一种对比度不变的图像低亮度区域增强亮度的方法技术

技术编号:18498673 阅读:23 留言:0更新日期:2018-07-21 20:56
本发明专利技术涉及图像处理领域,具体涉及一种对比度不变的图像低亮度区域增强亮度的方法。本发明专利技术通过计算和滤波得到图像的亮度分布图,从而构造非线性映射函数对图像进行灰度拉伸,能够在保持图像整体对比度和高亮度区域总亮度不变的前提下,提升低亮度区域的平均亮度。

A contrast invariant image enhancement method for low brightness region

The invention relates to the field of image processing, in particular to a method for enhancing brightness of low brightness regions of images with constant contrast. This invention obtains the brightness distribution map of the image by calculating and filtering, thus constructing the nonlinear mapping function to stretch the image, and can improve the average brightness of the low luminance region on the premise of keeping the overall contrast of the image and the total brightness of the high brightness region constant.

【技术实现步骤摘要】
一种对比度不变的图像低亮度区域增强亮度的方法
本专利技术涉及图像处理领域,具体涉及一种对比度不变的图像低亮度区域增强亮度的方法。
技术介绍
图像的获取过程存在各种不确定因素,易导致其质量下降或退化,例如局部低亮、分辨率低等,这就需要利用图像增强技术,改善其视觉效果。图像增强是对图像进行分析的预处理环节,即将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式,以突出图像细节和对比度。基于空域的直接增强算法,可对图像灰度进行处理,包括Gamma校正法、对比度拉伸法、直方图均衡化、小波变换法等。频域的处理方法以修改图像的傅里叶变换为基础,包括多尺度增强、小波增强和巴特沃斯高通滤波等。更高级的图像增强则要利用到人眼的视觉特性,如建立在人类彩色恒常性现象上的Retinex理论的形式化,以及在此基础上得出的单尺度Retinex算法(SingleScaleRetinex,SSR)、多尺度Retinex算法(Multi-ScaleRetinex,MSR)和多尺度彩色恢复Retinex算法(Multi-ScaleRetinexwithColorRestoration,MSRCR),这些方法可增强图像对比度,但计算复杂度高,图像颜色易失真。此外最新研究的一种频域与空域相结合的图像增强算法,引入巴特沃斯高通滤波(ButterworthHighPassFilter,BHPF)的相关特性进行图像处理。设定一个非线性映射模型,按对数变换方法调整图像整体亮度水平,之后由双边滤波计算得到图像区域范围的平均亮度,并进行局部对比度增强,最后采用简单的线性方法恢复图像彩色信息。但是该方法改变了图像的对比度,并且无法对局部低亮度区域进行增强。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种对比度不变的图像低亮度区域增强亮度的方法,用以解决现有技术不能对局部低亮度区域在保持对比度的前提下增强亮度的问题。为实现上述目的,本专利技术的方案提供了一种对比度不变的图像低亮度区域增强亮度的方法,包括方法方案一,方法方案一包括以下步骤:计算得到原始图像的亮度图像;对所述亮度图像进行低通滤波处理得到亮度分布图;根据所述亮度图像和所述亮度分布图构造非线性映射函数;根据所述非线性映射函数对所述原始图像进行灰度拉伸,得到低亮度增强图像。方法方案二,在方法方案一的基础上,所述非线性映射函数的公式为:其中,Yr′/g/b(x,y)是所述原始图像上像素点经过所述灰度拉伸后的灰度值;Yr/g/b(x,y)是所述原始图像上像素点的灰度值,Medium(x,y)是像素点Yr/g/b(x,y)在所述亮度分布图上对应的灰度值,Ymin是所述亮度图像的最小灰度值,Yavg是所述亮度图像的平均灰度值。方法方案三、四,分别在方法方案一、二的基础上,所述低通滤波是均值滤波、高斯滤波或者中值滤波。方法方案五、六,分别在方法方案三、四的基础上,所述灰度图像的灰度值计算公式是:Y(x,y)=max{r(x,y),g(x,y),b(x,y)}其中,r(x,y),g(x,y),b(x,y)是原始图像的RGB三通道像素值。本专利技术的有益效果是:通过计算和滤波得到图像的亮度分布图,然后构造非线性映射函数对图像进行灰度拉伸,能够在保持图像整体对比度和高亮度区域总亮度不变的前提下,判断低亮度区域的位置并提升低亮度区域的平均亮度。附图说明图1是本专利技术所述方法的流程图;图2是本专利技术实施例中的中值滤波模板图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步详细的说明。为了解决局部低亮度区域在保持对比度前提下的亮度增强问题,本专利技术提出一种对比度不变的图像低亮度区域增强亮度的方法,通过非线性函数拉伸,在图像对比度不变的前提下,提升低亮度区域局部亮度,同时保持高亮度区域不受影响。下面给出一个具体的实施例。如图1所示是本实施例方法的流程图,包括:输入多通道图像;对输入图像进行亮度计算得到亮度图像;对亮度图像进行大尺度的低通滤波,绘制图像的亮度分布图;根据亮度图像和亮度分布图,构造非线性映射函数,然后对输入图像逐点进行灰度拉伸,得到低亮度区域增强后的图像。在上述方法中,亮度图像的计算方法包含但不限于多通道图像计算灰度图像的各种常用方法。同时低通滤波的计算方法包含但不限于均值滤波、高斯滤波、中值滤波,本实施例采用中值滤波。构造的非线性映射函数具备保持高亮度区域映射后平均亮度不变,低亮度区域映射后平均亮度增加的特性,以及映射后全图对比度保持不变的特性。亮度计算将输入的多通道图像变换成表征图像各点亮度信息的亮度图像过程。本实施例假设输入图像I(x,y)的RGB三通道像素值分别为r(x,y)、g(x,y)和b(x,y),亮度图像Y(x,y)的公式计算是:Y(x,y)=max{r(x,y),g(x,y),b(x,y)}本实施例采用15×15的中值滤波模板,滤波模板的尺度与图像的尺度相关,如图2所示,与亮度图像做卷积运算得到图像的亮度分布图。构造非线性映射函数,采用图像的亮度分布图作为导引,对输入图像各个通道逐点进行灰度拉伸,从而实现保持对比度不变的前提下,提升低亮度区域范围的平均亮度的效果。本实施例以输入图像为RGB三通道为例,非线性映射函数的构造方法为:假设输入图像RGB三通道灰度值为Yr/g/b,灰度拉伸之后的三通道灰度值为Yr′/g/b,灰度拉伸采用的非线性映射函数为:其中,Yr′/g/b(x,y)是原始图像上像素点经过灰度拉伸后的灰度值;Yr/g/b(x,y)是原始图像上像素点的灰度值,Medium(x,y)是像素点Yr/g/b在亮度分布图上的灰度值,Ymin是亮度图像的最小灰度值,Yavg是亮度图像的平均灰度值。最后得到的低亮度区域增强的图像,以原始输入图像亮度均值为阈值,在高亮度区域保持平均亮度不变,低亮度区域亮度增强保持对比度不变,且很好的解决了两个区域之间的过度问题。以上给出了本专利技术涉及的具体实施方式,通过计算和滤波得到图像的亮度分布图,然后构造非线性映射函数对图像进行灰度拉伸,从而能够在保持图像整体对比度和高亮度区域总亮度不变的前提下,增强低亮度区的亮度。但本专利技术不局限于所描述的实施方式,例如采用其他的计算方法进行亮度计算,或者采用其他的滤波方式进行滤波,这样形成的技术方案是对上述实施例进行微调形成的,这种技术方案仍落入本专利技术的保护范围内。本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种对比度不变的图像低亮度区域增强亮度的方法,其特征在于,包括以下步骤:计算得到原始图像的亮度图像;对所述亮度图像进行低通滤波处理得到亮度分布图;根据所述亮度图像和所述亮度分布图构造非线性映射函数;根据所述非线性映射函数对所述原始图像进行灰度拉伸,得到低亮度增强图像。

【技术特征摘要】
1.一种对比度不变的图像低亮度区域增强亮度的方法,其特征在于,包括以下步骤:计算得到原始图像的亮度图像;对所述亮度图像进行低通滤波处理得到亮度分布图;根据所述亮度图像和所述亮度分布图构造非线性映射函数;根据所述非线性映射函数对所述原始图像进行灰度拉伸,得到低亮度增强图像。2.根据权利要求1所述的一种对比度不变的图像低亮度区域增强亮度的方法,其特征在于:所述非线性映射函数的公式为:其中,Yr′/g/b(x,y)是所述原始图像上像素点经过所述灰度拉伸后的灰度值;Yr/g/b(x,y)是所述原始图像上像素点的灰度值,Medium(x...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈水忠姜良伟
申请(专利权)人:中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
类型:发明
国别省市:河南,41

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