CN104376542A - 一种图像增强方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种图像增强方法，该方法包括：将原始图像进行降噪处理，以获得第一图像；将第一图像进行对比度变换，以获得第二图像；将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。实施本发明实施例，可以对降噪处理之后的第一图像进行对比度变换时，降低原始图像中噪点的放大程度，并且可以通过图像运算使得目标图像中包含原始图像的边缘信息，以保持图像增强后图像的真实感。

Description

一种图像增强方法

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，具体涉及一种图像增强方法。 

背景技术

目前，随着通信技术的发展，智能手机、平板电脑以及可穿戴设备等便携式终端可以随时随地接入互联网，获取或上传各种多媒体数据，实际上，如何处理多媒体数据以改善图像质量是亟待解决的问题之一。在实践中，采用直方图均衡算法对图像的灰度值实施非线性或线性转换，可以使图像亮度分布均匀，突出显示图像中的目标部分，然而在转换中会严重放大图像中的噪点。 

发明内容

本发明实施例公开了一种图像增强方法，能够在通过对比度变换改善图像质量的同时，降低原始图像中噪点的放大程度。 

本发明实施例公开了一种图像增强方法，包括： 

将原始图像进行降噪处理，以获得第一图像； 

将所述第一图像进行对比度变换，以获得第二图像； 

将所述原始图像、所述第一图像和所述第二图像进行预设的图像运算，以获得包含所述原始图像中边缘信息的目标图像。 

本发明实施例中，可以对原始图像进行降噪处理，获得第一图像之后，再对第一图像进行对比度变换，获得第二图像，从而可以降低单纯对原始图像进行对比度变换时原始图像噪点的放大程度；另外，还可以将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。可见，本发明实施例的图像增强方法可以在改善图像视觉效果时，降低图像噪点的放大程度，同时，还可以保留原始图像中的边缘信息，使图像保留真实感。 

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。 

图1是本发明实施例公开的一种图像增强方法的流程示意图； 

图2是本发明实施例公开的另一种图像增强方法的流程示意图； 

图3是本发明实施例公开的一种终端的结构示意图； 

图4是本发明实施例公开的另一种终端的结构示意图； 

图5是本发明实施例公开的又一种终端的结构示意图。 

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。 

本发明实施例公开了一种图像增强方法，能够在对比度变换改善图像质量的同时，降低原始图像中噪点的放大程度。以下分别进行详细说明。 

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种图像增强方法的流程示意图。其中，图像增强方法是指改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度，改善图像亮度分布和颜色分布等，本发明实施例所述的图像增强方法可以在频域、空间域中进行。如图1所示，该图像增强方法可以包括以下步骤。 

S101：将原始图像进行降噪处理，以获得第一图像。 

本发明实施例中，可以由计算机、智能手机、平板电脑以及其他可便携式终端等设备执行将原始图像进行降噪处理，以获得第一图像的操作。其中，该原始图像为可进行数字处理的数字图像。该降噪处理可以为采用边缘保护的降噪算法在尽可能保护图像边缘纹理的情况下，消除或减弱图像中的噪点。 其中，经过降噪处理获得的第一图像也可以称为平滑图像。 

S102：将第一图像进行对比度变换，以获得第二图像； 

其中，对比度变换是一种通过改变象元的亮度值来改变图像的对比度，从而改变图像质量的图像处理方法。该对比度变换主要分为线性变换和非线性变换。从而，可以使图像对比度变高，使图像获得更好的层次感，突出显示图像中的目标部分。 

S103：将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像， 

其中，边缘信息为象素灰度梯度较大的象素的集合。预设的图像运算可以为图像灰度值对应的二维矩阵的运算，如矩阵加法、减法，其中，矩阵元素的索引对应象素的空间坐标。 

作为一种可选地实施方式，终端执行步骤S103将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像，具体可以包括以下步骤： 

11)将原始图像减去第一图像，以获得残差图像，其中，残差图像包括原始图像中的边缘信息； 

12)将残差图像与第二图像进行相加，以获得目标图像。 

采用该实施方式，终端可以将经过步骤S101和S102中的降噪处理和对比度变换获得的第二图像中缺失的原始图像细节(即残差图像包含的边缘信息)补偿回来，增加图像的视觉效果。 

作为另一种可选地实施方式，终端执行步骤S103将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像，具体可以为：将原始图像和第二图像进行相加，并将相加的结果减去第一图像，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。本实施方式将求和、求差运算合并，只需要使用一个位宽较大的寄存器变量即可完成，在保证精度的前提下，节省了内存。 

在一种可选地实施方式中，在步骤S101之前，终端可以获取原始图像， 并将原始图像的原始比特位宽转换为预设比特位宽，在步骤S103之后，终端还需将目标图像的比特位宽转换为原始比特位宽，并输出转换后的目标图像。这样在步骤S101至S103过程中可以对位宽转换后的图像进行处理。其中，预设比特位宽可以大于原始比特位宽n位，其中，n为大于零的整数，这样可以更好的降低图像噪点或图像量化误差的放大程度，使目标图像平滑区域的色阶现象减弱，图像更加细腻。举例来说，在进行降噪处理之前，将8位图像转换为10位的原始图像，转换过程可以为将8位原始图像低位补0，获得10位的原始图像，然后针对10位的原始图像进行降噪处理，就可得到10位的第一图像，再对10位的第一图像进行对比度变换得到10位的第二图像，针对第一图像和第二图像执行完步骤S103后，获得10位的目标图像。可选地，10位的目标图像转换为8位图像，可以采用直接舍弃低两位，或者四舍五入的方法舍弃低两位。 

在另一种可选的实施方式中，终端在执行步骤S102之后，以及在执行步骤S103之前，终端还可以调整第二图像的饱和度，以使第二图像中的色彩更鲜艳。 

在图1所示的图像增强方法中，终端通过步骤S101对原始图像进行降噪处理，获得第一图像之后，再通过步骤S102对第一图像进行对比度变换，获得第二图像，从而可以降低对比度变换对原始图像中噪点的放大程度；另外，终端还通过步骤S103将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。可见，图1所描述的图像增强方法不仅可以通过对比度变换改善图像视觉效果，还可以降低图像噪声的放大程度，并保留原始图像中的边缘信息，使图像保留相对的真实感。 

请参见图2，图2为本发明实施例公开的另一种图像增强方法的流程示意图，该方法包括以下步骤： 

S201：获取原始图像； 

其中，终端获取原始图像可以通过摄像装置采集获得，具体的，原始图 像主要是通过传感器装置来获得的数字图像。 

S202：采用降噪算法对原始图像进行降噪处理，以获得第一图像； 

其中，降噪算法可以为双指数边缘保护的平滑处理器(BEEPS,Bi-Exponential Edge-Preserving Smoother)算法、中值滤波(Median Filter)算法、双边滤波(Bilateral Filtering)算法、联合双边滤波、向导滤波等降噪算法，其中，上述的降噪算法存在细微的差异，例如双指数边缘保护的平滑处理器算法和中值滤波算法处理速度快，而联合双边滤波和向导滤波等降噪算法处理效果好，具体的，用户可以根据以往不同降噪算法的处理效果选择相应的降噪算法。 

S203：采用对比度限制的自适应直方图均衡算法对第一图像进行对比度变换，以获得第二图像； 

其中，直方图均衡是指分析数字图像的灰度直方图数据，以目标图像的灰度直方图的信息熵最大化为目标，对图像的灰度值进行非线性变换。本发明实施例中，采用对比度限制的自适应直方图均衡算法(CLAHE,Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)，可以对第一图像划分空间区域，分别对每个划分的空间区域进行对比度变换，能够更好的保护图像细节，采用对比度限制，可以进一步的减少对噪点的放大。 

S204：调整第二图像的饱和度为预设饱和度值； 

其中，饱和度是指色彩的鲜艳程度，也称色彩的纯度，通过调整第二图像的饱和度可以使后续获得的目标图像中的色彩更加鲜艳。 

S205：将原始图像和第二图像进行相加，并将相加的结果减去第一图像，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。 

其中，终端通过对原始图像的处理获得了第二图像，该第二图像的对比度比原始图像效果好，但是，经过处理获得的第二图像缺失了保持原始图像真实感最重要的边缘信息，而将原始图像与第一图像进行空间域的减法运算可以获得原始图像中的边缘信息，从而将该边缘信息与第二图像进行空间域的加法运算，可以补偿第二图像的边缘信息，即目标图像增强了图像的对比 度，降低图像噪点的放大程度，又保留了图像的真实感。 

在图2所描述的图像增强方法中，终端获取原始图像，并采用降噪算法对原始图像进行降噪处理，获得第一图像；然后，采用对比度限制的自适应直方图均衡算法对第一图像进行对比度变换，获得第二图像，还对第二图像进行饱和度的调整；最后，将原始图像和第二图像进行相加，并将相加的结果减去第一图像，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。可见，图2所描述的图像增强方法不仅可以降低放大原始图像中的噪点的程度，增强图像的对比度，保留图像的真实感，而且通过采用对比度限制的自适应直方图均衡算法可以限制图像局部对比度的增强幅度，从而进一步限制噪点的放大。 

请参见图3，图3为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图，如图3所示，该终端可以包括以下单元。 

降噪单元1，用于将原始图像进行降噪处理，以获得第一图像； 

变换单元2，用于将第一图像进行对比度变换，以获得第二图像； 

图像运算单元3，用于将原始图像、降噪单元1中的第一图像和变换单元2中的第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。 

作为一种可选的实施方式，图像运算单元具体用于将原始图像和变换单元获得的第二图像进行相加，并将相加的结果减去第一图像，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。 

请一并参见图4，图4为本发明实施例公开的另一种终端的结构示意图，图4所示的终端是在图3所示的终端的基础上进一步优化获得的，图4与图3所示的终端相比较，图4所示的终端还可以进一步的包括以下单元： 

获取单元4，用于获取原始图像，并将获取的原始图像的原始比特位宽转换为预设比特位宽。 

其中，该预设比特位宽大于原始比特位宽n位，该n可以为大于零的整数，将原始图像转换为高位宽的图像，可以更好的降低噪点的放大程度。 

相应地，在包含获取单元4的终端中，还可以包括输出单元5。 

输出单元5，用于将目标图像的比特位宽转换为获取单元4中原始图像中的原始比特位宽，并输出转换后的目标图像。 

可选地，在图4所示的终端中，该终端还可以包括调整单元6，调整单元6用于调整变换单元中第二图像的饱和度为预设饱和度值，并触发图像运算单元执行相应的操作。 

另外，在图3和图4所示的终端中，图像运算单元3可以包括以下单元： 

第一处理单元31，用于将原始图像减去第一图像，以获得残差图像，其中，残差图像包括原始图像中的边缘信息； 

第二处理单元32，用于将第一处理单元31获得的残差图像与第二图像进行相加，以获得目标图像。 

其中，第一处理单元31用于将获取单元4中的原始图像减去降噪单元1中的第一图像，获得残差图像，并触发第二处理单元32将第一处理单元31中的残差图像与变换单元中的第二图像进行合并，从而得到目标图像。 

在图3和图4所描述的终端中，降噪单元1具体用于采用降噪算法对原始图像进行降噪处理，以获得第一图像。 

其中，该降噪算法可以为双指数边缘保护的平滑处理器(BEEPS,Bi-Exponential Edge-Preserving Smoother)算法、中值滤波(Median Filter)、双边滤波(Bilateral Filtering)算法、联合双边滤波、向导滤波等降噪算法，其中，上述的降噪算法存在细微的差异，例如双指数边缘保护的平滑处理器算法和中值滤波算法处理速度快，而联合双边滤波和向导滤波等降噪算法处理效果好，具体的，用户可以根据以往不同降噪算法的处理效果选择具体的降噪算法。 

在图3和图4对应的实施例中，降噪单元可以将原始图像进行降噪处理，以获得第一图像，变换单元可以将第一图像进行对比度变换，以获得第二图像，最后，图像运算单元可以将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。可见，图3和图4所 描述的终端可以降低单纯进行对比度变换对原始图像噪点的放大程度，还可以通过图像预案算单元使目标图像在进行对比度变换获得更好视觉效果的同时，保留原始图像的细节。进一步地，在图4所描述的终端中，获取单元4可以将获得的原始图像进行位宽的变换，降噪单元、变换单元和图像运算单元可以对变换后的图像进行处理，并由输出单元还可以将获得的目标图像转换为原始位宽大小，从而使图像增强过程更加灵活，获得更好的视觉效果。 

请参见图5，是本发明实施例公开的又一种终端的结构示意图，如图5所示，该终端包括：至少一个处理器01，例如CPU，至少一个图像获取装置03，存储器04，以及输出装置05。其中，通信总线02用于实现这些组件之间的通信连接。其中，图像获取装置03可以包括图像采集传感器、图像处理芯片等。存储器04可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器04可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器01的存储装置。其中，输出装置05可以为显示屏、输出接口以及其他人机交互界面等。其中，处理器01可以结合图3和图4所描述的终端，存储器04中存储一组程序代码，且处理器01调用存储器04中存储的程序代码，用于执行以下操作： 

处理器01将图像获取装置03获取的原始图像进行降噪处理，以获得第一图像； 

将第一图像进行对比度变换，以获得第二图像； 

将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。 

作为一种可选地实施方式，处理器01将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像具体可以为将原始图像和第二图像进行相加，并将相加的结果减去第一图像，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像。 

作为另一种可选地实施方式，处理器01将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像中边缘信息的目标图像具体可 以为： 

将原始图像减去第一图像，以获得残差图像，其中，残差图像包括原始图像中的边缘信息； 

将残差图像与第二图像进行相加，以获得目标图像。 

可选地，处理器01在执行将原始图像进行降噪处理，获得第一图像之前，还可以调用图像获取装置03获取原始图像，并将原始图像的原始比特位宽转换为预设比特位宽。相应地，处理器01在将原始图像、第一图像和第二图像进行预设的图像运算，以获得包含原始图像的边缘信息的目标图像之后，还可以将目标图像的比特位宽转换为原始比特位宽，并调用输出装置05将转换后的目标图像输出。其中，预设比特位宽大于原始比特位宽n位，其中，n为大于零的整数，高位宽的图像增强过程可以更好的降低噪点的放大程度。 

本发明实施例中，处理器01还可以调用存储器中的程序调整第二图像的饱和度为预设饱和度值。具体的，处理器01可以采用降噪算法对原始图像进行降噪处理，以获得第一图像。 

具体的，本实施例中介绍的终端可以实施本发明结合图1或图2介绍的图像增强的方法实施例中的部分或全部流程。 

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。 

本发明实施例终端或设备中的单元或子单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。 

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。 

以上对本发明实施例公开的图像增强方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是 用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。 

Claims (8)

1.一种图像增强方法，其特征在于，包括：

将原始图像进行降噪处理，以获得第一图像；

将所述第一图像进行对比度变换，以获得第二图像；

将所述原始图像、所述第一图像和所述第二图像进行预设的图像运算，以获得包含所述原始图像中边缘信息的目标图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始图像、所述第一图像和所述第二图像进行预设的图像运算，以获得包含所述原始图像中边缘信息的目标图像，包括：

将所述原始图像和所述第二图像进行相加，并将所述相加的结果减去所述第一图像，以获得包含所述原始图像中边缘信息的目标图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始图像、所述第一图像和所述第二图像进行预设的图像运算，以获得包含所述原始图像的边缘信息的目标图像，包括：

将所述原始图像减去所述第一图像，以获得残差图像，其中，所述残差图像包括所述原始图像中的边缘信息；

将所述残差图像与所述第二图像进行相加，以获得目标图像。

4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，

所述将原始图像进行降噪处理，获得第一图像之前，所述方法还包括：

获取原始图像，并将所述原始图像的原始比特位宽转换为预设比特位宽；

所述将所述原始图像、所述第一图像和所述第二图像进行预设的图像运算，以获得包含所述原始图像的边缘信息的目标图像之后，所述方法还包括：

将所述目标图像的比特位宽转换为所述原始比特位宽，并输出转换后的所述目标图像。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设比特位宽大于所述原始比特位宽n位，其中，n为大于零的整数。

6.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图像进行对比度变换，获得第二图像，包括：

采用对比度限制的自适应直方图均衡算法对所述第一图像进行对比度变换，以获得第二图像。

7.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将原始图像进行降噪处理，以获得第一图像，包括：

采用降噪算法对原始图像进行降噪处理，以获得第一图像。

8.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一图像进行对比度变换，以获得第二图像之后，以及将所述原始图像、所述第一图像和所述第二图像进行预设的图像运算，以获得包含所述原始图像中边缘信息的目标图像之前，所述方法还包括：

调整所述第二图像的饱和度为预设饱和度值。