一种图像增强方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种图像增强方法。
技术介绍
人类视觉系统(humanvisualsystem，HVS)在复杂光照的情况下依然可以通过一系列自适应调节机制正确的反应实物本身的颜色和细节。然而在环境光照不足或不均匀的情况下，相机等图像采集设备容易丢失图像细节特征，产生低对比度图像，难以满足人眼感知或后续图像处理的需要。传统的图像增强方法主要有包括对数变换、直方图均衡化、伽马变换等，这些方法在提高有用信息对比度的同时，也增强了无效信息的对比度，甚至丢失了部分细节。SSR(Retinex)图像增强的主要目的是在保留原图像重要和有效信息的前提下降低或消除复杂光照的影响，从而产生高质量图像。但传统SSR(Retinex)理论假定图像像素点的入射分量是相同的，即光照平缓变化，但实际中，入射光分量是有差异的，因此SSR方法易在入射光变化强烈的地方产生“光晕”现象，模糊了图像的细节部分。由于小波变换具有低熵性、去相关性、多分辨率性和小波基选择多样性等其他工具难以比拟的优势，所以小波理论在图像增强中得到了广泛的使用。尽管离散小波变换具有强大的功能，但仍存在以下缺点：(1)对数据敏感，(2)方向性差，(3)没有相空间信息。1998年Kingsbury提出了双树复小波变换(Dual-treeComplexWaveletTransform，DTCWT)，该方法可以提供±15°，±45°，±75°六个信息描述方向。尽管如此，但仍存在方向不足的缺陷。2001年Selesnick提出了双密度小波变换(DoubleDensityDiscreteWaveletTr...
【技术保护点】
一种图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取待增强的图像I；步骤二：对图像I进行双密度双树复小波变换，得到4幅低频图像Ia,Ib,Ic,Id和32幅高频图像I1,I2,…Ii，其中i＝1,2...32；步骤三：利用MSR算法对4幅低频图像进行处理得到I′a,I′b,I′c,I′d；步骤四：利用贝叶斯阈值去噪法对32幅高频图像进行处理得到I′1,I′2,I′3…I′i，其中i＝1,2…32；步骤五：对结果图片进行逆小波变换得到增强图像R。
【技术特征摘要】
1.一种图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取待增强的图像I；步骤二：对图像I进行双密度双树复小波变换，得到4幅低频图像Ia,Ib,Ic,Id和32幅高频图像I1,I2,…Ii，其中i＝1,2...32；步骤三：利用MSR算法对4幅低频图像进行处理得到I′a,I′b,I′c,I′d；步骤四：...
【专利技术属性】
技术研发人员：高涛，赵祥模，梁闪，李思，谭魏萌，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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