一种基于人眼视觉特征的图像增强方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人眼视觉特征的图像增强方法。根据当图像灰度很高或很低时，人眼对灰度分辨率差，而灰度适中时，人眼分辨高等的视觉特性，在图像处理的过程中加入这些人眼视觉特性的考虑，并改进目前图像增强方法的不足。因为邻域信息在图像平滑和去噪过程中有着很重要的作用，所以在图像处理过程中，可以利用邻近像素点的信息来提高处理效率。该方法能够对图像进行平滑和去噪，并且使增强后的图像更符合人眼的视觉特征。

An image enhancement method based on human visual characteristics

The invention discloses an image enhancement method based on human eye visual characteristics. According to the gray level of the image when very high or very low, to gray eye resolution, gray scale is moderate, the human visual characteristics of higher resolution, adding these visual features in the image processing process is taken into account, and improve the current image enhancement method is insufficient. Because neighborhood information plays an important role in the process of image smoothing and denoising, it is possible to improve the processing efficiency by using the information of neighboring pixels in the process of image processing. This method can smooth and denoise the image, and make the enhanced image more in line with the human visual characteristics.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图形图像处理领域，具体涉及一种基于人眼视觉特征的图像增 强方法。
技术介绍
在某些理论中，图像增强的定义是图像增强是用来提高图像的视觉效 果，或将图像转换成适于人眼、机器分析的形式的一门技术。图像增强是图 像处理的最基本手段，它往住是各种图像分析与处理时的预处理过程。图像增 强是提高图像显示质量的一种技术，它通过选择性的强调和抑制图像中的某些 信息来达到增强图像的效果。在图像增强中，采用了许多技术来提高图像的视觉效果。这些技术主要包 括基于直方图的增强和基于空间频域的增强。直方图均衡是一种常用的技术， 它对于窄直方图的增强是比较有效的。但是它的缺点是对噪声比较敏感，并且 处理后，图像的亮度和原图相比有较大的出入。当图像灰度很高或很低时，人眼对灰度的分辨率较低，当灰度适中时，人 眼对灰度的分辨率较高；并且人眼对在图像平缓区域的噪声比在细节部分的噪声更敏感。在图像增强的方法设计中，考虑到图像增强后的信息的最终接收者 是人，如果引入人的这些视觉特性，图像处理效果将会显著提高。传统理论中，对图像增强方面已有很多方法，但都没有对图像像素点间的 邻域信息进行充分利用，而在平滑图像和消除噪声时，邻域信息有很重要作用。 并且如果将人眼的视觉特征一起加入考虑，将会很大程度上提高图像的视觉效
技术实现思路
本专利技术的目的在于在对图像的处理过程中，加入人眼的视觉特征，并且改进目前方法没有将图像邻域信息考虑在内的不足，提出一种改进的基于人眼视觉特征的图像增强方法。本专利技术提出了，包括步骤① 对原图像处理得到边缘增强的图像；② 将/^w故算子正交于上述得到的图像点的灰度值，得到梯度图像；③ 将归一化后的梯度图像映射到模糊域；④ 利用反变换，将图像由模糊域变换到空间域，可得到增强的图像。对原图像处理得到边缘增强的图像，实现的方法是利用梯度和差分原理相结合产生锐化算子作用于原图像来得到。将Fw故算子正交于步骤①得到的图像点的灰度值，得到梯度图像，实现的方法是将戸倉算子作用于经上述处理过的图像点(/，力的灰度值A ，得到梯度图像/(x,力。将归一化后的梯度图像映射到模糊域，实现的方法是根据定义的一个新的隶属函数<formula>formula see original document page 4</formula>然后定义模糊增强算子j;,可变渡点a，对图像进行增强。利用反变换，将图像由模糊域变换到空间域，可得到增强的图像，实现的方法是基于以下的反变换X_l / 、 L 乂max 乂i nun(/ /J,,=(J ) = -^- oy、 / -《+2X咖本专利技术所提出的具有以下几个方面的特点(1) 针对灰度适中时，人眼分辨力较强的视觉特性。(2) 在效果上，提升了图像中细节丰富区域和灰度变化平缓区域的边缘部分。(3) 结合了模糊集合理论对不同的区域进行不等的灰度拉伸。如上所述，本方法在有效的提高图像灰度动态范围的同时，增强了图像的细节和对比度，增强后的图像更符合人的视觉特征。附图说明图1为本专利技术方法的流程图2为3x3图像模板窗口图3为/^的自适应选择图。具体实施例方式下面结合附图对本专利技术的基于人眼视觉特征的图像增强方法作详细描述。(1)如图2所示是所定义的图像模板窗口图，共需定义4个模板,6，c，rf，每个模板都是3x3的方块图，用模板来扫描图像，计算模板中心像素和周围像素的差分，如果差分大于某个阈值，则将中心像素点的灰度值乘以某个系数，使得该像素的灰度值增强，否则保持该像素点的灰度值不变。如图，对每个方形模块的像素进行编号，并假定其像素灰度值分别为附O，附......W8 o对于模板a，<formula>formula see original document page 6</formula>对于模板6 ，_ I Wo +附2 +附6<formula>formula see original document page 6</formula>_ I附2 + +附8<formula>formula see original document page 6</formula>对于模板c，<formula>formula see original document page 6</formula>对于模板d，<formula>formula see original document page 6</formula>求M,，M2,MM4中的最大值:判断M是否大于某个阈值，若大于，则将中心像素的灰度值 乘以某个系数(一般大于l)。(2) 选用有平滑作用，简单快速的;^w/算子正交于上述处理过的图像点的灰度值& ，得到灰度图像/(;c,力，/(x,力=maX{A|,，其中，Ax = /(xj + 1) + /(:c,j0 + /(x,;;-1)-/(:c-lj + l)-/(x-l，力-/(x-lj-l)Ay = /(,l) + /l) + /(x + l，l)-/(x-l，力-/(x，力-/(x + l，力设/皿是/力的最大值，归一化梯度图像，得Z(xj卜i^H。这一段的增强过J max程可用这一段来表示1og(/' (x，力)=log(r((;c,力))+邻og(/(x，力)-log(a(x，力)],其中，A=A>|/g(A_y)|max/g, A为一个实数，r(O为一个变换函数。(3) 根据新定义的隶属函数、=G力=++ X《—咖)+ ]，将2(义max —■ ^nin )归一化后的梯度图像映射至模糊域。定义模糊增强算子z;，对图像进行增强处理。表示为；^,力-z;(/^)-i-^i,其中A是可变渡越点。如图2是^的自适应选择方式。(4)利用反变换=^( )=[2(X,。———将图像由模糊域变换回空间域，可得到增强的图像。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人眼视觉特征的图像增强方法，其特征在于包括以下步骤：　①对原图像处理得到边缘增强的图像；　②将ｐｒｅｗｉｔｔ算子正交于上述得到的图像的点的灰度值，得到梯度图像；　③将归一化后的梯度图像映射到模糊域；　④利用反 变换，将图像由模糊域变换到空间域，可得到增强的图像；　其中，对原图像处理得到边缘增强的图像，实现的方法是利用梯度和差分原理相结合产生锐化算子作用于原图像来得到；　将ｐｒｅｗｉｔｔ算子正交于步骤①得到的图像点的灰度值，得到梯度图像 ，实现的方法是将ｐｒｅｗｉｔｔ算子作用于经上述处理过的图像点（ｉ，ｊ）的灰度值Ｘ↓［ｉｊ］，得到梯度图像Ｉ（ｘ，ｙ）；　将归一化后的梯度图像映射到模糊域，实现的方法是根据定义的一个新的隶属函数：　Ｕ↓［ｉｊ］＝Ｇ（ｘ，ｙ）＝［α Ｘ↓［ｉｊ］↑［Ｌ］＋β（Ｘ↓［ｉｊ］＋Ｘ↓［ｉｊ］↑［Ｌ］－２Ｘ↓［ｍｉｎ］）＋η］／２（Ｘ↓［ｍａｘ］－Ｘ↓［ｍｉｎ］）　然后定义模糊增强算子Ｔ↓［１］，可变渡点μ↓［ｃ］，对图像进行增强；　利用反变换，将图像由模糊域变换到 空间域，可得到增强的图像，实现的方法是基于以下的反变换：　Ｘ↓［ｉｊ］＝Ｇ↑［－１］（μ↓［ｉｊ］）＝［２（Ｘ↓［ｍａｘ］－Ｘ↓［ｍｉｎ］）μ↓［ｉｊ］－αＸ↓［ｉｊ］↑［Ｌ］－η］／β－Ｘ↓［ｉｊ］↑［Ｌ］＋２Ｘ↓［ｍｉｎ］。...

【技术特征摘要】
1、一种基于人眼视觉特征的图像增强方法，其特征在于包括以下步骤①对原图像处理得到边缘增强的图像；②将prewitt算子正交于上述得到的图像的点的灰度值，得到梯度图像；③将归一化后的梯度图像映射到模糊域；④利用反变换，将图像由模糊域变换到空间域，可得到增强的图像；其中，对原图像处理得到边缘增强的图像，实现的方法是利用梯度和差分原理相结合产生锐化算子作用于原图像来得到；将prewitt算子正交于步骤①得到的图像点的灰度值，得到梯度图像，实现的方法是将prewitt算子作用于经上述处理过的图像点(i，j)的灰度值Xij，得到梯度图像I(x，y)；将归一化后的梯度图像映射到模糊域，实现的方法是根据定义的一个新的隶属函数<maths id=math0001 num=0001 ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>U</mi> <mi>ij</mi></msub><mo>=</mo><mi>G</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac> <mrow><mo>[</mo><mi>&alpha;</mi><msup> <msub><mi>X</mi><mi>ij</mi> </msub> <mi>L</mi></msup><mo>+</mo><mi>&beta;</mi><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>X</mi><mi>ij</mi> </msub> <mo>+</mo> <msup><msub> <mi>X</mi> <mi>ij</mi></msub><mi>L</mi> </msup> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <msub><mi>X</mi><mi>min</mi> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>&eta;</mi><mo>]</mo> </mrow> <mrow><mn>2</mn><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>X</mi><mi>max</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub><mi>X</mi><mi>min</mi> </msub> &l...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗笑南，刘宁，许晓伟，陆晴，
申请(专利权)人：广东中大讯通信息有限公司，
类型：发明
国别省市：81[]