获取质量最好灰度图像的方法技术

本发明专利技术公开一种质量最好灰度图像的产生方法，按下列步骤进行：选择灰度图像为源图像，获取源图像每个像素点的灰度值，并检测源图像的灰度谱；建立灰度图像质量评价函数ＮＣＡＦ；利用Ｚａｄｅｈ－Ｘ变换方法对源图像进行Ｚａｄｅｈ－Ｘ变换，计算出变换图像的信息熵、平均对比度、归一化灰度差，获得该变换图像对应的灰度图像质量评价函数ＮＣＡＦ的值；确定灰度图像质量评价函数ＮＣＡＦ的最大值对应的Ｄｅｌｔａ值，根据该值和灰度起始值Ｔｈｅｔａ，利用Ｚａｄｅｈ－Ｘ变换方法对源图像进行Ｚａｄｅｈ－Ｘ变换，变换图像即为质量最好图像。本发明专利技术能够获得质量最好的灰度图像，且结果符合人类视觉主观认识。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，具体地讲，是一种用于获取质量最好的灰度图 像的方法。
技术介绍
成像设备的成像效果受到很多因素的影响，如成像设备本身的性能、照明 条件、操作者的技巧等。很多情况下，成像设备得到的图像质量都不是很好， 需要对图像质量进行改善，为此，如何改善图像质量，已经成为图像处理领域 中一个重要问题。图像(质量)增强是图像处理领域的重要问题。已提出了很多方法，如直方图均衡化、对比度拉伸等，但却没有看到评价图像质量变好程度的报导，而且也没有看到什么条件下能获得质量最好图像的文献报道。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种，以获得质量最 好的灰度图像。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案叙述如下 一种获取质量最好灰度 图像的方法，其关键在于按如下步骤进行-(一)选择灰度图像为源图像，获取源图像每个像素点的灰度值，搜索源 图像的最大灰度值和最小灰度值；源图像的最大灰度值即源图像灰度谱的右边界值，源图像的最小灰度值即源图像灰度谱的左边界值。5本专利技术所说的灰度谱的检测方法见中国专利技术专利"用于底层图像变换的图像灰度或色度信息的高分辨检测方法"(专利号ZL200610054324.9)。该专利 提出的图像灰度信息的高分辨率检测方法能够得出最高分辨率为一个灰度级的 高精度灰度谱，显示图像的所有灰度信息，有助于了解源图像的整个灰度分布， 并在底层图像变换中选出合适的灰度起始值Theta。(二)建立灰度图像质量评价函数NCAF，所用公式为MM尸=x x M D 其中，InEn表示图像信息熵，AC表示图像平均对比度，NGD表示图像的归 一化灰度差；所述图像信息熵InEn由下式获得<formula>formula see original document page 6</formula>/滴=-》(/)Z^2p(/) 式中，p(i)表示图像第i灰度级上像素数分布的概率，当P(i)=0时，令所述图像平均对比度AC由下式获得其中，ACX、 ACy分别表示图像X、 Y方向的平均对比度，ACX、 AC,的计算公式 分别为《=^ " ~ " S Zl—(xj)——(x+"上两式中，Gray(x，y)为图像像素点(x，y)的灰度值，M、 N为图像在X、 Y方 向的像素数；图像的归一化灰度差NGD由下式获得<formula>formula see original document page 7</formula>上式中，I I为绝对值算符，AOG表示人类视觉最佳平均灰度，根据理想 均匀分布直方图算得其值为127. 5; AG表示图像平均灰度值； 所述图像平均灰度值AG由下式获得式中，Gray(x，y)为图像像素点(x,y)的灰度值，M、 N为图像在X、 Y方向的 像素数；当图像为源图像时，得到的图像平均灰度值为源图像的平均灰度值AG。。本评价函数是以人类视觉对图像的认知功能特征为基础提出，符合人类视 觉对图像质量的评价。图像信息熵、图像平均对比度、图像平均灰度值都是描 述图像质量的基本、可客观测量的物理参数。图像只有在具有丰富的图像信息 熵、合适的图像平均对比度、合适的图像平均灰度值时，才是质量最好的图像。 实践中发现，灰度图像质量评价函数NCAF值最大时，图像的质量最好。与现有的全参考图像质量评价相比，本评价函数有以下几个优点不依赖 于参考图像的互计算；有利于大型图像的质量评价；可以实现不同大小图像质 量的比较；可评价参考图像本身的质量，不需对参考图像做出先验的假定。(三)利用Zadeh-X变换方法对源图像进行Zadeh-X变换，计算出变换图 像的信息熵InEn、平均对比度AC、归一化灰度差NGD，获得该变换图像对应的 灰度图像质量评价函数NCAF的值；源图像的平均灰度值AG。《127. 5时，所述Zadeh-X变换方法所用公式为<formula>formula see original document page 7</formula>源图像的平均灰度值AG。〉127.5时，所述Zadeh-X变换方法所用公式为<formula>formula see original document page 7</formula>上两个Zadeh-X变换方法所用公式的约束条件为r(x，力，， 其屮，O(x，y)表示源图像的灰度值，变化范围是; T(x,y)表示变换 图像的灰度值，变化范围是; Theta和Delta分别表示变换的灰度起始 值和灰度层次；K表示伸縮因子，取值范围为，为了使转换后的图像灰度 分布更均匀，取1(=255;变换具体步骤如下A、 确定灰度层次Delta的起点值和灰度起始值Theta;B、 将灰度起始值Theta和灰度层次Delta代入Zadeh-X变换方法所用公式 进行Zadeh-X变换，灰度起始值Theta为固定值，灰度层次Delta从起点值开 始按每次增l变化，每个灰度层次Delta值对应一个变换图像，根据每个变换 图像对应的信息熵InEn、平均对比度AC、归一化灰度差NGD，计算每个变换图 像的灰度图像质量评价函数NCAF值，直到获得灰度图像质量评价函数NCAF的 最大值；(四)确定灰度图像质量评价函数NCAF的最大值对应的灰度层次Delta, 根据该灰度层次Delta和灰度起始值Theta，利用Zadeh-X变换方法对源图像进 行Zadeh-X变换，获得的变换图像即为质量最好图像。源图像的平均灰度值AG。《127. 5时，灰度起始值Theta为源图像灰度谱的 左边界值，灰度层次Delta的起点值为1;源图像的平均灰度值AG。>127. 5时，灰度起始值Theta为源图像灰度谱的 右边界值，灰度层次Delta的起点值为1。Delta从1开始增加，可以保证搜索到NCAF的最大值 不会遗漏。但是搜 索时间比较长，计算量比较大。为了加快变换的速度，减少计算量，经过反复大量的实验可以确定源图 像的平均灰度值AG。《127. 5时，灰度起始值Theta为源图像灰度谱的左边界值， 灰度层次Delta的起点值为1. 7AG。；源图像的平均灰度值AG。〉127. 5时，灰度起始值Theta为源图像灰度谱的 右边界值，灰度层次Delta的起点值为AG。/1.7。当Delta定义为正整数时，如果计算出AG。/1. 7或1. 7AG。为小数，则采用四舍五入的方式，调整为整数后赋值给Delta。本专利技术中的Zadeh-X变换方法具体见中国专利技术专利"底层图像隐藏和挖掘 方法及采用该方法的图像隐藏和变换装置"(专利号ZL200610054379,X)。对于不同的灰度图像，分别确定不同的灰度起始值Theta，使本专利技术能够应用于任意谱分布的灰度图像的质量改善，得到质量最好的图像。有益效果本专利技术将Zadeh-X变换和灰度图像质量评价函数NCAF结合起来， 能够对任意谱分布的源图像，通过不断变化Zadeh-X变换中的Delta值，得到 源图像对应的质量最好的图像，符合人类视觉的主观认识。本专利技术可广泛用于 评价图像(质量)增强的效果，确定算法的参数，获得质量最好的图像；获得 最好质量的视频监控图像；获得质量最好的底层变换图像；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种获取质量最好灰度图像的方法，其特征在于按如下步骤进行：　（一）选择灰度图像为源图像，获取源图像每个像素点的灰度值，搜索源图像的最大灰度值和最小灰度值；　（二）建立灰度图像质量评价函数ＮＣＡＦ，所用公式为：　ＮＣＡＦ＝ＩｎＥ ｎ×ＡＣ×ＮＧＤ　其中，ＩｎＥｎ表示图像信息熵，ＡＣ表示图像平均对比度，ＮＧＤ表示图像的归一化灰度差；　所述图像信息熵ＩｎＥｎ由下式获得：　ＩｎＥｎ＝－＊ｐ（ｉ）Ｌｏｇ↓［２］ｐ（ｉ）　式中，ｐ（ｉ）表示图像第ｉ灰度 级上像素数分布的概率，当ｐ（ｉ）＝０时，令Ｌｏｇ２ｐ（ｉ）＝０；　所述图像平均对比度ＡＣ由下式获得：　ＡＣ＝１／√２√（ＡＣ↓［ｘ］↑［２］＋ＡＣ↓［ｙ］↑［２］）　其中，ＡＣ↓［ｘ］、ＡＣ↓［ｙ］分别表示图像Ｘ、Ｙ方向的 平均对比度，ＡＣ↓［ｘ］、ＡＣ↓［ｙ］的计算公式分别为：　ＡＣ↓［ｘ］＝１／（Ｍ－１）×（Ｎ－１）＊＊｜Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）－Ｇｒａｙ（ｘ＋１，ｙ）｜　ＡＣ↓［ｙ］＝１／（Ｍ－１）×（Ｎ－１）＊＊｜Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）－Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ ＋１）｜　上两式中，Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）为图像像素点（ｘ，ｙ）的灰度值，Ｍ、Ｎ为图像在Ｘ、Ｙ方向的像素数；　图像的归一化灰度差ＮＧＤ由下式获得：　ＮＧＤ＝（ＡＯＧ－｜ＡＯＧ－ＡＧ｜）／ＡＯＧ　上式中，｜.｜为绝对值算符 ，ＡＯＧ表示人类视觉最佳平均灰度；ＡＧ表示图像平均灰度值；　所述图像平均灰度值ＡＧ由下式获得：　ＡＧ＝１／Ｍ×Ｎ＊＊Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）　式中，Ｇｒａｙ（ｘ，ｙ）为图像像素点（ｘ，ｙ）的灰度值，Ｍ、Ｎ为图像在Ｘ、Ｙ方向的像素 数；　（三）利用Ｚａｄｅｈ－Ｘ变换方法对源图像进行Ｚａｄｅｈ－Ｘ变换，计算出变换图像的信息熵ＩｎＥｎ、平均对比度ＡＣ、归一化灰度差ＮＧＤ，获得该变换图像对应的灰度图像质量评价函数ＮＣＡＦ的值；　源图像的平均灰度值ＡＧ↓［０］≤１ ２７．５时，所述Ｚａｄｅｈ－Ｘ变换方法所用公式为：　Ｔ（ｘ，ｙ）＝Ｋ（Ｏ（ｘ，ｙ）－Ｔｈｅｔａ）／Ｄｅｌｔａ　源图像的平均灰度值ＡＧ↓［０］＞１２７．５时，所述Ｚａｄｅｈ－Ｘ变换方法所用公式为：　Ｔ（ｘ，ｙ）＝Ｋ（Ｏ（ｘ， ｙ）－Ｔｈｅｔａ）／Ｄｅｌｔａ＋２５５　上两个Ｚａｄｅｈ－Ｘ变换方法所用公式的约束条件为：　＊＊＊　其中，Ｏ（ｘ，ｙ）表示源图像...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：谢丹玫，王志芳，熊兴良，谢正祥，
申请(专利权)人：重庆医科大学，
类型：发明
国别省市：85[中国|重庆]