圖像增強處理算法
【專利摘要】本發明提供了一種圖像增強處理算法，包括如下步驟：將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，每一層圖像的邊界都是由閉合曲線構成；將亮度最低的圖層以及亮度最大的圖層，先進行直方圖均衡化處理，然后再去除噪點；對于其它的圖層，先去除噪點，然后再進行直方圖均衡化處理；將處理后的若干個所述圖層合并為一幅增強圖像。本發明將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，并在保持連通性不變的每層內實施噪點分類去除，采用不同算法分別對原圖各部分進行處理，將結果進行幾何疊加后，得到最終圖像，解決了對于照度不均勻的灰度圖像進行直方圖均衡時，會出暗部噪聲過多，亮部細節丟失等問題。
【專利說明】圖像增強處理算法
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像處理技術，具體涉及一種圖像增強處理算法。
【背景技術】
[0002]圖像增強是數字圖像處理的基本技術，是指按特定的需要增強一幅圖像中的某些信息，兼顧削弱或去除某些不需要信息的處理方法。通過數字圖像處理改善圖像質量，可以使得處理后的圖像在特定場合下比原始圖像更適用。因此，這類處理是為了某種應用目的而去的。圖像增強技術主要包括直方圖修改處理，圖像平滑處理，圖像銳化處理及彩色處理技術等。
[0003]傳統圖像增強處理的算法比較簡單，運算速度也快，但其增強效果有限，處理結果不能提高圖像的信噪比，只是在主觀上使得有些特征容易辨認。當圖像受噪聲污染時，傳統增強算法就容易失效。
[0004]夜間拍照，特別是夜間行車時對前方來車的圖像，由于對面車燈影響，其特點是背景暗部份和目標亮部分的對比度大，暗處的噪點多，亮處的細節容易丟失。與之對應地，其應用的主要目的不是分辨顏色，而是細分層次，保證輪廓，去除噪點，這樣就可以較好地提高圖像的可視度，更加易于辨識車牌車燈等關鍵信息。
[0005]對于夜攝圖像，在用傳統的圖像增強算法之前必須要進行對圖像的去噪處理，這樣要分兩步走，若先增強后去噪，則原有的圖像噪聲在增強過程中將被大大增強，使去噪處理難以奏效；若先去噪，后增強，則圖像對比度弱的區域中邊緣難以得到保護，從而在后續的增強中，原有的弱邊緣不能得到有效增強。總之難以兩全。特別是人眼視覺系統的響應是非線性的，傳統的線性處理算法已經不盡人意。
[0006]數字圖像的噪聲分為兩類:椒鹽噪聲和高斯噪聲。前者的量化數值分布在比較固定的幾個數值范圍，相對獨立，對空間周邊信息少有污染，表現為逐個單一的亮點或暗點；后者的量化數值范圍大，和空間周邊點的數值有一定相關性，會相互影響污染，體現為一個一個的模糊區域。
[0007]直方圖均衡化就是把一已知灰度概率分布的圖像，經過一種變換，使之變成一幅具有均勻灰度概率分布的新圖像。算法的數學表達式如下:
k f1.
[0008]Sk = Y— , k= O,I,...,L-1
M η
[0009]其中，L為原始圖像的灰度級數，rij為灰度級為j的像素個數，η為總像素個數。
[0010]直方圖均衡化對圖像的增強效果較好，算法簡單，執行效率高，是一種常用的圖像增強算法，但是該算法在光照不均勻、暗部信息豐富的灰度圖像進行增強時存在以下問題:
[0011]I)高照度區域細節丟失；
[0012]2)暗部噪點較多，類型各異。
【發明內容】
[0013]為克服現有技術所存在的缺陷，現提供一種圖像增強處理算法，以解決對于照度不均勻的灰度圖像進行直方圖均衡時，會出暗部噪聲過多，亮部細節丟失等問題。
[0014]為實現上述目的，一種圖像增強處理算法，包括如下步驟:
[0015]將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，每一圖層中的圖像的邊界都是由閉合曲線構成；
[0016]對于亮度最低的圖層以及亮度最大的圖層，先進行直方圖均衡化處理，再去除噪占.
[0017]對于其它的圖層，先去除噪點，再進行直方圖均衡化處理；
[0018]將處理過后的若干個所述圖層合并為一幅增強圖像。
[0019]本發明圖像增強處理算法的進一步改進在于，將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層之前，進一步包括以下步驟:
[0020]自定義線性矩陣色域空間，在所述線性矩陣色域空間中包括黑/藍/黃/白四種色域；
[0021]將圖像經過所述線性矩陣色域空間處理，獲得[藍，白]圖像以及[黃，黑]圖像。
[0022]本發明圖像增強處理算法的進一步改進在于，將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層具體包括:
[0023]將所述[藍，白]圖像分成若干個圖層；以及
[0024]將所述[黃，黑]圖像分成若干個圖層；
[0025]將處理過后的若干個所述圖層合并為一幅增強圖像具體包括:
[0026]將處理過后的由所述[藍，白]圖像分成的若干個圖層合并為一幅增強[藍，白]圖像；以及
[0027]將處理過后的由所述[黃，黑]圖像分成的若干個圖層合并為一幅增強[黃，黑]圖像。
[0028]本發明圖像增強處理算法的進一步改進在于，將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，每一圖層中的圖像的邊界都是由閉合曲線構成具體包括:
[0029]假設圖像I的每個像素的亮度值i = I (X，y)，將其以一組閾值il，?2, ?3分為1圖層、Il圖層、12圖層和13圖層；
[0030]對于所述1圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:0 < i < il ;
[0031]對于所述Il圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:il彡i < i2 ;
[0032]對于所述12圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:i2彡i < i3 ;
[0033]對于所述13圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:i3彡i彡255。
[0034]本發明圖像增強處理算法的進一步改進在于，將處理過后的若干個所述圖層合并為一幅增強圖像具體包括:
[0035]把所述的1圖層、Il圖層、12圖層、13圖層按照公式I =1X jO+ΙΙΧ j 1+12X j2+13X j3合并為一幅增強圖像，j0、jl、j2、j3為非線性系數或線性系數；
[0036]其中，j = aXs+b, s = crY, a、b為系數且當j為j0、jl、j2、j3時各不相同，s為指數校準函數，c、r和Y均為正常數，I是疊加以后的圖像結果，10、I1、I2、I3是每一個單獨的圖層。
[0037]本發明圖像增強處理算法的進一步改進在于，將亮度最低的圖層以及亮度最大的圖層，先進行直方圖均衡化處理，然后再去除噪點具體包括:進行直方圖均衡化處理后，使用帶通濾波器來去除噪點；
[0038]對于其它的圖層，先去除噪點具體包括:使用中值濾波或者高斯濾波去除噪點。
[0039]本發明的有益效果在于，利用直方圖均衡化算法執行效率高、對低對比度圖像增強效果好的特點，結合噪點分類可以平衡光照不均勻圖像的亮度的特性，將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，并在保持連通性不變的每層內實施噪點分類去除，采用不同算法分別對原圖各部分進行處理，將結果進行幾何疊加后，得到最終圖像，降低了圖像的全局亮度差異，增強了圖像對比度，增強了圖像的暗部細節，基本保留了圖像的亮部細節，同時有效地抑制了噪聲，提升了人體視覺的可視度。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0040]圖1為本發明圖像增強處理算法的流程示意圖；
[0041]圖2為本發明圖像增強處理算法中指數校準函數曲線；
[0042]圖3為圖2中C = I時，不同Y值的變換曲線；
[0043]圖4為本發明圖像增強處理算法中自定義線性矩陣色域空間的示意圖。
【具體實施方式】
[0044]為利于對本發明的結構的了解，以下結合附圖及實施例進行說明。
[0045]參照圖1，圖1為本發明圖像增強處理算法的流程示意圖。如圖1所示，本發明提供了一種圖像增強處理算法，包括如下步驟:
[0046]SI，將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，每一圖層中的圖像的邊界都是由閉合曲線構成；
[0047]S2，對于亮度最低的圖層以及亮度最大的圖層，先進行直方圖均衡化處理，再去除噪點；
[0048]S3，對于其它的圖層，先去除噪點，再進行直方圖均衡化處理；
[0049]S4，將處理過后的若干個圖層合并為一幅增強圖像。
[0050]具體來講，在S1中，將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，每一圖層中的圖像的邊界都是由閉合曲線構成具體包括:假設圖像I的每個像素的亮度值i = I(x，y)，將圖像I以一組閾值il，?2, ?3分為1圖層、Il圖層、12圖層和13圖層；
[0051]對于所述1圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:0 < i < il ;
[0052]對于所述Il圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:il彡i < i2 ;
[0053]對于所述12圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:i2彡i < i3 ;
[0054]對于所述13圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:i3彡i彡255。
[0055]顯然I = 10+I1+I2+I3相當于4層膠片疊加，每一層圖像的邊界都是由閉合曲線構成。所以可以對于每一層圖像單獨做噪聲去除，其過程顯然是非線性的。當然，在實際運用中，也可以將圖像分為三層或者五層等其它層數，最大亮度值也可以是其它數值例如2的10次方。
[0056]很顯然，由椒鹽噪聲的特點可知，噪聲的量化值總是分布在幾個特定的值上，可以通過直方圖統計得出。特別地，在S2中，對于亮度最低的1圖層，圖像的本底值較小，所以對比度較小，必須先增強，然后再去噪點；對于亮度最大的13圖層，圖像的本底值較大，相對對比度較小，也必須先增強，然后再去噪點；
[0057]而在S3中，對于中間亮度的Il圖層和12圖層，考慮到椒鹽噪聲的特點，建議是先去噪點，后作直方圖增強。
[0058]對于每一圖層單獨做校準后，執行步驟S4。在S4中，將處理過后的若干個所述圖層合并為一幅增強圖像具體包括:把所述的1圖層、Il圖層、12圖層、13圖層按照公式I=1X jO+ΙΙΧ j 1+12 X j 2+13 X j3合并為一幅增強圖像，j0、jl、j2、j3為非線性系數或線性系數；其中，j = aXs+b, s = crY, a、b為系數且當j為j0、jl、j2、j3時各不相同，s為指數校準函數，c、r和Y都為正常數。特別地，在s = crY中，當c取1，Y取不同值Γ時，可以得到一簇變換曲線，如圖2和圖3所示，圖2為本發明圖像增強處理算法中指數校準函數曲線，圖3為圖2中C= I時，不同Y值的變換曲線。從圖2和圖3中可以看出:
[0059]當Y < I時，冪次變換將窄帶輸入暗值映射到寬帶輸出值，將寬帶輸入亮值映射到窄帶輸出值；
[0060]當Υ > I時，冪次變換將寬帶輸入暗值映射到窄帶輸出值，將窄帶輸入亮值映射到寬帶輸出值；
[0061]當Y = I時，即為正比線性變換。
[0062]對于夜晚有燈光不均勻照明的圖片，陰暗部分有需要的大量細節，但是明亮部分很容易過曝；本申請采用分四層以后，對于陰暗部分層的Y值小于1，可以提高暗處視覺效果。同時，對于明亮部分層，使用的校準值Y值大于1，也使得明亮部分內部的對比度有所增強。
[0063]考慮到椒鹽噪聲相對獨立的特點，對于中間亮度的Il圖層和12圖層，本申請使用中值濾波(鄰域梯度校準)或者高斯濾波的方法來去除噪聲像素點；對于高斯噪聲，即亮度最低的1圖層和亮度最大的13圖層，本申請結合攝像頭特點，使用帶通(帶阻)濾波器來去除噪點。
[0064]考慮到汽車牌照是藍底白字或黃底黑字，如圖4所示，本申請不再使用yuv或者rgb色域空間，而是自定義線性矩陣色域空間kbyw(blacK/Blue/Yellow/White),在所述線性矩陣色域空間kbyw中包括黑/藍/黃/白四種色域，將圖像經過所述線性矩陣色域空間kbyw，獲得[藍，白]圖像以及[黃，黑]圖像。這樣雖然對面孔等顏色有所失真，但是對汽車牌照車燈形狀等敏感信息更容易突出。
[0065]因此，較佳地在SI之前，即將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層之前，先將圖像經過所述色域空間kbyw處理。經過所述色域空間kbyw處理后，會得到兩張圖像，一張是[Blue, White]圖像，即[藍，白]圖像，另一張是[Yellow, Black]圖像，即[黃，黑]圖像。然后執行步驟SI，此時，將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層具體包括:將所述[藍，白]圖像分成若干個圖層；以及將所述[黃，黑]圖像分成若干個圖層。接著將由所述[藍，白]圖像分成的若干個圖層以及由所述[黃，黑]圖像分成的若干個圖層分別經過步驟S2和步驟S3處理。對于由所述[藍，白]圖像分成的若干個圖層中，亮度最低的圖層以及亮度最大的圖層，先進行直方圖均衡化處理，再去除噪點；對于由所述[藍，白]圖像分成的若干個圖層中其它的圖層，先去除噪點，再進行直方圖均衡化處理；接著，執行步驟S4，將處理過后的由所述[藍，白]圖像分成的若干個圖層合并為一幅增強[藍，白]圖像。對于由所述[黃，黑]圖像分成的若干個圖層中，亮度最低的圖層以及亮度最大的圖層，先進行直方圖均衡化處理，再去除噪點；對于由所述[黃，黑]圖像分成的若干個圖層中其它的圖層，先去除噪點，再進行直方圖均衡化處理；接著，執行步驟S4，將處理過后的由所述[黃，黑]圖像分成的若干個圖層合并為一幅增強[黃，黑]圖像。
[0066]本發明的有益效果在于:
[0067]利用直方圖均衡化算法執行效率高、對低對比度圖像增強效果好的特點，結合噪點分類可以平衡光照不均勻圖像的亮度的特性，將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，并在保持連通性不變的每層內實施噪點分類去除，采用不同算法分別對原圖各部分進行處理，將結果進行幾何疊加后，得到最終圖像，降低了圖像的全局亮度差異，增強了圖像對比度，增強了圖像的暗部細節，基本保留了圖像的亮部細節，同時有效地抑制了噪聲，提升了人體視覺的可視度。
[0068]以上結合附圖實施例對本發明進行了詳細說明，本領域中普通技術人員可根據上述說明對本發明做出種種變化例。因而，實施例中的某些細節不應構成對本發明的限定，本發明將以所附權利要求書界定的范圍作為保護范圍。
【權利要求】
1.一種圖像增強處理算法，其特征在于，包括如下步驟: 將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，每一圖層中的圖像的邊界都是由閉合曲線構成； 對于亮度最低的圖層以及亮度最大的圖層，先進行直方圖均衡化處理，再去除噪點； 對于其它的圖層，先去除噪點，再進行直方圖均衡化處理； 將處理過后的若干個所述圖層合并為一幅增強圖像。
2.根據權利要求1所述的圖像增強處理算法，其特征在于，將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層之前，進一步包括以下步驟: 自定義線性矩陣色域空間，在所述線性矩陣色域空間中包括黑/藍/黃/白四種色域； 將圖像經過所述線性矩陣色域空間處理，獲得[藍，白]圖像以及[黃，黑]圖像。
3.根據權利要求2所述的圖像增強處理算法，其特征在于， 將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層具體包括: 將所述[藍，白]圖像分成若干個圖層；以及 將所述[黃，黑]圖像分成若干個圖層； 將處理過后的若干個所述圖層合并為一幅增強圖像具體包括: 將處理過后的由所述[藍，白]圖像分成的若干個圖層合并為一幅增強[藍，白]圖像；以及 將處理過后的由所述[黃，黑]圖像分成的若干個圖層合并為一幅增強[黃，黑]圖像。
4.根據權利要求1所述的圖像增強處理算法，其特征在于， 將圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，每一圖層中的圖像的邊界都是由閉合曲線構成具體包括: 假設圖像I的每個像素的亮度值i = I (X，y)，將其以一組閾值il、i2、i3分為1圖層、Il圖層、12圖層和13圖層； 對于所述1圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:0 < i < il ; 對于所述Il圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:il < i < i2 ; 對于所述12圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:i2 < i < i3 ; 對于所述13圖層，其中每個像素的亮度值i滿足:i3 < i < 255。
5.根據權利要求4所述的圖像增強處理算法，其特征在于， 將處理過后的若干個所述圖層合并為一幅增強圖像具體包括: 把所述的1圖層、Il圖層、12圖層、13圖層按照公式I =1X jO+ΙΙΧ j 1+12X j2+13X j3合并為一幅增強圖像，j0、jl、j2、j3為非線性系數或線性系數； 其中，j = aXs+b, s = crY, a、b為系數且當j為j0、jl、j2、j3時各不相同，s為指數校準函數，c、r和Y均為正常數，I是疊加以后的圖像結果，10、I1、12、13是每一個單獨的圖層。
6.根據權利要求1所述的圖像增強處理算法，其特征在于， 將亮度最低的圖層以及亮度最大的圖層，先進行直方圖均衡化處理，然后再去除噪點具體包括:進行直方圖均衡化處理后，使用帶通濾波器來去除噪點；對于其它的圖層，先去除噪點具體包括:使用中值濾波或者高斯濾波去除噪點。
【文檔編號】G06T5/50GK104318542SQ201410667458
【公開日】2015年1月28日 申請日期:2014年11月20日 優先權日:2014年11月20日
【發明者】夏建明, 李林 申請人:上海華力創通半導體有限公司