一种自适应的灰度梯度直方图均衡遥感图像增强方法技术

一种自适应的灰度梯度直方图均衡遥感图像增强方法，将原始遥感图像转换为灰度图像，获得8邻域范围内的平均灰度图像，计算灰度图像在0

【技术实现步骤摘要】
一种自适应的灰度梯度直方图均衡遥感图像增强方法


[0001]本专利技术涉及图像增强领域，尤其涉及一种通过灰度梯度直方图均衡化处理对遥感图像进行增强的方法。

技术介绍

[0002]图像增强是通过各种数学方法和变换算法提高图像中的目标与背景的对比度与图像清晰度，从而突出人或其他接收系统所感兴趣的部分，而遥感图像增强则是提高某灰度区域的对比度与清晰度，从而提高图像显示的信息量，使图像更有利于人眼分辨。
[0003]图像增强的方法主要分为两大类：空间域法和频率域法。空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理，频率域法是在图像的某种变换域内，对图像的变换系数值进行某种修正，然后通过逆变换得到增强图像。直方图均衡法属于空间域单点增强的直方图修正法。
[0004]文献《红外图像自适应逆直方图增强技术》提出通过逆向统计、自适应选取阈值以及分段映射增强图像，高灰度区域的对比度和亮度得到有效提高，但低中灰度区域对比度和亮度没有改善。文献《一种直方图均衡插值的图像细节增强方法》提出在传统直方图均衡的直方图相邻灰度间隔值从大到小的位置，插入某一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应的灰度梯度直方图均衡遥感图像增强方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S1，将输入的遥感图像转换为灰度图像G；步骤S2，计算8邻域范围内的平均灰度图像G
aver
；步骤S3，计算灰度图像G在0
°
、90
°
以及45
°
、135
°
方向上的梯度值，根据灰度级和梯度值得到灰度梯度联合直方图H
xy
、H
uv
；步骤S4，建立灰度映射关系，通过直方图均衡化处理，得到增强后的图像G1、G2；步骤S5，计算增强后的图像G1、G2以及平均灰度图像G
aver
之间的变异系数，根据像素点梯度的变化差异获得最终的增强图像G
s
。2.如权利要求1所述的一种自适应的灰度梯度直方图均衡遥感图像增强方法，其特征在于，所述步骤S2中计算8邻域范围内的平均灰度图像，进一步包含：其中，G
aver
(x,y)表示像素点(x,y)在8邻域范围的平均灰度值。3.如权利要求1所述的一种自适应的灰度梯度直方图均衡遥感图像增强方法，其特征在于，所述步骤S3中计算图像在0
°
、90
°
以及45
°
、135
°
方向上的梯度值，根据灰度级和梯度值得到灰度梯度联合直方图H
xy
、H
uv
，进一步包含：步骤S3.1，计算像素点G(x,y)在0
°
以及90
°
方向上的梯度在45
°
以及135
°
方向上的梯度的梯度的梯度其中，G
x
(x,y)表示像素点(x,y)在0
°
方向上的梯度值，G
y
(x,y)表示像素点(x,y)在90
°
方向上的梯度值，G
u
(x,y)表示像素点(x,y)在45
°
方向上的梯度值，G
v
(x,y)表示像素点(x,y)在135
°
方向上的梯度值；步骤S3.2，根据灰度图像G的灰度等级以及0
°
以及90
°
方向上的灰度梯度建立直方图H
xy
：：其中，灰度图像G的灰度级数为L，φ(m,n)当灰度值G(x,y)相同并且灰度梯度相同时为1，其他情况为0，是一个二值函数；
步骤S3.3，根据灰度图像G的灰度等级以及45
°
以及135
°
方向上的灰度梯度建立直方图H
uv
：：其中，灰度图像G的灰度级数为L，φ(m,n)当灰度值G(x,y)相同并且灰度梯度相同时为1，其他情况为0，是一个二值函数。4.如权利要求1所述的一种自适应的灰度梯度直方图均衡遥感图像增强方法，其特征在于，所述步骤S4中建立灰度映射关系，通过直方图均衡化处理，重构输入的原始遥感图像，得到增强后的图像G1、G2，进一步包含：步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：于欢，李乃星，王凤姣，焦美敬，林俊贤，
申请(专利权)人：上海无线电设备研究所，
类型：发明
国别省市：