CN105184754B - 图像对比度增强方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种图像对比度增强方法，该方法通过分别计算同一列相邻两行和同一行相邻两列的像素之间的灰阶差的绝对值，依据该绝对值分别计算第一、第二灰阶值权重，再通过第一、第二灰阶值权重进行累加计算和归一化处理，最终获得增强灰阶表，进而对各个像素的灰阶值进行重新分配，能够提高图像的对比度，减小图像失真，优化显示效果。

Description

图像对比度增强方法
技术领域
本发明涉及显示技术领域，尤其涉及一种图像对比度增强方法。
背景技术
图像增强技术是图像处理技术的一种，它可以显著改善图像质量，使得图像内容更有层次感并且主观观测效果更符合人们需求。现实生活中，原始图像往往存在各种问题，例如：拍照时光圈偏小，导致图像偏暗；场景的对比度较低，而使得图像重点不突出；曝光过度，导致影像失常，照片泛白等。通过图像增强技术可以有效解决上述问题，提升显示质量。
常见的图像增强技术包括：饱和度增强和对比度增强，相比于饱和度增强，对比度增强受到的关注度更高。对比度增强是通过调节图像的灰阶分布，增加图像灰阶的分布范围，以提高图像整体或部分的对比度，改善视觉效果。而对比度增强又分为：直方图均衡(Histogram Equalization)与伽马校正，其中伽马校正方法将伽马函数作为映射函数使用，从而提高图像对比度，该方法在用于对比度增强时，很难设置一个适合于每幅图像的伽马值，且当设置了错误的伽马值时，原始色彩可能会发生变化。直方图均衡方法是通过压缩像素数较少的灰阶并扩展像素数较多的灰阶，从而使得处理后图像获得较高的对比度。
直方图均衡方法又分为：全局直方图均衡(Global Histogram Equalization，GHE)及局部直方图均衡(Local Histogram Equalization，LHE)，全局直方图均衡主要通过修改图像直方图分布达到对比度增强的目的；而局部直方图均衡是预先定义一个局部对比度，然后增强该局部对比度达到增强图像细节的效果。
图1、图2所示分别为原始图像的直方图与显示效果图，能够看出原始图像的对比度非常低，显示效果差。
采用现有的全局直方图均衡方法对图像做对比度增强通常包括以下步骤：
步骤1、将图像转为灰阶图，转换公式为：
Gray(i,j)＝((R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3
其中，Gray(i,j)为一像素的灰阶值，R(i,j)、G(i,j)、和B(i,j)分别为该像素的红色、绿色、及蓝色子像素对应的灰阶值；
步骤2、如图3所示，按照灰阶值从0到255统计每一灰阶值对应的像素数量，并相应制作直方图；
步骤3、如图4所示，将灰阶值从0到255对每一灰阶值对应的像素数量做直方图累加计算，计算公式为:
其中，H(j)表示对应于灰阶值j的像素数量；
步骤4、如图5所示，将直方图累加的最大值归一化，计算公式为：
再将归一化处理后的数据乘上255，得到：
out(x)＝N(x)×255；
步骤5、依据out(x)通过查表获得对应的新的灰阶值。
图6、图7所示分别为经上述现有的全局直方图均衡方法对图像做对比度增强后图像的直方图与显示效果图，能够看出对比度增强后图像的对比度得到了一定程度的提高，显示效果得以改善，但对比度仍较低，显示图像存在失真。
发明内容
本发明的目的在于提供一种图像对比度增强方法，能够提高图像的对比度，减小图像失真，优化显示效果。
为实现上述目的，本发明提供了一种图像对比度增强方法，包括如下步骤：
步骤1、提供一由呈矩阵式排布的多个像素组成的图像，并将该图像转换为灰阶图；
步骤2、计算每同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1和第一灰阶值权重k1；
每同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的计算公式为：
Q1＝abs(Gray(i，j)－Gray(i+1，j))
第一灰阶值权重k1的计算公式为：
其中，同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的取值范围为0至255，n为大于1的正整数；
依据第一灰阶值权重k1与每同一列相邻两行像素的灰阶值进行累加计算，计算公式为：
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数，Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值，Gray(i+1,j)为第i+1行第j列像素的灰阶值，H1(a)为灰阶值为a的像素数量，C1(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i+1，j)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；
步骤3、计算每同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2和第二灰阶值权重k2；
每同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的计算公式为：
Q2＝abs(Gray(i，j)－Gray(i，j+1))
第二灰阶值权重的计算公式为：
其中，同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的取值范围为0至255，n为大于1的正整数且与步骤2中的取值相同；
依据第二灰阶值权重k2与每同一行相邻两列像素的灰阶值进行累加计算，计算公式为：
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数，Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值，Gray(i,j+1)为第i行第j+1列像素的灰阶值，H3(a)为灰阶值为a的像素数量，C3(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i，j+1)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；
步骤4、将步骤2中的C1(X)与步骤3中C3(X)相加得到C(X)；
C(X)＝C1(X)+C3(X)
步骤5、最大值归一化，计算公式为：
再将N(X)乘以255计算得到增强灰阶表out(X)，并通过查表得到新的输出灰阶值out_gray(i,j)。
所述每一像素包括：红色、绿色、和蓝色子像素。
该图像转为灰阶图的转换公式为：
Gray(i,j)＝(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3
其中，R(i,j)、G(i,j)、和B(i,j)分别为第i行第j列像素的红色、绿色、及蓝色子像素对应的灰阶值。
X为0到255之间的正整数。
所述第一灰阶值权重k1与第二灰阶值权重k2相同或不同。
所述步骤1中的图像为平面显示设备显示的图像。
所述步骤2与步骤3中n为2、3、或4。
所述第一灰阶值权重k1和同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的n次方根成反比，所述第二灰阶值权重k2和同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的n次方根成反比。
本发明的有益效果：本发明提供的一种图像对比度增强方法，通过分别计算同一列相邻两行和同一行相邻两列的像素之间的灰阶差的绝对值，依据该绝对值分别计算第一、第二灰阶值权重，再通过第一、第二灰阶值权重进行累加计算和归一化处理，最终获得增强灰阶表，进而对各个像素的灰阶值进行重新分配，能够提高图像的对比度，减小图像失真，优化显示效果。
为了能更进一步了解本发明的特征以及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而附图仅提供参考与说明用，并非用来对本发明加以限制。
附图说明
下面结合附图，通过对本发明的具体实施方式详细描述，将使本发明的技术方案及其它有益效果显而易见。
附图中，
图1为原始图像的直方图；
图2为原始图像的显示效果图；
图3为采用现有的全局直方图均衡方法对图像做对比度增强的步骤2的示意图；
图4为采用现有的全局直方图均衡方法对图像做对比度增强的步骤3的示意图；
图5为采用现有的全局直方图均衡方法对图像做对比度增强的步骤4的示意图；
图6为经现有的全局直方图均衡方法对图像做对比度增强后图像的直方图；
图7为经现有的全局直方图均衡方法对图像做对比度增强后图像的显示效果图；
图8为本发明的图像对比度增强方法的流程图；
图9为本发明的图像对比度增强方法的步骤4的示意图；
图10为本发明的图像对比度增强方法的步骤5的示意图；
图11经本发明的图像对比度增强方法对图像做对比度增强后图像的直方图；
图12经本发明的图像对比度增强方法对图像做对比度增强后图像的显示效果图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及其效果，以下结合本发明的优选实施例及其附图进行详细描述。
请参阅图8，本发明提供一种图像对比度增强方法，包括如下步骤：
步骤1、提供一由呈矩阵式排布的多个像素组成的图像，并将该图像转换为灰阶图。
具体地，所述每一像素包括：红色、绿色、和蓝色子像素。该图像转为灰阶图的转换公式为：
Gray(i,j)＝((R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3
其中，R(i,j)、G(i,j)、和B(i,j)分别为第i行第j列像素的红色、绿色、及蓝色子像素对应的灰阶值。
该步骤1中的图像为平面显示设备如LCD显示器、OLED显示器等显示的图像。
步骤2、计算每同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1和第一灰阶值权重k1；
每同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的计算公式为：
Q1＝abs(Gray(i，j)－Gray(i+1，j))
第一灰阶值权重k1的计算公式为：
其中，同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的取值范围为0至255，n为大于1的正整数，进一步地，n的取值优选为2、3、或4。
由第一灰阶值权重k1的计算公式可知所述第一灰阶值权重k1和同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的n次方根成反比，
依据第一灰阶值权重k1与每同一列相邻两行像素的灰阶值进行累加计算，计算公式为：
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数，Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值，Gray(i+1,j)为第i+1行第j列像素的灰阶值，H1(a)为灰阶值为a的像素数量，C1(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i+1，j)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；X为0到255之间的正整数。
步骤3、计算每同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2和第二灰阶值权重k2；
每同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的计算公式为：
Q2＝abs(Gray(i，j)－Gray(i，j+1))
第二灰阶值权重k2的计算公式为：
其中，同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的取值范围为0至255，n为大于1的正整数且与步骤2中的取值相同，；进一步地，n的取值优选为2、3、或4。
由第二灰阶值权重k2的计算公式可知所述第二灰阶值权重k2和同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的n次方根成反比。
依据第二灰阶值权重k2与每同一行相邻两列像素的灰阶值进行累加计算，计算公式为：
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数，Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值，Gray(i,j+1)为第i行第j+1列像素的灰阶值，H3(a)为灰阶值为a的像素数量，C3(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i，j+1)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；X为0到255之间的正整数。
步骤4、如图9所示，将步骤2中的C1(X)与步骤3中C3(X)相加得到C(X)，
即C(X)＝C1(X)+C3(X)。
步骤5、如图10所示，最大值归一化，计算公式为：
再将N(X)乘以255计算得到增强灰阶表out(x)，并通过查表得到新的输出灰阶值out_gray(i,j)。
请同时参阅图11与图12，经本发明的图像对比度增强方法对图像做对比度增强后，图像的灰阶分布更均匀，图像的对比度较现有技术大幅提高，图像失真减小，显示效果得以优化。
综上所述，本发明的图像对比度增强方法通过分别计算同一列相邻两行和同一行相邻两列的像素之间的灰阶差的绝对值，依据该绝对值分别计算第一、第二灰阶值权重，再通过第一、第二灰阶值权重进行累加计算和归一化处理，最终获得增强灰阶表，进而对各个像素的灰阶值进行重新分配，能够提高图像的对比度，减小图像失真，优化显示效果。
以上所述，对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案和技术构思作出其他各种相应的改变和变形，而所有这些改变和变形都应属于本发明权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种图像对比度增强方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、提供一由呈矩阵式排布的多个像素组成的图像，并将该图像转换为灰阶图；
步骤2、计算每同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1和第一灰阶值权重k1；
每同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的计算公式为：
Q1＝abs(Gray(i，j)－Gray(i+1，j))
第一灰阶值权重k1的计算公式为：
<mrow> <mi>k</mi> <mn>1</mn> <mo>=</mo> <mfrac> <mroot> <mn>256</mn> <mi>n</mi> </mroot> <mroot> <mrow> <mi>Q</mi> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </mroot> </mfrac> </mrow>
其中，同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的取值范围为0至255，n为大于1的正整数；
依据第一灰阶值权重k1与每同一列相邻两行像素的灰阶值进行累加计算，计算公式为：
<mrow> <mi>C</mi> <mn>1</mn> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>a</mi> <mo>=</mo> <mi>G</mi> <mi>r</mi> <mi>a</mi> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>G</mi> <mi>r</mi> <mi>a</mi> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msubsup> <mi>k</mi> <mn>1</mn> <mi>H</mi> <mn>1</mn> <mrow> <mo>(</mo> <mi>a</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数，Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值，Gray(i+1,j)为第i+1行第j列像素的灰阶值，H1(a)为灰阶值为a的像素数量，C1(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i+1，j)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；
步骤3、计算每同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2和第二灰阶值权重k2；
每同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的计算公式为：
Q2＝abs(Gray(i，j)－Gray(i，j+1))
第二灰阶值权重k2的计算公式为：
<mrow> <mi>k</mi> <mn>2</mn> <mo>=</mo> <mfrac> <mroot> <mn>256</mn> <mi>n</mi> </mroot> <mroot> <mrow> <mi>Q</mi> <mn>2</mn> </mrow> <mi>n</mi> </mroot> </mfrac> </mrow>
其中，同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的取值范围为0至255，n为大于1的正整数且与步骤2中的取值相同；
依据第二灰阶值权重k2与每同一行相邻两列像素的灰阶值进行累加计算，计算公式为：
<mrow> <mi>C</mi> <mn>3</mn> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>a</mi> <mo>=</mo> <mi>G</mi> <mi>r</mi> <mi>a</mi> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>G</mi> <mi>r</mi> <mi>a</mi> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msubsup> <mi>k</mi> <mn>2</mn> <mi>H</mi> <mn>3</mn> <mrow> <mo>(</mo> <mi>a</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数，Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值，Gray(i,j+1)为第i行第j+1列像素的灰阶值，H3(a)为灰阶值为a的像素数量，C3(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i，j+1)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；
步骤4、将步骤2中的C1(X)与步骤3中C3(x)相加得到C(X)；
C(X)＝C1(X)+C3(X)
步骤5、最大值归一化，计算公式为：
<mrow> <mi>N</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>a</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mn>255</mn> </msubsup> <mi>C</mi> <mo>(</mo> <mi>a</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <mi>C</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mn>255</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
再将N(X)乘以255计算得到增强灰阶表out(X)，并通过查表得到新的输出灰阶值out_gray(i,j)。
2.如权利要求1所述的图像对比度增强方法，其特征在于，所述每一像素包括：红色、绿色、和蓝色子像素。
3.如权利要求2所述的图像对比度增强方法，其特征在于，该图像转为灰阶图的转换公式为：
Gray(i,j)＝(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3
其中，R(i,j)、G(i,j)、和B(i,j)分别为第i行第j列像素的红色、绿色、及蓝色子像素对应的灰阶值。
4.如权利要求1所述的图像对比度增强方法，其特征在于，X为0到255之间的正整数。
5.如权利要求1所述的图像对比度增强方法，其特征在于，所述第一灰阶值权重k1与第二灰阶值权重k2相同或不同。
6.如权利要求1所述的图像对比度增强方法，其特征在于，所述步骤1中的图像为平面显示设备显示的图像。
7.如权利要求1所述的图像对比度增强方法，其特征在于，所述步骤2与步骤3中n为2、3、或4。
8.如权利要求1所述的图像对比度增强方法，其特征在于，所述第一灰阶值权重k1和同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的n次方根成反比，所述第二灰阶值权重k2和同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的n次方根成反比。
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