[發明專利]一種基于多尺度相對梯度直方圖均衡化的圖像增強算法

有效

• 申請號: 202010080144.8
• 申請日: 2020-02-04
• 公開（公告）號: CN111325685B
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 黃立東;黃黎明;李志明;陳海華
• 申請（專利權）人: 北京銳影醫療技術有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/40
• 代理公司: 北京中譽至誠知識產權代理事務所(普通合伙) 11858
• 代理人: 張平力

本發明涉及一種基于多尺度相對梯度直方圖均衡化的圖像增強算法，包括：第一步：計算圖像相對梯度直方圖；第二步：計算圖像多尺度相對梯度直方圖；第三步：均衡化所述多尺度相對梯度直方圖，其中，該步驟包括：首先，對多尺度相對梯度直方圖進行累加；其次，對累加后的多尺度相對梯度直方圖進行歸一化，得到灰度映射函數；最后，將原始圖像中所有像素點對應的灰度級替換為其映射后的灰度級，得到增強后圖像。這可以有效增強圖像相對梯度強度，進而大幅提高圖像視覺效果。

技術領域

本發明提供一種基于多尺度相對梯度直方圖均衡化的圖像增強方法，屬于圖像處理技術領域。

背景技術

圖像增強是圖像處理中的重要預處理步驟，它可以有效地改善圖像質量，提高圖像視覺效果。其中，直方圖均衡化是最為常用的圖像增強算法之一。由于傳統圖像直方圖只統計各個灰度級對應的像素個數，當圖像中存在大量灰度級接近的區域(例如天空、大海等)時，其對應的直方圖會出現灰度級峰值，此時直方圖均衡化會導致圖像過增強。為了解決這個問題，研究者提出了許多算法，其中大部分都是對直方圖先進行修正，再進行直方圖均衡化。這些算法不能從根本上解決過增強問題，當原始圖像直方圖中峰值較大時，過增強現在依然普遍存在。另一方面，研究表明，人類的視覺系統對圖像的相對梯度比較敏感，提高圖像的相對梯度強度，能夠有效改善圖像的主觀視覺效果。而目前基于直方圖均衡化的增強算法無法有效提高圖像的相對梯度。

發明內容

本發明的目的是提供了一種基于多尺度相對梯度直方圖均衡化的圖像增強方法，它能夠解決圖像過增強問題，并提高圖像相對梯度強度，進而增強圖像的主觀視覺效果。

為實現上述目的，本發明的基于多尺度相對梯度直方圖均衡化的圖像增強方法，其步驟如下：

第一步，根據相對梯度直方圖定義計算圖像f的相對梯度直方圖；所述相對梯度直方圖的定義為:

進一步地，所述相對梯度直方圖定義公式中，尺度參數γ∈[0,2]，M和N分別位圖像的行數和列數，和為256×1的向量，它們第k(k＝1,2,...,256)個元素為：

其中，上述公式中，所述分別為{[f(i,j),f(i,j-1)],[f(i,j),f(i,j+1)],[f(i,j),f(i-1,j)],[f(i,j),f(i+1,j)]}的最大值和最小值，B(i,j)為輸入圖像像素點(i,j)處(2W+1)×(2W+1)窗口內的所有像素點灰度值的均值，

根據第一步中相對梯度直方圖的定義可以看出，其由像素個數和像素梯度共同決定，而且梯度越小的像素點對相對梯度直方圖的影響越小。當圖像中存在大量灰度級接近的背景區域時，其在傳統灰度直方圖中會形成一個峰值，進而導致圖像過增強；由于灰度級接近的區域其包含的梯度信息較小，其對本發明提出的相對梯度直方圖影響較小，可以有效避免峰值。另一方面，圖像相對梯度直方圖的和等于圖像中所有像素點的相對梯度強度之和，其證明如下：

上述公式中，|f(i,j)-f(i,j-1)|，|f(i,j)-f(i,j+1)|，|f(i,j)-f(i-1,j)|和|f(i,j)-f(i+1,j)|分別為輸入圖像像素點(i,j)處水平左方向，水平右方向，豎直上方向和豎直下方向的梯度強度，|f(i,j)-f(i,j-1)|+|f(i,j)-f(i,j+1)|+|f(i,j)-f(i-1,j)|+|f(i,j)-f(i+1,j)|可以有效表示輸入圖像像素點(i,j)的梯度強度。將該梯度強度除以其對應的背景亮度B(i,j)^γ可以得到像素點(i,j)處對應的相對梯度強度：因此圖像相對梯度直方圖的和等于圖像中所有像素點的相對梯度強度之和。