用如下公式得到：

其中，G_r為像素的行方向梯度，G_c為像素的列方向梯度，A₀～A₇是以像素I_(x,y)的8鄰域左上角的像素為起點順時針遍歷8個鄰近像素得到的對應的8個灰度值；

所述的總的梯度G是采用如下公式得到：

其中，G_r為像素的行方向梯度，G_c為像素的列方向梯度；

2)將所有像素位置總的梯度G進行排序，找出其中最大的總的梯度G_max，并將0.15*G_max設定為梯度閾值；

3)將所有像素位置總的梯度與梯度閾值進行比較，標記出像素位置總的梯度大于梯度閾值的所有圖像邊緣像素，并統計標記出的所有圖像邊緣像素中灰度級相同的邊緣像素的數量，得到邊緣灰度直方圖；

4)依據邊緣灰度直方圖，使用如下公式計算邊緣灰度級小于或等于k的累積概率分布S_k：

其中，n_j為第j個邊緣灰度級的像素個數，n為標記的所有像素的數量總和；

5)考慮人眼視覺非線性特性，計算人眼在不同亮度背景下的感知敏感度因子E_m；是利用如下公式得到人眼在不同亮度背景下的感知敏感度因子E_m

其中，J₁是灰度級m＝1時的最小可見偏差J_m的值，最小可見偏差J_m由如下公式計算得到：

其中，B_m為灰度級為m的像素的背景區域的平均亮度值；

6)對人眼在不同亮度背景下的感知敏感度因子E_m做歸一化處理，得到最佳的灰度級調整參考值A_m

7)找到與邊緣灰度級小于或等于k的累積概率分布S_k最接近的灰度級調整參考值A_m，將原始圖像中像素灰度級數值為k的灰度級變換為灰度級m，從而得到增強圖像。