CN104574328A - 一种基于直方图分割的彩色图像增强方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于直方图分割的彩色图像增强方法，涉及图像处理领域，用于解决现有的彩色图像增强方法计算量大或增强效果不好的问题，本发明提供的方法包括步骤：按照灰度中值和分割后直方图等面积原则对待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的灰度直方图依次进行两次分割：对上一步骤分割后得到的R、G、B各分量子图的四个灰度级区域分别进行直方图均衡化；计算待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的各像素点的灰度级占所述待增强的彩色图像的对应像素点的灰度级总数的比例，并根据计算出的比例将上一步骤中得到的直方图均衡化后的R、G、B分量子图进行合并。上述方案运算复杂度较低，图像增强效果良好。

Description

一种基于直方图分割的彩色图像增强方法

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是指一种基于直方图分割的彩色图像增强方法。

背景技术

图像增强技术能够改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。因此，在近些年得到了快速的发展。

目前，业内彩色图像增强的方法主要有以下几种：

1、先将图像从RGB彩色空间转换为H IS彩色空间，然后增强亮度分量I，但是这种方法由于需要进行彩色空间的相互转化，因此计算量通常比较大。

2、先把彩色图像分为R、G、B共3幅子图像，然后分别对这3幅子图像进行处理，处理后再合并，但是经此种彩色图像增强方法处理后的图像色彩失真严重。

3直接处理3维彩色图像,将R、G、B三幅子图像的联合概率密度计算出来,然后根据此概率密度进行直方图均衡化，但是这种方法计算联合概率密度算法复杂，运算量大。

可见，现有的彩色图像增强方法存在计算量大或增强效果不好的问题，因此，急需一种增强效果好且运算复杂度低的彩色图像增强方法。

发明内容

为了解决现有的彩色图像增强方法计算量大或增强效果不好的问题，本发明提供一种基于直方图分割的彩色图像增强方法，该方法运算复杂度较低，图像增强效果良好。

本发明提供的一种基于直方图分割的彩色图像增强方法，包括以下步骤：

按照灰度中值和分割后直方图等面积原则对待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的灰度直方图依次进行两次分割，得到R、G、B各分量子图的四个灰度级区域；

对R、G、B各分量子图的四个灰度级区域分别进行直方图均衡化，得到直方图均衡化后的R、G、B分量子图；

计算所述待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的各像素点的灰度级占所述待增强的彩色图像的对应像素点的灰度级总数的比例，并根据计算出的比例将上一步骤中得到的所述直方图均衡化后的R、G、B分量子图进行合并。

上述方法中，所述按照灰度中值和分割后直方图等面积原则对待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的灰度直方图依次进行两次分割，得到R、G、B各分量子图的四个灰度级区域，包括步骤：

对于每幅R、G、B分量子图，根据当前R/G/B分量子图的灰度中值对当前R/G/B分量子图进行一次分割，得到当前R/G/B分量子图的前半部灰度级区域和后半部灰度级区域；

根据最大信息熵理论，按照等面积分割原则，用两个分别处于当前R/G/B分量子图的前半部灰度级区域、后半部灰度级区域内的灰度级、分别对当前R/G/B分量子图的前半部灰度级区域和后半部灰度级区域进行灰度直方图等面积分割，得到当前R/G/B分量子图的第一灰度级区域至第四灰度级区域。

上述方法中，所述对R、G、B各分量子图的四个灰度级区域分别进行直方图均衡化的步骤中，对每幅R/G/B分量子图的四个灰度级区域分别进行直方图均衡化的方法为：

分别计算当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度；

计算当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的累积分布函数；

根据上一步骤计算的所述累积分布函数计算当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域的直方图均衡化变换公式；

根据各区域的直方图均衡化变换公式对当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域分别进行直方图均衡化。

其中，所述当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的计算方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_1^r\left(r_i\right)=n_{i,1}^r/n_1^r\\ P_2^r\left(r_i\right)=n_{i,2}^r/n_2^r\\ P_3^r\left(r_i\right)=n_{i,3}^r/n_3^r\\ P_4^r\left(r_i\right)=n_{i,4}^r/n_4^r\end{array}\right.$

其中，上标r＝R，G，B，分别用于表示对应R、G、B分量子图的参数； 分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中灰度级为r_i的像素个数；分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中总的像素个数；分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中灰度级为r_i的概率密度。

其中，所述当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的累积分布函数的计算方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{C}_1^r\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{P}_1^r\left(r_i\right)\\ C_2^r\left(x\right)=\underset{i=l+1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{P}_2^r\left(r_i\right)\\ C_3^r\left(x\right)=\underset{i=m+1}{\overset{u}{\mathrm{\Σ}}}{P}_3^r\left(r_i\right)\\ C_4^r\left(x\right)=\underset{i=u+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{P}_4^r\left(r_i\right)\end{array}\right.$

其中，r₀和r_l为r分量子图的第一灰度级区域的灰度级上限和下限；r_l+1和r_m为r分量子图的第二灰度级区域的灰度级上限和下限；r_m+1和r_u为r分量子图的第三灰度级区域的灰度级上限和下限；r_u+1和r_N-1为r分量子图的第四灰度级区域的灰度级上限和下限；分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的累积分布函数。

其中，所述当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域的直方图均衡化变换公式的计算方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{g}_1^r\left(x\right)=r_0+(r_l-r_0)C_1^r\left(x\right)\\ g_2^r\left(x\right)=r_{l+1}+(r_m-r_{l+1})C_2^r\left(x\right)\\ g_3^r\left(x\right)=r_{m+1}+(r_u-r_{m+1})C_3^r\left(x\right)\\ g_4^r\left(x\right)=r_{u+1}+(r_{N-1}-r_{u+1})C_4^r\left(c\right)\end{array}\right.$

其中，分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域的直方图均衡化变换公式。

其中，所述待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的各像素点的灰度级占所述待增强的彩色图像的对应像素点的灰度级总数的比例的计算方法为：

$\stackrel{\‾}{I_r(i,j)}=\frac{I_r(i,j)}{I_R(i,j)+I_G(i,j)+I_B(i,j)}$

其中，r＝R，G，B，I_r(i,j)表示待增强的彩色图像的r分量子图的像素点(i,j)的灰度级数，表示r分量子图的像素点(i,j)的灰度级占所述待增强的彩色图像的对应像素点(i,j)的灰度级总数的比例。

其中，采用以下公式将所述直方图均衡化后的R、G、B分量子图进行合并：

$R(i,j):G(i,j):B(i,j)=[C_R(i,j)\×\stackrel{\‾}{R(i,j)}]:[C_G(i,j)\×\stackrel{\‾}{G(i,j)}]:[C_B(i,j)\×\stackrel{\‾}{B(i,j)}]$

其中，R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分别表示待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的像素点(i,j)的灰度级数；分别表示直方图均衡化后的R、G、B分量子图的对应像素点(i,j)的灰度级数；r＝R，G，B时，C_r(i,j)的计算方法为：

$C_r(i,j)=\log [1+\frac{\mathrm{\α}\×I_r(i,j)}{I_R(i,j)+I_G(i,j)+I_B(i,j)}]$

其中，α为预定值。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

上述方案中，首先按照灰度中值和分割后直方图等面积原则对待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的灰度直方图分别进行两次分割，随后对分割后的各子灰度级区域分别进行均衡化处理，然后通过计算R、G、B各分量子图的灰度级占原彩色图像灰度级总数的比例，将均衡化处理后的R、G、B各分量子图进行合并。该方法计算简单，且通过试验证明该方法不仅增强效果明显，而且图片的色彩保持较好，具有很大的实用性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于直方图分割的彩色图像增强方法流程图；

图2为图1中步骤S1的具体实施方法流程图；

图3为图1中步骤S2的具体实施流程图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

图1为本发明实施例提供的一种基于直方图分割的彩色图像增强方法流程图，如图1中所示，该方法包括以下步骤：

S1：按照灰度中值和分割后直方图等面积原则对待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图(即R分量子图、G分量子图、B分量子图共3幅分量子图)的灰度直方图依次进行两次分割，得到R、G、B各分量子图的四个灰度级区域。

S2：对R、G、B各分量子图的四个灰度级区域分别进行直方图均衡化，得到直方图均衡化后的R、G、B分量子图。

S3：计算待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的各像素点的灰度级占待增强的彩色图像的对应像素点的灰度级总数的比例，并根据计算出的比例将步骤S2中得到的直方图均衡化后的R、G、B分量子图进行合并。

图2为图1中步骤S1的具体实施方法流程图，如图2中所示，S2包括步骤：

S11：对于每幅R、G、B分量子图，根据当前R/G/B分量子图的灰度中值对当前R/G/B分量子图进行一次分割，得到当前R/G/B分量子图的前半部灰度级区域和后半部灰度级区域。

S12：根据最大信息熵理论，按照等面积分割原则，用两个分别处于当前R/G/B分量子图的前半部灰度级区域、后半部灰度级区域内的灰度级、分别对当前R/G/B分量子图的前半部灰度级区域和后半部灰度级区域进行灰度直方图等面积分割，得到当前R/G/B分量子图的第一灰度级区域至第四灰度级区域，从而在保持原图亮度的基础上进一步提高增强效果。

例如，以R分量子图为例，S11先根据R分量子图的图像灰度中值R_m进行一次分割，得到前半部灰度级区域R^L和后半部灰度级区域R^U。随后S12中按照等面积分割原则,用第l个灰度级R_l、第u个灰度级R_u分别对前半部灰度级区域R^L和后半部灰度级区域R^U进行灰度直方图等面积分割，得到当前R分量子图的4个灰度级区域,即当前R分量子图的第一灰度级区域R₁、第二灰度级区域R₂、第三灰度级区域R₃、第四灰度级区域R₄。则R分量子图的整个灰度级区域R和其被分割而成的各灰度级区域有如下关系：

R＝R₁YR₂YR₃YR₄  (1)其中，各区域的具体灰度值范围用数学方式表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{R}_1=\left\{R(i,j)\right|R_0\&le;R(i,j)\&le;R_l,\&ForAll;R(i,j)\&Element;R^L\}\\ R_2=\left\{R(i,j)\right|R_l<R(i,j)\&le;R_m,\&ForAll;R(i,j)\&Element;R^L\}\\ R_3=\left\{R(i,j)\right|R_E<R(i,j)\&le;R_u,\&ForAll;R(i,j)\&Element;R^U\}\\ R_4=\left\{R(i,j)\right|R_u<R(i,j)\&le;R_{N-1},\&ForAll;R(i,j)\&Element;R^u\}\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中，R₀为R分量子图的第1个灰度级，R_N-1为R分量子图的第N个灰度级同时也是R分量子图的灰度级上限。G分量子图和B分量子图的分割方法类似，此处不再赘述。

图3为图1中步骤S2的具体实施流程图，如图3中所示，对每幅R/G/B分量子图的四个灰度级区域分别进行直方图均衡化的方法包括步骤：

S31：分别计算当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度。优选地，当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的计算方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_1^r\left(r_i\right)=n_{i,1}^r/n_1^r\\ P_2^r\left(r_i\right)=n_{i,2}^r/n_2^r\\ P_3^r\left(r_i\right)=n_{i,3}^r/n_3^r\\ P_4^r\left(r_i\right)=n_{i,4}^r/n_4^r\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，上标r＝R，G，B，分别用于表示对应R、G、B分量子图的参数； 分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中灰度级为r_i的像素个数；分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中总的像素个数；分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中灰度级为r_i的概率密度。

S32：计算当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的累积分布函数。优选地，当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的累积分布函数的计算方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{C}_1^r\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{l}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_1^r\left(r_i\right)\\ C_2^r\left(x\right)=\underset{i=l+1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_2^r\left(r_i\right)\\ C_3^r\left(x\right)=\underset{i=m+1}{\overset{u}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_3^r\left(r_i\right)\\ C_4^r\left(x\right)=\underset{i=u+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_4^r\left(r_i\right)\end{array}\right.---\left(4\right)$

其中，r₀和r_l为r分量子图的第一灰度级区域的灰度级上限和下限；r_l+1和r_m为r分量子图的第二灰度级区域的灰度级上限和下限；r_m+1和r_u为r分量子图的第三灰度级区域的灰度级上限和下限；r_u+1和r_N-1为r分量子图的第四灰度级区域的灰度级上限和下限；分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的累积分布函数。

S33：根据上一步骤计算的累积分布函数计算当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域的直方图均衡化变换公式。优选地，当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域的直方图均衡化变换公式的计算方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{g}_1^r\left(x\right)=r_0+(r_l-r_0)C_1^r\left(x\right)\\ g_2^r\left(x\right)=r_{l+1}+(r_m-r_{l+1})C_2^r\left(x\right)\\ g_3^r\left(x\right)=r_{m+1}+(r_u-r_{m+1})C_3^r\left(x\right)\\ g_4^r\left(x\right)=r_{u+1}+(r_{N-1}-r_{u+1})C_4^r\left(c\right)\end{array}\right.---\left(5\right)$

其中，分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域的直方图均衡化变换公式。

S34：根据各区域的直方图均衡化变换公式对当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域分别进行直方图均衡化。

对原图像中的每个像素点,其对应的R,G,B分量子图的灰度级数存在一定的比例关系。设R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分别表示待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的像素点(i,j)的灰度级数；分别表示直方图均衡化后的R、G、B分量子图的对应像素点(i,j)的灰度级数。但是 $R(i,j):G(i,j):B(i,j)=\stackrel{\&OverBar;}{R(i,j)}:\stackrel{\&OverBar;}{G(i,j)}:\stackrel{\&OverBar;}{B(i,j)}$ 未必成立，因为增强后的R、G、B各分量子图之间的灰度级比例未必保持不变，可能会导致处理后的图像色彩失真。为解决该问题，本发明实施例提供的基于直方图的彩色图像增强方法中引入了色彩恢复系数C_r(i,j)，色彩恢复系数C_r(i,j)的定义为：

其中，r＝R，G，B；f为映射函数，表示r分量子图的像素点(i,j)的灰度级占待增强的彩色图像的对应像素点(i,j)的灰度级总数的比例，α为一具有预定取值的参数。

由于人眼对图像亮度的感知具有对数数学形式的响应，因此优选地，将C_r(i,j)计算中的映射函数在对数域中进行处理：

$C_r(i,j)=\log [\mathrm{\&alpha;}\&times;\stackrel{\&OverBar;}{I_r(i,j)}]---\left(7\right)$

进一步地，为确保色彩恢复因子为正数，用log(1+x)函数来代替log(x)函数，则有：

$C_r(i,j)=\log [1+\mathrm{\&alpha;}\&times;\stackrel{\&OverBar;}{I_r(i,j)}]---\left(8\right)$

对于参数α的选择，可根据实验进行调整。

优选地，上述色彩恢复系数C_r(i,j)的计算公式中，待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的各像素点的灰度级占待增强的彩色图像的对应像素点的灰度级总数的比例的计算方法为：

$\stackrel{\&OverBar;}{I_r(i,j)}=\frac{I_r(i,j)}{I_R(i,j)+I_G(i,j)+I_B(i,j)}---\left(9\right)$

其中，r＝R，G，B，I_r(i,j)表示待增强的彩色图像的r分量子图的像素点(i,j)的灰度级数。

根据公式(9)可分别计算出R、G、B各分量子图的各像素点的灰度级占待增强的彩色图像的对应像素点的灰度级总数的比例并将其代入公式(8)得到公式(10)计算出R、G、B各分量子图的各像素点的色彩恢复系数：

$C_r(i,j)=\log [1+\frac{\mathrm{\&alpha;}\&times;I_r(i,j)}{I_R(i,j)+I_G(i,j)+I_B(i,j)}]---\left(10\right)$

随后即可采用色彩恢复系数C_r(i,j)，根据以下公式(11)将直方图均衡化后的R、G、B分量子图很好地合并，得到增强效果很好的彩色图像：

$R(i,j):G(i,j):B(i,j)=[C_R(i,j)\&times;\stackrel{\&OverBar;}{R(i,j)}]:[C_G(i,j)\&times;\stackrel{\&OverBar;}{G(i,j)}]:[C_B(i,j)\&times;\stackrel{\&OverBar;}{B(i,j)}]---\left(11\right)$

上述方案中，首先按照灰度中值和分割后直方图等面积原则对待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的灰度直方图分别进行两次分割，随后对分割后的各子灰度级区域分别进行均衡化处理，然后通过计算R、G、B各分量子图的灰度级占原彩色图像灰度级总数的比例，将均衡化处理后的R、G、B各分量子图进行合并。该方法计算简单，且通过试验证明该方法不仅增强效果明显，而且图片的色彩保持较好，具有很大的实用性。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于直方图分割的彩色图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

按照灰度中值和分割后直方图等面积原则对待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的灰度直方图依次进行两次分割，得到R、G、B各分量子图的四个灰度级区域；

对R、G、B各分量子图的四个灰度级区域分别进行直方图均衡化，得到直方图均衡化后的R、G、B分量子图；

计算所述待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的各像素点的灰度级占所述待增强的彩色图像的对应像素点的灰度级总数的比例，并根据计算出的比例将上一步骤中得到的所述直方图均衡化后的R、G、B分量子图进行合并。

2.如权利要求1所述的基于直方图分割的彩色图像增强方法，其特征在于，所述按照灰度中值和分割后直方图等面积原则对待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的灰度直方图依次进行两次分割，得到R、G、B各分量子图的四个灰度级区域，包括步骤：

对于每幅R、G、B分量子图，根据当前R/G/B分量子图的灰度中值对当前R/G/B分量子图进行一次分割，得到当前R/G/B分量子图的前半部灰度级区域和后半部灰度级区域；

根据最大信息熵理论，按照等面积分割原则，用两个分别处于当前R/G/B分量子图的前半部灰度级区域、后半部灰度级区域内的灰度级、分别对当前R/G/B分量子图的前半部灰度级区域和后半部灰度级区域进行灰度直方图等面积分割，得到当前R/G/B分量子图的第一灰度级区域至第四灰度级区域。

3.如权利要求2所述的基于直方图分割的彩色图像增强方法，其特征在于，所述对R、G、B各分量子图的四个灰度级区域分别进行直方图均衡化的步骤中，对每幅R/G/B分量子图的四个灰度级区域分别进行直方图均衡化的方法为：

分别计算当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度；

计算当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的累积分布函数；

根据上一步骤计算的所述累积分布函数计算当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域的直方图均衡化变换公式；

根据各区域的直方图均衡化变换公式对当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域分别进行直方图均衡化。

4.如权利要求3所述的基于直方图分割的彩色图像增强方法，其特征在于，所述当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的计算方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_1^r\left(r_1\right)=n_{i,1}^r/n_1^r\\ P_2^r\left(r_i\right)=n_{i,2}^r/n_2^r\\ P_3^r\left(r_i\right)=n_{i,3}^r/n_3^r\\ P_4^r\left(r_i\right)=n_{i,4}^r/n_4^r\end{array}\right.$

其中，上标r＝R，G，B，分别用于表示对应R、G、B分量子图的参数； 分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中灰度级为r_i的像素个数；分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中总的像素个数；分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中灰度级为r_i的概率密度。

5.如权利要求4所述的基于直方图分割的彩色图像增强方法，其特征在于，所述当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的累积分布函数的计算方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{C}_1^r\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{l}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_1^r\left(r_i\right)\\ C_2^r\left(x\right)=\underset{i=l+1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_2^r\left(r_i\right)\\ C_3^r\left(x\right)=\underset{i=m+1}{\overset{u}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_3^r\left(r_i\right)\\ C_4^r\left(x\right)=\underset{i=u+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_4^r\left(r_i\right)\end{array}\right.$

其中，r₀和r_l为r分量子图的第一灰度级区域的灰度级上限和下限；r_l+1和r_m为r分量子图的第二灰度级区域的灰度级上限和下限；r_m+1和r_u为r分量子图的第三灰度级区域的灰度级上限和下限；r_u+1和r_N-1为r分量子图的第四灰度级区域的灰度级上限和下限；分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域中各灰度级的概率密度的累积分布函数。

6.如权利要求5所述的基于直方图分割的彩色图像增强方法，其特征在于，所述当前R/G/B分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域的直方图均衡化变换公式的计算方法为：

$\left\{\begin{array}{c}{g}_1^r\left(x\right)=r_0+(r_l-r_0)C_1^r\left(x\right)\\ g_2^r\left(x\right)=r_{l+1}+(r_m-r_{l+1})C_2^r\left(x\right)\\ g_3^r\left(x\right)=r_{m+1}+(r_u-r_{m+1})C_3^r\left(x\right)\\ g_4^r\left(x\right)=r_{u+1}+(r_{N-1}-r_{u+1})C_4^r\left(x\right)\end{array}\right.$

其中，分别表示r分量子图的第一、第二、第三、第四灰度级区域的直方图均衡化变换公式。

7.如权利要求1至6任一项所述的基于直方图分割的彩色图像增强方法，其特征在于，所述待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的各像素点的灰度级占所述待增强的彩色图像的对应像素点的灰度级总数的比例的计算方法为：

$\stackrel{\&OverBar;}{I_r(i,j)}=\frac{I_r(i,j)}{I_R(i,j)+I_G(i,j)+I_B(i,j)}$

其中，r＝R，G，B，I_r(i,j)表示待增强的彩色图像的r分量子图的像素点(i,j)的灰度级数，表示r分量子图的像素点(i,j)的灰度级占所述待增强的彩色图像的对应像素点(i,j)的灰度级总数的比例。

8.如权利要求7所述的基于直方图分割的彩色图像增强方法，其特征在于，采用以下公式将所述直方图均衡化后的R、G、B分量子图进行合并：

$R(i,j):G(i,j):B(i,j)=[C_R(i,j)\&times;\stackrel{\&OverBar;}{R(i,j)}]:[C_G(i,j)\&times;\stackrel{\&OverBar;}{G(i,j)}]:[C_B(i,j)\&times;\stackrel{\&OverBar;}{B(i,j)}]$

其中，R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分别表示待增强的彩色图像的R、G、B各分量子图的像素点(i,j)的灰度级数；分别表示直方图均衡化后的R、G、B分量子图的对应像素点(i,j)的灰度级数；r＝R，G，B时，C_r(i,j)的计算方法为：

$C_r(i,j)=\log [+\frac{\mathrm{\&alpha;}\&times;I_r(i,j)}{I_R(i,j)+I_G(i,j)+I_B(i,j)}]$

其中，α为预定值。