[發明專利]一種自適應圖像增強方法在審

申請號：	202010630421.8	申請日：	2020-07-03
公開（公告）號：	CN111968041A	公開（公告）日：	2020-11-20
發明（設計）人：	謝建宏;王杰	申請（專利權）人：	南昌大學
主分類號：	G06T5/00	分類號：	G06T5/00;G06T7/90
代理公司：	南昌青遠專利代理事務所(普通合伙) 36123	代理人：	涂志剛
地址：	330000 江西省南***	國省代碼：	江西;36
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種自適應圖像增強方法
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【說明書】：

本發明涉及圖像增強技術領域，尤其涉及一種自適應圖像增強方法，包括如下步驟：S1，將待處理原始圖像由RGB轉換為HSV色彩空間并分解為H、S、V分量；S2，將V分量進行單尺度分解，得到圖像V分量的低頻分量和高頻分量信息；S3，對步驟S2中的低頻分量進行增強處理，然后進行自適應校正；S4，對步驟S2中的高頻分量進行模糊增強；S5，對步驟S3和S4中增強處理后的低頻分量和高頻分量通過小波重構得到增強后的亮度V分量；S6，將HSV圖像轉換回到RGB色彩空間；S7,在RGB空間進行色彩恢復。本發明避免了色彩失真，提高了圖像的對比度及細節信息，更符合人的視覺效果，具有自適應性。

技術領域

本發明涉及圖像增強技術領域，尤其涉及一種自適應圖像增強方法。

背景技術

圖像增強技術是圖像處理領域中一項基本而又很重要的技術，一直是圖像處理領域長期不可回避的研究課題。如何對圖像恰當增強，使圖像去噪的同時其特征又能得到較好的保護，實現圖像視覺效果的改善及圖像清晰度的提高，這是圖像增強要解決的問題。傳統直方圖均衡化方法是一種空間域較成熟的算法，實現比較簡單，但由于該方法會造成圖像過度增強，且無法保持圖像的均值亮度和熵值，在實際工程中很少應用。為此，出現了很多改進的直方圖均衡化方法，如具代表性的限制對比度自適應直方圖均衡方法(ContrastLimited AHE,CLAHE)，該CLAHE方法能有效增強圖像對比度，但存在色彩失真問題。目前國內外學者從圖像特性、人眼視覺效果以及不同數學理論角度發展了不同的圖像增強方法。在提高圖像清晰度方面有針對噪聲去除的稀疏表達及學習字典方法、針對運動模糊去除的Smart Deblur復原方法、針對霧霾去除的暗原色先驗理論等方法，但這些方法對圖像的邊緣特征及細節信息會帶來模糊影響。在圖像邊緣特征提取方面有Roberts、Canny、Laplacian等差分方法，但這些差分方法會加強噪聲對圖像的影響。還有針對光照不均校正的基于Retinex理論的多種圖像增強算法，但該類大部分算法會產生泛白發灰、顏色失真和對比度低的現象。以上圖像增強方法，由于針對不同的應用需求，不同的方法具有一定的局限性，即不同的圖像增強方法適用于不同特性的圖像。如何設計智能化的圖像增強方法，實現對不同特性的圖像進行自適應地增強，達到增強圖像的清晰度及特征細節等視覺效果，具有重要的研究意義。

正是基于上述原因，本發明提供了一種自適應圖像增強方法，基于人類視覺特性，在HSV色彩空間采用小波變換對圖像進行預處理，結合Retinex理論、Otsu閾值方法及Pal-King模糊增強算法，實現對圖像進行自適應地增強。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種自適應圖像增強方法，避免了色彩失真，提高了圖像的對比度及細節信息，更符合人的視覺效果，具有自適應性。

為了實現本發明的目的,本發明采用的技術方案為：

本發明公開了一種自適應圖像增強方法，包括如下步驟：

S1，將待處理原始圖像由RGB轉換為HSV色彩空間并分解為H、S、V分量；

S2，將V分量進行單尺度分解，得到圖像V分量的低頻分量和高頻分量信息；

S3，對步驟S2中的低頻分量進行增強處理，然后進行自適應校正；

S4，對步驟S2中的高頻分量進行模糊增強；

S5，對步驟S3和S4中增強處理后的低頻分量和高頻分量通過小波重構得到增強后的亮度V分量；

S6，將HSV圖像轉換回到RGB色彩空間。

在所述步驟S3中，采用多尺度Retinex(MSR)對小波分解得到的低頻分量A1進行增強處理，MSR公式如下：