一种设计图像自适应增强方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种设计图像自适应增强方法，该方法包括：获取灰度设计图像，对灰度设计图像进行区域划分；确定素材区域对应的绝对差异熵；确定素材区域对应的伪边缘倾向；对灰度设计图像中的像素点进行分类处理，得到像素点类别集合；确定像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的两个抑制系数；确定像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的增强系数；对像素点类别中的像素点的灰度值进行增强。本发明专利技术通过对灰度设计图像进行数据处理，可以提高灰度设计图像中的像素点对应的增强系数确定的准确度，进而可以减少增强后的灰度设计图像中伪边缘的数量，提高了图像增强效果。提高了图像增强效果。提高了图像增强效果。

【技术实现步骤摘要】
一种设计图像自适应增强方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种设计图像自适应增强方法。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，现代设计图像的方式越来越丰富，其中，现代常见的设计图像的方式为：从多个图像素材中裁剪出预先设置的区域，并将裁剪的多个区域拼接为一个新的图像。设计图像的图像素材往往由于多种原因，不能清晰的体现素材中的细节信息，从而导致设计出的图像往往难以达到原有的设计目的。因此，往往需要对设计出的图像进行图像增强。目前，在进行图像增强时，通常采用的方式为：利用灰度直方图均衡化，对图像进行增强。
[0003]然而，当采用上述方式时，经常会存在如下技术问题：由于灰度直方图均衡化往往是按照图像的灰度值分布进行统计学上的图像增强，往往会导致增强后的图像生成较多的伪边缘，从而导致图像增强效果低下。

技术实现思路

[0004]本专利技术的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本专利技术的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0005]为了解决图像增强效果低下的技术问题，本专利技术提出了一种设计图像自适应增强方法。
[0006]获取灰度设计图像，对所述灰度设计图像进行区域划分，得到素材区域集合；根据所述素材区域集合中的每个素材区域中的像素点的灰度值，确定所述素材区域对应的绝对差异熵；根据所述素材区域集合中的每个素材区域对应的绝对差异熵，确定所述素材区域对应的伪边缘倾向；根据所述灰度设计图像中的像素点对应的灰度值，对所述灰度设计图像中的像素点进行分类处理，得到像素点类别集合；根据所述像素点类别集合、所述素材区域集合、所述灰度设计图像和所述素材区域集合中的素材区域对应的伪边缘倾向，确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的两个抑制系数；根据所述像素点类别集合中的像素点类别中的像素点对应的灰度值和两个抑制系数，确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的增强系数；根据所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的增强系数和灰度值，对所述像素点类别中的像素点的灰度值进行增强。
[0007]进一步的，所述根据所述素材区域集合中的每个素材区域中的像素点的灰度值，确定所述素材区域对应的绝对差异熵，包括：
将所述素材区域中的每个像素点对应的灰度值与所述像素点对应的多个邻域像素点中的每个邻域像素点对应的灰度值的差值的绝对值，确定为灰度差异，得到所述像素点对应的多个灰度差异；将所述素材区域中的每个像素点对应的多个灰度差异的均值，确定为所述像素点对应的邻域绝对差异；对所述素材区域中的每个像素点对应的邻域绝对差异进行归一化，得到所述像素点对应的邻域归一化差异；根据所述素材区域中的像素点对应的邻域归一化差异，对所述素材区域中的像素点进行分级，得到所述素材区域对应的像素点级别集合；根据所述素材区域对应的像素点级别集合和所述素材区域，确定所述素材区域对应的绝对差异熵。
[0008]进一步的，所述确定所述素材区域对应的绝对差异熵对应的公式为：其中，H是所述素材区域对应的绝对差异熵，b是所述素材区域对应的像素点级别集合中的像素点级别的数量，a是所述素材区域对应的像素点级别集合中的像素点级别的序号，p
a
是所述素材区域对应的像素点级别集合中的第a个像素点级别中的像素点的数量与所述素材区域中的像素点的数量的比值，ln（p
a
）是以自然常数为底数的p
a
的对数。
[0009]进一步的，所述确定所述素材区域对应的伪边缘倾向对应的公式为：其中，Q是所述素材区域对应的伪边缘倾向，H是所述素材区域对应的绝对差异熵。
[0010]进一步的，所述确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的两个抑制系数对应的公式为：其中，E
m
‑1和E
m+1
是所述像素点类别集合中的第m个像素点类别中的像素点对应的两个抑制系数，K是所述素材区域集合中素材区域的数量，P
km
‑1是第一次数与第二次数的比值，第一次数是所述像素点类别集合中的第m个像素点类别中的像素点与第m
‑
1个像素点类别中的像素点在第k个素材区域内出现相邻的情况的次数，第二次数是第m个像素点类别中的像素点与第m
‑
1个像素点类别中的像素点在所述灰度设计图像内出现相邻的情况的次数，P
km+1
是第三次数与第四次数的比值，第三次数是所述像素点类别集合中的第m个像素点类别中的像素点与第m+1个像素点类别中的像素点在第k个素材区域内出现相邻的情况的次数，第四次数是第m个像素点类别中的像素点与第m+1个像素点类别中的像素点在所述灰度设计图像内出现相邻的情况的次数，Q
k
是所述素材区域集合中的第k个素材区域对应的伪边缘倾向。
[0011]进一步的，所述根据所述像素点类别集合中的像素点类别中的像素点对应的灰度值和两个抑制系数，确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的增强系数，包括：根据所述像素点类别集合中的像素点类别中的像素点对应的灰度值，确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的全局变换值；根据所述像素点类别集合中的像素点类别中的像素点对应的全局变换值和两个抑制系数，确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的增强系数。
[0012]进一步的，所述确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的全局变换值对应的公式为：其中，G
m
是所述像素点类别集合中的第m个像素点类别中的像素点对应的全局变换值，g
m
是所述像素点类别集合中的第m个像素点类别中的像素点对应的灰度值，g
min
是所述像素点类别集合中的像素点类别中的像素点对应的灰度值中最小的灰度值，g
max
是所述像素点类别集合中的像素点类别中的像素点对应的灰度值中最大的灰度值。
[0013]进一步的，所述确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的增强系数对应的公式为：其中，g
1m
是所述像素点类别集合中的第m个像素点类别中的像素点对应的增强系数，E
m
‑1和E
m+1
是所述像素点类别集合中的第m个像素点类别中的像素点对应的两个抑制系数，G
m
‑1是所述像素点类别集合中的第m
‑
1个像素点类别中的像素点对应的全局变换值，G
m+1
是所述像素点类别集合中的第m+1个像素点类别中的像素点对应的全局变换值。
[0014]进一步的，所述根据所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的增强系数和灰度值，对所述像素点类别中的像素点的灰度值进行增强，包括：将所述像素点类别中的像素点对应的增强系数和灰度值的乘积，确定为所述像素点类别中的像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设计图像自适应增强方法，其特征在于，包括以下步骤：获取灰度设计图像，对所述灰度设计图像进行区域划分，得到素材区域集合；根据所述素材区域集合中的每个素材区域中的像素点的灰度值，确定所述素材区域对应的绝对差异熵；根据所述素材区域集合中的每个素材区域对应的绝对差异熵，确定所述素材区域对应的伪边缘倾向；根据所述灰度设计图像中的像素点对应的灰度值，对所述灰度设计图像中的像素点进行分类处理，得到像素点类别集合；根据所述像素点类别集合、所述素材区域集合、所述灰度设计图像和所述素材区域集合中的素材区域对应的伪边缘倾向，确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的两个抑制系数；根据所述像素点类别集合中的像素点类别中的像素点对应的灰度值和两个抑制系数，确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的增强系数；根据所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的增强系数和灰度值，对所述像素点类别中的像素点的灰度值进行增强。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述素材区域集合中的每个素材区域中的像素点的灰度值，确定所述素材区域对应的绝对差异熵，包括：将所述素材区域中的每个像素点对应的灰度值与所述像素点对应的多个邻域像素点中的每个邻域像素点对应的灰度值的差值的绝对值，确定为灰度差异，得到所述像素点对应的多个灰度差异；将所述素材区域中的每个像素点对应的多个灰度差异的均值，确定为所述像素点对应的邻域绝对差异；对所述素材区域中的每个像素点对应的邻域绝对差异进行归一化，得到所述像素点对应的邻域归一化差异；根据所述素材区域中的像素点对应的邻域归一化差异，对所述素材区域中的像素点进行分级，得到所述素材区域对应的像素点级别集合；根据所述素材区域对应的像素点级别集合和所述素材区域，确定所述素材区域对应的绝对差异熵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述素材区域对应的绝对差异熵对应的公式为：其中，H是所述素材区域对应的绝对差异熵，b是所述素材区域对应的像素点级别集合中的像素点级别的数量，a是所述素材区域对应的像素点级别集合中的像素点级别的序号，p
a
是所述素材区域对应的像素点级别集合中的第a个像素点级别中的像素点的数量与所述素材区域中的像素点的数量的比值，ln（p
a
）是以自然常数为底数的p
a
的对数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述素材区域对应的伪边缘倾向对应的公式为：
其中，Q是所述素材区域对应的伪边缘倾向，H是所述素材区域对应的绝对差异熵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述像素点类别集合中的每个像素点类别中的像素点对应的两个抑制系数对应的公式为：其中，E
m
‑1和E
m+1
是所述像素点类别集合中的第m个像素点类别中的像素点对应的两个抑制系数，K是所述素材区域集合中素材区域的数量，P
km
‑1是第一次数与第二次数的比值，第一次数是所述像素点类别集合中的第m个像素点类别中的像素点与第m
‑
1个像素点类别中的像素点在第k个素材区域内出现相邻的情况的次数，第二次数是第m个像素点类别中的像素点与第m
‑
1个像素点类别中的像素点在所述灰度设计图像内出现相邻的情况的次数，P...

【专利技术属性】
技术研发人员：张天翔，
申请(专利权)人：邹城市天晖软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：