CN102663683B - 图像增强方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种图像增强方法及系统。根据本发明的方法，先基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数；随后再基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理。本发明的优点包括：能增强图像的对比度，提高图像的清晰度，自适应地改善图像的视觉效果，有效降低噪声的影响。

Description

图像增强方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种图像增强方法及系统。

背景技术

因为设备、光照、视频压缩等原因,导致显示的图像画面往往具有对比度低、细节不清晰等问题，严重影响画面的视觉效果，进而会影响视频图像产品的展示效果。为了改善人眼对这类图像的视觉效果，提高图像的清晰度，并便于后续其他处理，就需要对该类“模糊”或者低对比度的图像进行增强处理，而且，图像增强通常也是各种图像分析和处理的预处理过程。

目前,已有许多图像增强的技术或方法,比如点变换、局部统计法、直方图均衡法、局部直方图伸展法、同态滤波等，在现有的该些方法中，部分方法运算量较大，部分方法虽然相对简单，但其增强后的图像质量不高，尤其是部分方法应用于视频图像的增强时，还会出现闪烁现象。

因此，迫切需要一种新型的图像增强方法。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种运算量小的图像增强方法及系统，以增强图像的对比度，提高图像的清晰度，改善图像的视觉效果。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种图像增强方法，其至少包括步骤：1）基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数；以及2）基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理。

优选地，所述步骤1）还包括：基于待处理图像的全局平均亮度、高斯滤波方式与修改的均值滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数。

优选地，所述步骤2）包括：基于所述图像增强系数及所述待处理图像进行滤波后的图像来进行增强处理。

本发明提供一种图像增强系统，其至少包括：确定模块，用于基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数；以及增强处理模块，用于基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理。

优选地，所述确定模块还包括：子确定模块，用于基于待处理图像的全局平均亮度、高斯滤波方式与修改的均值滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数。

优选地，所述增强处理模块包括：子增强处理模块，用于基于所述图像增强系数及所述待处理图像进行滤波后的滤波图像来进行增强处理。

如上所述，本发明的图像增强方法及系统，具有以下有益效果：能增强图像的对比度，提高图像的清晰度，自适应地改善图像的视觉效果，有效降低噪声的影响。

附图说明

图1显示为本发明的图像增强方法的流程图。

图2显示为本发明的图像增强方法对待处理图像的像素点进行采样的示意图。

图3显示为本发明的图像增强系统示意图。

元件标号说明

1       图像增强系统

11      确定模块

12      增强处理模块

S1-S2   步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。

请参阅图1至图3。需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

图1示出了本发明的图像增强方法的流程图。根据本发明的方法，其主要是通过计算机设备中的操作系统或处理控制器来完成，为简明起见，以下将所述操作系统或处理控制器统称为图像增强系统。其中，该计算机设备包括但不限于：1）用户设备；2）网络设备。所述用户设备包括但不限于计算机、智能手机、PDA等；所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算（Cloud Computing）的由大量计算机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。

在步骤S1中，所述图像增强系统基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数。

其中，所述全局平均亮度为所述待处理图像整体的亮度感，其基于所述待处理图像所包含的全部像素点或部分像素点的像素值来确定。

例如，所述图像增强系统基于以下公式来计算所述全局平均亮度

$\stackrel{\‾}{I}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\underset{m,n}{\overset{M,N}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\ΣI}(m,n)$

其中，I(m,n)为所述待处理图像中第m行、n列的像素点的像素值，M是所述待处理图像的行的最大值，N是所述待处理图像的列的最大值。

又例如，所述图像增强系统基于预定规则对所述待处理图像所包含的全部像素点进行采样，再基于被采样的像素点的像素值来计算所述全局平均亮度其中，所述预定规则包括但不限于：隔行采样、隔列采样、每隔预定行数与预定列数进行采样等等。如图2所示，其为所述图像增强系统对所述待处理图像所包含的全部像素点进行采样的一个优选示意图，其中，○为被采样的像素点，×为未被采样的像素点。

需要说明的是，所述图像增强系统对所述待处理图像所包含的全部像素点进行采样的采样间隔不宜太大，以免基于被采样的像素点的像素值计算出的全局平均亮度的误差过大。

其中，所述图像增强系统对所述待处理图像分别进行滤波所采用的滤波方式包括任何能对图像进行滤波的方式，优选地，包括但不限于：高斯滤波方式、修改的均值滤波方式等等。

优选地，所述图像增强系统基于以下模板一对所述待处理图像进行高斯滤波获得滤波图像G、基于模板二对所述待处理图像进行均值滤波获得滤波图像J，

其中，获得的滤波图像G中第m行、n列的像素点的像素值g(m,n)为：

$g(m,n)=\left(\begin{array}{c}4\×I(m,n)+I(m-1,n-1)+I(m+1,n-1)+I(m-1,n-1)+I(m+1,n-1)\\ +2\×(I(m,n-1)+I(m+1,n)+I(m-1,n)+I(m,n+1))\end{array}\right)/16,$

获得的滤波图像J中第m行、n列的像素点的像素值J(m,n)为：

$J(m,n)=\left(\begin{array}{c}I(m-1,n-1)+I(m+1,n-1)+I(m-1,n-1)+I(m+1,n+1)\\ +(I(m,n-1)+I(m+1,n)+I(m-1,n)+I(m,n+1))\end{array}\right)/8,$

其中，I(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的像素值。

其中，所述图像增强系统基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数的方式具体如下：先基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像来初步确定图像增强系数，随后再基于人眼特性来调整初步确定的图像增强系数。

例如，所述图像增强系统先基于以下第一公式来初步确定图像增强系数：

$\tilde{I}\left(\text{m,n}\right)=\left(\mathrm{\α}\right|d(m,n)\left|d(m,n)\right)/\stackrel{\‾}{I}+(C-g(m,n))$

其中，为待处理图像中第m行、n列的像素点的图像增强系数，|·|表示取绝对值，α为第一预定常数，d(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像与进行修改的均值滤波后的滤波图像中第m行、n列的像素点的像素值之差，为待处理图像的全局平均亮度，C为待处理图像包含的像素点的像素值的可能的最大值，g(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像中的第m行、n列的像素点的像素值。其中，第一预定常数α可由用户根据增强效果来预先进行适当确定，C基于待处理图像的像素点的像素值的量化范围来确定，例如，像素值的量化范围为0～255，则C=255。

接着，所述图像增强系统再基于人眼特性来修正所述初步确定的图像增强系数

例如，所述图像增强系统基于以下人眼特性公式来修正所述初步确定的图像增强系数；

$f(m,n)=\left\{\begin{array}{cc}{\log }_b(\tilde{I}(m,n)+1)& \mathrm{if}\tilde{I}(m,n)\≥0\\ 0& \mathrm{else}\end{array}\right.,$

其中，f(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的修正后的图像增强系数。其中，b为第二预定常数，通常取自然对数e，也可以根据实际情况取值，如取10等等。

此外，为了提高计算速度，所述图像增强系统可以采用查表方式来计算

再有，优选地，为了防止f(m,n)过大，所述图像增强系统还基于预定图像增强系数阈值对修正后的图像增强系数进行再次修正。例如，所述图像增强系统再次修正后的图像增强系数如下：

$\tilde{f}(m,n)=\left\{\begin{array}{cc}f(m,n)& \mathrm{if\; f}(m,n)\≤F\\ F& \mathrm{else}\end{array}\right.,$

其中，为了获得较好的效果，预定图像增强系数阈值F一般取值范围3～8，但不限于该范围取值，例如在待处理图像非常亮的情况下，预定图像增强系数阈值F也可能取值2等等。

接着，在步骤S2中，所述图像增强系统基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理。

所述图像增强系统基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理的处理方式包括但不限于：

1）直接基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理，例如，所述图像增强系统基于图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理后的图像如下：

$\hat{I}(m,n)=I(m,n)*(1+\tilde{f}(m,n)).$

2）基于所述图像增强系数及所述待处理图像进行滤波后的滤波图像来进行增强处理。

具体地，所述图像增强系统先基于以下第二公式来确定所述待处理图像的各像素点的增强值：

$s(m,n)=\tilde{f}(m,n)\×d(m,n),$

其中，s(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的增强值，为待处理图像中第m行、n列的像素点的图像增强系数，d(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像与进行修改的均值滤波后的滤波图像中第m行、n列的像素点的像素值之差。

接着，所述图像增强系统再基于以下第三公式来确定所述待处理图像的各像素点的最终像素值：

$\hat{I}(m,n)=g(m,n)+s(m,n),$

其中，为所述待处理图像中的第m行、n列的像素点的最终像素值，g(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像中的第m行、n列的像素点的像素值。

作为一种优选方式，为了防止校正过强，所述图像增强系统基于预定增强阈值来修正各像素点的增强值，例如，所述图像增强系统基于预定增强阈值S将前述像素点的增强值s(m,n)修正为：

$\tilde{s}(m,n)=\left\{\begin{array}{cc}S& \mathrm{if\; s}(m,n)>S\\ s(m,n)& \mathrm{else}\end{array}\right.$

其中，预定增强阈值S通常的取值范围为20～90，S越小，则增强的幅度越小；S越大，则增强的程度越大。

随后，所述图像增强系数再基于修正后的计算最终的像素值如下式：

$\hat{I}(m,n)=g(m,n)+\tilde{s}(m,n).$

图3示出了本发明的图像增强系统示意图。所述图像增强系统1包括：确定模块11及增强处理模块12。

所述确定模块11基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数。

其中，所述全局平均亮度为所述待处理图像整体的亮度感，所述确定模块11包括亮度确定单元（未予图示）。所述亮度确定单元基于所述待处理图像所包含的全部像素点或部分像素点的像素值来确定。

例如，所述亮度确定单元基于以下公式来计算所述全局平均亮度

$\stackrel{\‾}{I}=\frac{1}{\mathrm{MN}}\underset{m,n}{\overset{M,N}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\ΣI}(m,n)$

其中，I(m,n)为所述待处理图像中第m行、n列的像素点的像素值，M是所述待处理图像的行的最大值，N是所述待处理图像的列的最大值。

又例如，所述亮度确定单元基于预定规则对所述待处理图像所包含的全部像素点进行采样，再基于被采样的像素点的像素值来计算所述全局平均亮度其中，所述预定规则包括但不限于：隔行采样、隔列采样、每隔预定行数与预定列数进行采样等等。如图2所示，其为所述确定模块11对所述待处理图像所包含的全部像素点进行采样的一个优选示意图，其中，○为被采样的像素点，×为未被采样的像素点。

需要说明的是，所述亮度确定单元对所述待处理图像所包含的全部像素点进行采样的采样间隔不宜太大，以免基于被采样的像素点的像素值计算出的全局平均亮度的误差过大。

其中，所述确定模块11对所述待处理图像分别进行滤波所采用的滤波方式包括任何能对图像进行滤波的方式，优选地，包括但不限于：高斯滤波方式、修改的均值滤波方式等等。

优选地，所述确定模块11包括子确定模块（未予图示）。所述子确定模块基于以下模板一对所述待处理图像进行高斯滤波获得滤波图像G、基于模板二对所述待处理图像进行均值滤波获得滤波图像J，

其中，获得的滤波图像G中第m行、n列的像素点的像素值g(m,n)为：

$g(m,n)=\left(\begin{array}{c}4\×I(m,n)+I(m-1,n-1)+I(m+1,n-1)+I(m-1,n-1)+I(m+1,n-1)\\ +2\×(I(m,n-1)+I(m+1,n)+I(m-1,n)+I(m,n+1))\end{array}\right)/16,$

获得的滤波图像J中第m行、n列的像素点的像素值J(m,n)为：

$J(m,n)=\left(\begin{array}{c}I(m-1,n-1)+I(m+1,n-1)+I(m-1,n-1)+I(m+1,n+1)\\ +(I(m,n-1)+I(m+1,n)+I(m-1,n)+I(m,n+1))\end{array}\right)/8,$

其中，I(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的像素值。

其中，所述确定模块11基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数的方式具体如下：先基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像来初步确定图像增强系数，随后再基于人眼特性来调整初步确定的图像增强系数。

例如，所述确定模块11包括增强系数确定单元（未予图示）及修正单元（未予图示）。其中，所述增强系数确定单元基于以下第一公式来初步确定图像增强系数：

$\tilde{I}\left(\text{m,n}\right)=\left(\mathrm{\α}\right|d(m,n)\left|d(m,n)\right)/\stackrel{\‾}{I}+(C-g(m,n))$

其中，为待处理图像中第m行、n列的像素点的图像增强系数，|·|表示取绝对值，α为第一预定常数，d(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像与进行修改的均值滤波后的滤波图像中第m行、n列的像素点的像素值之差，为待处理图像的全局平均亮度，C为待处理图像包含的像素点的像素值的可能的最大值，g(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像中的第m行、n列的像素点的像素值。其中，第一预定常数α可由用户根据增强效果来预先进行适当确定，C基于待处理图像的像素点的像素值的量化范围来确定，例如，像素值的量化范围为0～255，则C=255。

所述修正单元基于人眼特性来修正所述初步确定的图像增强系数

例如，所述修正单元包括第一子单元（未予图示）。所述第一子单元基于以下人眼特性公式来修正所述初步确定的图像增强系数；

$f(m,n)=\left\{\begin{array}{cc}{\log }_b(\tilde{I}(m,n)+1)& \mathrm{if}\tilde{I}(m,n)\≥0\\ 0& \mathrm{else}\end{array}\right.,$

其中，f(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的修正后的图像增强系数。其中，b为第二预定常数，通常取自然对数e，也可以根据实际情况取值，如取10等等。

此外，为了提高计算速度，所述修正单元可以采用查表方式来计算

再有，优选地，为了防止f(m,n)过大，所述第一子单元包括第二子单元（未予图示）。所述第二子单元基于预定图像增强系数阈值对修正后的图像增强系数进行再次修正。例如，所述第二子单元再次修正后的图像增强系数如下：

$\tilde{f}(m,n)=\left\{\begin{array}{cc}f(m,n)& \mathrm{if\; f}(m,n)\≤F\\ F& \mathrm{else}\end{array}\right.,$

其中，为了获得较好的效果，预定图像增强系数阈值F一般取值范围3～8，但不限于该范围取值，例如在待处理图像非常亮的情况下，预定图像增强系数阈值F也可能取值2等等。

接着，所述增强处理模块12基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理。

所述增强处理模块12基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理的处理方式包括但不限于：

1）直接基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理，例如，所述增强处理模块12基于图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理后的图像如下：

$\hat{I}(m,n)=I(m,n)*(1+\tilde{f}(m,n)).$

2）所述增强处理模块12包括子增强处理模块（未予图示）。所述子增强处理模块基于所述图像增强系数及所述待处理图像进行滤波后的滤波图像来进行增强处理。

具体地，所述增强处理模块12包括第一计算单元（未予图示）及第二计算单元（未予图示）。其中，所述第一计算单元基于以下第二公式来确定所述待处理图像的各像素点的增强值：

$s(m,n)=\tilde{f}(m,n)\×d(m,n),$

其中，s(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的增强值，为待处理图像中第m行、n列的像素点的图像增强系数，d(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像与进行修改的均值滤波后的滤波图像中第m行、n列的像素点的像素值之差。

接着，所述第二计算单元再基于以下第三公式来确定所述待处理图像的各像素点的最终像素值：

$\hat{I}(m,n)=g(m,n)+s(m,n),$

其中，为所述待处理图像中的第m行、n列的像素点的最终像素值，g(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像中的第m行、n列的像素点的像素值。

作为一种优选方式，为了防止校正过强，所述增强处理模块还包括调整单元（未予图示）。所述调整单元基于预定增强阈值来修正各像素点的增强值，例如，所述调整单元基于预定增强阈值S将前述像素点的增强值s(m,n)修正为：

$\tilde{s}(m,n)=\left\{\begin{array}{cc}S& \mathrm{if\; s}(m,n)>S\\ s(m,n)& \mathrm{else}\end{array}\right.$

其中，预定增强阈值S通常的取值范围为20～90，S越小，则增强的幅度越小；S越大，则增强的程度越大。

随后，所述第二计算单元再基于修正后的计算最终的像素值如下式：

$\hat{I}(m,n)=g(m,n)+\tilde{s}(m,n).$

综上所述，本发明的图像增强方法及系统通过对待处理图像进行高斯滤波和修改的均值滤波，从而计算出具有噪声抑制的滤波图像的像素值之差，由此可有效防止噪声的干扰；此外，根据图像的全局平均亮度、像素值之差、高斯图像等确定图像增强系数，由此能够使得亮度平滑变化，避免闪烁感，并且具有在高亮部分较弱和在低亮部分较强的特点；再有，由于考虑了人眼的对数非线性性质，对图像增强系数予以修正，由此可提高视觉效果；还有，通过采用滤波图像的像素值的差值和图像增强系数来计算各像素点的校正值，并予以适当限制，由此可以避免过增强，并能进一步降低噪声；还有，利用待处理图像高斯滤波后的像素值和校正值计算各像素点最终的像素值，由此可以进一步降低噪声影响；还有，本法简单，且运算量小。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种图像增强方法，其特征在于，所述图像增强方法至少包括步骤：

1)基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数；

所述步骤1)具体包括步骤：

1-1)基于以下第一公式来初步确定图像增强系数：

$\tilde{I}(m,n)=\left(\mathrm{\α}\right|d(m,n)\left|d(m,n)\right)/\tilde{I}+(C-g(m,n))$

其中，为待处理图像中第m行、n列的像素点的图像增强系数，|·|表示取绝对值，α为第一预定常数，d(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像与进行修改的均值滤波后的滤波图像中第m行、n列的像素点的像素值之差，为待处理图像的全局平均亮度，C为待处理图像包含的像素点的像素值的可能的最大值，g(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像中的第m行、n列的像素点的像素值；

1-2)基于人眼特性来修正所述初步确定的图像增强系数；

所述步骤1-2)具体包括：

基于以下人眼特性公式来修正所述初步确定的图像增强系数；

$f(m,n)=\left\{\begin{array}{ccc}{\log }_b(\tilde{I}(m,n)+1)& \mathrm{if}& \tilde{I}(m,n)\≥0\\ 0& & \mathrm{else}\end{array}\right.,$ 其中，f(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的修正后的图像增强系数，b为第二预定常数；

2)基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理；

所述步骤2)具体包括：

-基于以下第二公式来确定所述待处理图像的各像素点的增强值：

s(m,n)＝f(m,n)×d(m,n)

其中，s(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的增强值，f(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的修正后的图像增强系数，d(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像与进行修改的均值滤波后的滤波图像中第m行、n列的像素点的像素值之差；

-基于以下第三公式来确定所述待处理图像的各像素点的最终像素值：

$\hat{I}(m,n)=g(m,n)+s(m,n),$

其中，为所述待处理图像中的第m行、n列的像素点的最终像素值，g(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像中的第m行、n列的像素点的像素值。

2.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述步骤1)还包括步骤：

基于所述待处理图像的部分或全部像素点来确定所述待处理图像的全局平均亮度。

3.根据权利要求2所述的图像增强方法，其特征在于，所述步骤1-2)包括：

基于预定图像增强系数阈值对修正后的图像增强系数进行再次修正。

4.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述步骤2)包括：

基于所述图像增强系数及所述待处理图像进行滤波后的滤波图像来进行增强处理。

5.根据权利要求4所述的图像增强方法，其特征在于，所述步骤2)包括：

基于预定增强阈值来修正各像素点的增强值。

6.一种图像增强系统，其特征在于，所述图像增强系统至少包括：

确定模块，用于基于待处理图像的全局平均亮度、不同滤波方式对所述待处理图像分别进行滤波后的滤波图像以及人眼特性来确定图像增强系数；

所述确定模块具体包括：

增强系数确定单元，用于基于以下第一公式来初步确定图像增强系数：

$\tilde{I}(m,n)=\left(\mathrm{\α}\right|d(m,n)\left|d(m,n)\right)/\tilde{I}+(C-g(m,n))$

其中，为待处理图像中第m行、n列的像素点的图像增强系数，|·|表示取绝对值，α为第一预定常数，d(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像与进行修改的均值滤波后的滤波图像中第m行、n列的像素点的像素值之差，为待处理图像的全局平均亮度，C为待处理图像包含的像素点的像素值的可能的最大值，g(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像中的第m行、n列的像素点的像素值；

修正单元，用于基于人眼特性来修正所述初步确定的图像增强系数；所述修正单元包括：

第一子单元，用于基于以下人眼特性公式来修正所述初步确定的图像增强系数；

$f(m,n)=\left\{\begin{array}{ccc}{\log }_b(\tilde{I}(m,n)+1)& \mathrm{if}& \tilde{I}(m,n)\≥0\\ 0& & \mathrm{else}\end{array}\right.,$ 其中，f(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的修正后的图像增强系数，b为第二预定常数；

增强处理模块，用于基于所述图像增强系数对所述待处理图像进行增强处理；

所述增强处理模块具体包括：

第一计算单元，用于基于以下第二公式来确定所述待处理图像的各像素点的增强值：

s(m,n)＝f(m,n)×d(m,n)

其中，s(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的增强值，f(m,n)为待处理图像中第m行、n列的像素点的修正后的图像增强系数，d(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像与进行修改的均值滤波后的滤波图像中第m行、n列的像素点的像素值之差；

第二计算单元，用于基于以下第三公式来确定所述待处理图像的各像素点的最终像素值：

$\hat{I}(m,n)=g(m,n)+s(m,n),$

其中，为所述待处理图像中的第m行、n列的像素点的最终像素值，g(m,n)为所述待处理图像进行高斯滤波后的滤波图像中的第m行、n列的像素点的像素值。

7.根据权利要求6所述的图像增强系统，其特征在于，所述确定模块还包括：

亮度确定单元，用于基于所述待处理图像的部分或全部像素点来确定所述待处理图像的全局平均亮度。

8.根据权利要求7所述的图像增强系统，其特征在于，所述第一子单元包括：

第二子单元，用于基于预定图像增强系数阈值对修正后的图像增强系数进行再次修正。

9.根据权利要求6所述的图像增强系统，其特征在于，所述增强处理模块包括：

子增强处理模块，用于基于所述图像增强系数及所述待处理图像进行滤波后的滤波图像来进行增强处理。

10.根据权利要求9所述的图像增强系统，其特征在于，所述增强处理模块包括：

调整单元，用于基于预定增强阈值来修正各像素点的增强值。