一种直方图紧致性变换方法技术

本发明专利技术提出一种新的直方图压缩变换方法，该方法首先对输入图像直方图上的低频度(或者小概率)灰度级进行合并和收缩，将低频度(或小概率)灰度级合并到相邻灰度级上，使得合并后的灰度级的频度不小于某一确定的基准参考频度，这样在其最大值和最小值之间不存在零概率灰度级和小概率灰度级，而且灰度连续分布。实验表明，本发明专利技术提供的直方图变换方法，在图像信息熵损失很小的情况下能有效压缩输入图像灰度的分布范围，且效果可控，从而保证了后续线性拉伸效果，使得线性增强方法具有更好的适应性和实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，涉及一种图像直方图变换方法，由于该变换过程 使得原始图像的灰度分布范围得以压缩，变得紧凑，故本专利技术将其命名为直方图紧致性变 换。
技术介绍
直方图线性拉伸是图像增强的重要方法之一。由于能很好地保持各灰度级之间的 线性度，而且算法简洁、使用方面、效果可控等特点，在图像增强尤其是遥感图像增强方面 有着重要应用。但如同直方图均衡算法一样，经典的直方图线性拉伸算法在实际应用上常 常存在增强效果不明显的现象。造成增强效果不明显的原因是由于原始图像的灰度分布范 围与输出图像的灰度分布范围相当，变换系数接近于1，导致输出图像的对比度没有明显提 尚。 线性拉伸算法可用一次函数g(x,y) =k+b来表示，其中f(X，y)为原 始图像在（x，y)处的灰度值，k为变换系数，a为原始图像的最小值，b为偏置，g(x，y)为 变换输出结果。变换系数k由输出图像预期灰度级最大值和最小值之差RExp与原始图像灰 度级最大值和最小值之差Rfcg的比值决定，即k=RExp/IVg。为使输出图像具有更好的对比 度，应用上一般均将输出灰度级的分布范围扩展至整个可允灰度级范围。可允灰度级范围 由图像的量化位数决定。例如，当采用8比特量化时，可允灰度级为256级，可允灰度级范 围为。因此，输出灰度级范围是确定的，线性拉伸变换中的变换系数k实际由输入 图像的灰度级范围Rtag决定。 在实际应用中，极少部分像素占据图像很大灰度级范围的现象普遍存在，尤其是 遥感影像。若直接采用线性拉伸，增强处理的效果十分有限。为压缩原始图像灰度分布范 围，增大变换系数，应用上多采用截断方式（例如ENVI、ERDAS等著名遥感图像处理软件）。 即将直方图两端累积概率达2% (有时也采用1%或5% )所有灰度分别映射到相邻且最 近分布中心的灰度级上，从而压缩原始图像的灰度分布范围，增大变换系数k。由于截断压 缩变换仅发生在图像直方图的两端，使得在直方图截断处灰度级的像素个数陡然增加，出 现单点尖峰。这种现象常常导致图像亮区和暗区细节的严重丢失，不利于图像的信息解译。 同时，截断压缩对直方图的中间部分并不进行处理，即使有若干零概率灰度级，因而无法处 理具有U型直方图的图像增强问题。由于直方图截断压缩方式存在上述缺陷，在实际应用 中的使用效果和适用范围都受到影响，不能有效地解决工程应用中的实际问题。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种新的直方图压缩变换方法，有效解决具有不同形状直方图的 图像的灰度分布范围压缩问题，从而解决直方图线性拉伸增强方法在遥感图像处理等实际 应用中存在的失效问题。 为实现上述目的，本专利技术的技术方案如下： 设定一个频度阈值ζ作为基准频度，与直方图上的每个灰度级按顺序进行比较； 除特殊情况外，对频度小于基准频度ζ的灰度级，将该灰度级的下一个或多个灰 度级与之合并，直至当前所有合并灰度级的累积频度不小于基准频度ζ;所述特殊情况是 指：合并后的累积频度与基准频度ζ之差大于原频度与基准频度ζ之差，则不作合并； 最终使得合并后的直方图在其灰度最大值和最小值之间所有灰度级的频度均接 近或不小于基准频度ζ，且灰度连续、不间断。 其中，由于采用全局频度阈值ζ，可以将位于直方图最大值与最小值之间的任意 一个灰度级确立为起始位置，以该起始位置将直方图划分为两个部分，并自该起始位置分 别按照正向、反向依次判别并处理这两个部分的每个灰度级（如果将正向末端或负向末端 作为起始位置，则相当于直方图划分出的一个部分为〇,另一个部分为全部灰度级）。 具体的实现步骤如下： 1]确定直方图的基准频度ζ和初始搜索起点对应的灰度级Μ。，Μ。将直方图分为 左部分和右部分，初始化M=M。、K=Μ。，以Μ。为起点对直方图分别进行正向和负向搜索； 2]正向搜索时，计算以灰度L=Μ为起点的正向若干个连续灰度级的累积频度， 当使得q=(且cp2 = >?成立（负向搜索时，使得α <(且 (:巧=Σ乂+>?成立）时停止当前搜索，其中r为非负整数，表示在本次搜索过程中不包 括起点在内所跨过连续灰度级的个数； 3]比较ζ-CPJPCP2-ζ的大小； 4]若（ζ-CP!)彡（CP2_ζ)成立，则 对于正向搜索，将在区间范围的所有灰度级合并到输出灰度级Κ上，记录 对应的灰度映射关系，并将灰度级L到L+r的累积频度作为输出灰度级K的频度，然 后跳至步骤6 ; 对于负向搜索，将在区间范围的所有灰度级合并到输出灰度级K上，记录 对应的灰度映射关系，并将灰度级L-r到L的累积频度作为输出灰度级K的频度，然 后跳至步骤6 ; 5]若（ζ-CP!)彡（CP2_ζ)不成立，则 对于正向搜索，将在区间范围的所有灰度级合并到输出灰度级Κ上，记 录对应的灰度映射关系，并将灰度级L到L+r+Ι的累积频度Σ=+16作为输出灰度级K的频 度； 对于负向搜索，将在区间范围的所有灰度级合并到输出灰度级Κ上，记 录对应的灰度映射关系，并将灰度级L-r-Ι到L的累积频度Σ,?ι3作为输出灰度级K的频 度； 6]更新搜索起点和输出灰度级至下一个灰度级； 正向搜索时，搜索起点更新方式为Μ=Μ+1，输出灰度级更新方式为K=Κ+1。负 向搜索时，搜索起点更新方式为Μ=Μ-1，输出灰度级更新方式为K=Κ-1。 7]重复步骤2~6,直到整个直方图处理完毕。 本专利技术具有以下优点： (1)可以有效消除图像直方图的零概率灰度级和小概率灰度级，使得图像的直方 图变得紧凑、连续，从而有效压缩图像灰度分布范围，为提高线性拉伸的增强效果奠定基 础； (2)由于对每个灰度级均进行处理，可以适用于具有不同形状和类型的直方图，从 而保证了该方法在不同情况下的有效性； (3)压缩效果可控，用户可以根据实际应用需要，设定概率基准，以保证输出结果 符合应用目的； (4)处理过程无需人工干预，可以方便地实现自动化处理。【附图说明】 图1是一幅普通灰度图像的直方图； 图2是一幅具有U型直方图的灰度遥感影像； 图3直方图截断压缩算法原理示意图； 图4是图1采用2%截断压缩后的直方图； 图5是图2采用2%截断压缩后的直方图； 图6是本专利技术方法的原理示意图； 图7是采用本专利技术方法对图1压缩后的直方图； 图8是采用本专利技术方法对图2压缩后的直方图； 图9是本专利技术的原理示意图。【具体实施方式】 下面结合附图对本专利技术的技术实施方案做进一步描述。 受光照、目标辐射特性等多种因素的影响，低对比度、低清晰度的图像往往需要经 过增强处理才能用于观察或信息提取。在这些图像中，少数像素灰度值占有大量灰度级的 现象十分常见。图1所示一幅室外场景的灰度图像，图像灰度最小值为9,最大值为255。 在区间的43个灰度级上仅有2%的像素分布，区间长度占比为17%; 区 间上的80个灰度级仅有5%的像素分布，区间长度占比31% ; 区间的40个灰度 级上仅有2 %的像素分布，区间长度占比为16 %。图2为另一幅灰度遥感影像，图像的最小 值和最大值分别为37和255。在区间的50个灰度级分布有2%左右的像素值，区 间占比约20% ; 区间的140个灰度级上仅有10%的像素值分布，当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种直方图紧致性变换方法，其特征在于：设定一个频度阈值ζ作为基准频度，与直方图上的每个灰度级按顺序进行比较；除特殊情况外，对频度小于基准频度ζ的灰度级，将该灰度级的下一个或多个灰度级与之合并，直至当前所有合并灰度级的累积频度不小于基准频度ζ；所述特殊情况是指：合并后的累积频度与基准频度ζ之差大于原频度与基准频度ζ之差，则不作合并；最终使得合并后的直方图在其灰度最大值和最小值之间所有灰度级的频度均接近或不小于基准频度ζ，且灰度连续、不间断。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：柳稼航，朱锋，王一豪，陈铁桥，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：陕西;61