[發明專利]基于自適應規一化的UM(ANUM)圖像增強方法及系統

在審

• 申請號: 201911277345.0
• 申請日: 2019-12-08
• 公開（公告）號: CN111127351A
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 向佐勇
• 申請（專利權）人: 中南林業科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/181
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請公開了一種基于自適應歸一化的UM(ANUM)的圖像增強方法及系統，該方法包括：步驟1，讀取原始圖像A，獲得圖像的最大行數m及最大列數n；步驟2，判斷原圖是彩色圖像還是灰度圖，如是彩色圖像則分別讀取RGB各分量像素矩陣，如是灰度圖像直接讀取像素矩陣；步驟3，循環從像素矩陣逐行逐列獲取每個像素A(i，j)；步驟4，若A(i，j)位于圖像的邊緣的像素維持不變V(i，j)＝A(i，j)步驟5若A(i，j)位于圖像中間則進行如下3x3鄰域操作，進行如下的循環操作；其中步驟6得到增強后圖像V本申請的技術方案提升了圖像邊緣，能夠提高圖像的清晰度和平滑度。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及圖像增強方法及系統。

背景技術

圖像處理是多媒體領域中重要的研究對象之一，廣泛應用于智能手機、數碼相機以及個人電腦、醫療設備等具有顯示屏幕的設備上。原始拍攝獲取的圖像會存在噪聲，需要通過圖像增強技術增強圖像中的有用信息，從而改善圖像的視覺效果，針對給定圖像應用場合。

圖像增強技術通過增強圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。

圖像增強技術可以分為兩大類：頻率域法和空間域法。比較著名的圖像增強算法包括基于空域的拉普拉斯法，經典UM算法，基于頻域的HE算法、CLAHE算法，還有retinex算法(包括SSR，MSR)等。

經典的UM算法是這樣的：

Z(X)＝X+kH(X)

其中X為輸入信號，H(X)為高通信號，k為增強系數，Z(X)為輸出信號也就是增強后的結果，它的關鍵在于尋找包含在輸入信號里的高通信號。

經典UM算法應該廣泛，但也有三個缺點，第一，對噪點敏感，容易放大噪點；第二，容易產生overshoot現象；第三，算法至少有三個參數，參數比較難于選擇。

發明內容

本申請提供了基于像素間相互影響作用的自適應規一化UM(ANUM)圖像增強方法及系統一種圖像處理方法及系統，以提高圖像增強效果。

區別于經典的UM算法，我們不是尋找高通分量，而是尋找當前塊中中心像素受到其它像素的影響份量，并從中心像素中消除，得到的份量便是我們需要增強的份量，在3x3塊中可表示為如下：

其中Y_i為中心像素X的八個相鄰像素，a_i為Y_i對X的影響系數，k為增強系數。

考慮到在3x3模塊中領域每個像素對中心像素的影響作用應該不相同，與中心像素越接近影響作用越大，與中心像素相差越遠影響作用越小，而所有的影響作用為1，由此得到了如下自適應規一化的公式：

其中δ²為當前3X3塊中的像素方差

算法中增強系數k越大邊緣增強效果越強，但過大也會帶來過銳的可能性。實驗表明k取1.4到2.5之間會有良好的增強效果，同時也不至于帶來過銳的風險。

本申請的技術方案極大地提升了圖像的邊緣，提高圖像的清晰度，同時噪點在可接受的范圍，而且沒有overshot即局部過銳現象發生，圖像質量得到顯著提高。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本發明的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明，并不構成對本發明的不當限定。在附圖中：

圖1本申請實施例提供的圖像處理系統示意圖；