[發明專利]一種基于人眼感知特性的多圖融合增強方法

有效

• 申請號: 202011472317.7
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112488969B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 戴聲奎;陳獻志;袁琪;高劍萍
• 申請（專利權）人: 華僑大學
• 主分類號: G06T5/40
• 分類號: G06T5/40;G06T5/50;G06T5/00
• 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

1.一種基于人眼感知特性的多圖融合增強方法，其特征在于，包含如下步驟：

提取輸入圖像亮度圖I0，進行線性拉伸預處理得到預處理圖I，統計預處理圖I的灰度級直方圖并將其均值歸一化得到Hist；

兩次調整最小可覺察誤差曲線得到曲線JND1和JND2，并以曲線JND1和JND2作為截斷曲線對Hist進行截斷操作，分別得到截斷后的直方圖Hist1和Hist2；

根據截斷后的直方圖Hist2自適應生成gamma并對直方圖Hist2中小于1的數據進行保護校正處理，得到更新后的Hist2’；

將Hist1和Hist2’分別進行均衡化處理，依次得到映射曲線T1和T2，并將亮度圖經由這兩條映射曲線映射，得到增強圖I1和I2；

根據I1圖提取權重圖W1，根據權重圖W1獲取增強圖的權重，將增強圖I1和I2根據權重進行融合處理，得到最終的增強結果圖O；

所述兩次調整最小可覺察誤差曲線得到曲線JND1和JND2，并以曲線JND1和JND2作為截斷曲線對Hist進行截斷操作，分別得到截斷后的直方圖Hist1和Hist2中，具體為：所述最小可覺察誤差曲線的表達式為：

當0≤k≤127時，JND(k)＝17*(1-(k/127)^0.5)+3，

當127k≤255時，JND(k)＝3/128*(k-127)+3；

其中，k為灰度值；

所述兩次調整最小可覺察誤差曲線得到曲線JND1和JND2，并以曲線JND1和JND2作為截斷曲線對Hist進行截斷操作，分別得到截斷后的直方圖Hist1和Hist2中，具體為：所述曲線JND1和JND2的表達式為：

JND1＝(JND-3)*0.75+2；

JND2＝(JND1-2)/4+1；

所述兩次調整最小可覺察誤差曲線得到曲線JND1和JND2，并以曲線JND1和JND2作為截斷曲線對Hist進行截斷操作，分別得到截斷后的直方圖Hist1和Hist2中，具體為：所述截斷后的直方圖Hist1和Hist2的表達式為：

Hist1＝min(Hist，JND1)；

Hist2＝min(Hist，JND2)。

2.如權利要求1所述的一種基于人眼感知特性的多圖融合增強方法，其特征在于，所述提取輸入圖像亮度圖I0，進行線性拉伸預處理得到預處理圖I，統計預處理圖I的灰度級直方圖并將其均值歸一化得到Hist中，具體為：

預處理公式為：I＝(I0-Imin)/(Imax-Imin)*(Lmax-Lmin)+Lmin；

其中：Imin、Imax分別為輸入圖像亮度圖I0的最小灰度值和最大灰度值，Lmin、Lmax為統計直方圖范圍的最小灰度值和最大灰度值。

3.如權利要求1所述的一種基于人眼感知特性的多圖融合增強方法，其特征在于，所述提取輸入圖像亮度圖I0，進行線性拉伸預處理得到預處理圖I，統計預處理圖I的灰度級直方圖并將其均值歸一化得到Hist中，具體為：

均值歸一化公式為：Hist＝Hist0/sum(Hist0)*L；

其中：Hist0為原始統計亮度圖的直方圖，sum為求和操作，L為原始直方圖非零灰度級的數目。

4.如權利要求2所述的一種基于人眼感知特性的多圖融合增強方法，其特征在于，所述步驟根據截斷后的直方圖Hist2自適應生成gamma并對直方圖Hist2中小于1的數據進行保護校正處理，得到更新后的Hist2’，具體為：

所述gamma的計算公式為：gamma＝sum(Hist_small)/(Lmax-Lmin+1)*2，

其中Hist_small為Hist中小于1的那部分數據；

更新后的Hist2’的計算公式為：Hist2’＝Hist2^gamma。