图像对比度的线性增强方法技术

一种图像对比度的线性增强方法，首先使用计数器对图像灰度进行直方图统计，然后对统计完毕的该帧数据直方图进行累积，根据读出的灰度值判断整体图像最有效信息部分的位置，即拉伸区域的两个端点，后依次向两边递推，得出两个保留部分和压缩部分的边界值，并根据各部分的比例关系计算出相应的拉伸斜率，最后对各点灰度值逐一进行分类和拉伸计算，所得结果即为最终自适应曲线的输出值。基于对灰度域图像的直方图分析，针对包含不同信息的图像生成不同的对比度线性增强曲线，从而达到对不同场景的自适应处理，能够应用在不同场景中，突出图像信息丰富的部分，在最大限度的保留图像细节的同时压缩次要部分，避免了图像细节吞噬现象。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频监控的
，具体说是一种能够对不同场景的自适应处理的。
技术介绍
目前行业中对于图像对比度线性增强的主要方法为单一线性对比度拉伸，上述方法在提升图像对比度的同时，会严重牺牲图像的过亮和过暗部分的信息，并且对于不同亮度，不同场景的图像适应性较差。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种能够对不同场景的自适应处理的。本专利技术为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是 本专利技术的，包括以下步骤 A、当检测到输入视频流时，使用计数器对图像灰度进行直方图统计，然后对统计完毕的该帧数据进行直方图累积，并进行正反两个方向的直方图累积，每累积5%的总像素点数标定一次灰度坐标，通过该坐标判断直方图的形状； B、根据已经生成的直方图形状，计算出4个灰度阈值，把直方图分为5个区域，即暗区次要区域，暗区保留区域，拉伸区域，亮区保留区域以及亮区次要区域，根据读出的灰度值判断整体图像最有效信息部分的位置，即拉伸区域的两个端点，后依次向两边递推，得出两个保留区域和压缩区域的边界值，并根据各区域的比例关系计算出相应的拉伸斜率，对不同场景的图像依据直方图信息产生不同的灰度阈值并输出不同的曲线斜率； C、根据上述5个部分的斜率以及上一区间的结束端点，逐一进行分类和拉伸计算，从而得出下一区间经相应曲线处理后的灰度值，即为最终自适应曲线的输出值，向外输出视频流。本专利技术具有的优点和积极效果是 本专利技术的，基于对灰度域图像的直方图分析，针对包含不同信息的图像生成不同的对比度线性增强曲线，从而达到对不同场景的自适应处理，能够应用在不同场景中，突出图像信息丰富的部分，在最大限度的保留图像细节的同时压缩次要部分，避免了图像细节吞噬现象，并达到场景自适应。附图说明图1是经本专利技术的处理前后的图像灰度曲线及直方图对比； 图2是本专利技术的的流程图。具体实施例方式以下参照附图及实施例对本专利技术进行详细的说明。图1是经本专利技术的处理前后的图像灰度曲线及直方图对比；图2是本专利技术的的流程图。如图1和图2所示，本专利技术的，包括以下步骤 A、当检测到输入视频流时，使用计数器对图像灰度进行直方图统计，在此可使用RAM存储器，然后对统计完毕的该帧数据进行直方图累积，对RAM进行读操作，并进行正反两个方向的直方图累积，每累积5%的总像素点数标定一次灰度坐标，通过该坐标判断直方图的形状； B、根据已经生成的直方图形状，计算出4个灰度阈值，把直方图分为5个区域，即暗区次要区域，暗区保留区域，拉伸区域，亮区保留区域以及亮区次要区域，根据读出的灰度值判断整体图像最有效信息部分的位置，即拉伸区域的两个端点，后依次向两边递推，得出两个保留区域和压缩区域的边界值，并根据各区域的比例关系计算出相应的拉伸斜率，对不同场景的图像依据直方图信息产生不同的灰度阈值并输出不同的曲线斜率； C、根据上述5个部分的斜率以及上一区间的结束端点，逐一进行分类和拉伸计算，从而得出下一区间经相应曲线处理后的灰度值，即为最终自适应曲线的输出值，输出视频流。实现本专利技术的，所采用的系统由直方图统计与累积模块、直方图分析模处理块和输出值计算模块等组成。其中直方图统计与累积模块，根据视频像素数据灰度值进行正反两个方向的直方图累积，并统计出出直方图形状。直方图分析处理模块，针对不同的直方图形状，根据直方图统计与累积模块输出的结果把直方图像素信息分为5类，并得出不同类别灰度值的曲线斜率。输出值计算模块，对每一个像素值根据直方图分析处理模块生成的斜率进行计算，得到输出值。以上所述，仅是本专利技术的较佳实施例而已，并非对本专利技术作任何形式上的限制，虽然本专利技术已以较佳实施例公开如上，然而，并非用以限定本专利技术，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本专利技术技术方案范围内，当然会利用揭示的
技术实现思路
作出些许更动或修饰，成为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本专利技术技术方案的内容，依据本专利技术的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本专利技术技术方案的范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像对比度的线性增强方法，包括以下步骤：A、当检测到输入视频流时，使用计数器对图像灰度进行直方图统计，然后对统计完毕的该帧数据进行直方图累积，并进行正反两个方向的直方图累积，每累积5%的总像素点数标定一次灰度坐标，通过该坐标判断直方图的形状；B、根据已经生成的直方图形状，计算出4个灰度阈值，把直方图分为5个区域，即暗区次要区域，暗区保留区域，拉伸区域，亮区保留区域以及亮区次要区域，根据读出的灰度值判断整体图像最有效信息部分的位置，即拉伸区域的两个端点，后依次向两边递推，得出两个保留区域和压缩区域的边界值，并根据各区域的比例关系计算出相应的拉伸斜率，对不同场景的图像依据直方图信息产生不同的灰度阈值并输出不同的曲线斜率；C、根据上述5个部分的斜率以及上一区间的结束端点，逐一进行分类和拉伸计算，从而得出下一区间经相应曲线处理后的灰度值，即为最终自适应曲线的输出值，并向外输出视频流。

【技术特征摘要】
1.一种图像对比度的线性增强方法，包括以下步骤 A、当检测到输入视频流时，使用计数器对图像灰度进行直方图统计，然后对统计完毕的该帧数据进行直方图累积，并进行正反两个方向的直方图累积，每累积5%的总像素点数标定一次灰度坐标，通过该坐标判断直方图的形状； B、根据已经生成的直方图形状，计算出4个灰度阈值，把直方图分为5个区域，即暗区次要区域，暗区保留区域，拉伸区域，亮区保留区域以及亮区次要区域，根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴林，宇德志，白云飞，
申请(专利权)人：天津天地伟业数码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：