CN107767349B - 一种图像局部对比度增强的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种图像局部对比度增强的方法，包括：获取像素点所在的第一区块以及与第一区块相邻的第二区块、第三区块的来源灰阶度；获取与像素点所在的第一区块相对的第四区块的来源灰阶度；根据像素点与第一区块、第二区块、第三区块以及第四区块之间的距离和来源灰阶度分别计算相应的线性插值；通过非线性函数计算线性插值的非线性插值；对非线性插值进行加权计算，获得像素点的目标灰阶度。本发明增加局部灰阶度调整时所参考的对角区块，有效反映图像对角方向的关连性、增强局部对比在平滑过程中的显示效果、增强边缘图像显示效果，提高了用户体验。

Description

一种图像局部对比度增强的方法
技术领域
本发明涉及显示技术领域，特别是涉及一种图像局部对比度增强的方法。
背景技术
图像的对比度增强算法在很多场合都有着重要的应用，特别是在医学图像上，这是因为在众多疾病的诊断中，医学图像的视觉检查是很有必要的。而医学图像由于本身及成像条件的限制，图像的对比度很低。因此，在这个方面已经开展了很多的研究。这种增强算法一般都遵循一定的视觉原则。众所周知，人眼对高频信号(边缘处等)比较敏感。虽然细节信息往往是高频信号，但是他们时常嵌入在大量的低频背景信号中，从而使得其视觉可见性降低。因此适当的提高高频部分能够提高视觉效果并有利于诊断。
在这一方面，传统的线性对比度拉升以及直方图均衡化是使用的最为广泛的全局图像增强方法。对比度拉升线性的调整了图像的动态范围，而直方图均衡化是利用累计直方图分布概率重新映射图像的数据。这些方法虽然简单，但是都没有考虑到局部的信息。并且，全局直方图均衡化(GHE)还会产生使得一些噪音过度加强。
在局部对比度增强方面，有两种方式是最为有名的，一种是自适应直方图均衡化(AHE)，还有一种就是自适应对比度增强(ACE)。这改变了图像的对比度，但是需要大量的计算。后来有人利用了双线性差值技术克服了这个问题。图1是现有技术的图像分块示意图，图2是现有技术双线性插值算法的示意图，结合图1和图2，在使用图像分割进行局部影像处理时，首先将图像分成若干区块，然后分别计算这些块内部的映射关系。为了增强某一个像素点10的值，映射关系通过与这个像素所在区块相邻的区块的映射关系差值获得。其中，图像中间的中间区块11采用双线性内插(参考所在区块21、相邻水平区块22及垂直区块23)进行处理，图像两横边的水平边缘区块12采用单线性内插(参考所在区块21和相邻水平区块22)进行处理，图像两竖边的垂直边缘区块13采用单线性内插(参考所在区块21和相邻垂直区块23)进行处理，图像四角的边角区块14不进行内插。其中，d1是像素点20到相邻水平区块22右边缘的距离，d1′是像素点20到所在区块21左边缘的距离，d2是像素点20到相邻垂直区块23下边缘交点的距离，d2′是像素点20到所在区块21上边缘的距离。
但是双线性插值技术存在以下缺点：(1)未参考对角区块灰阶度，当遇到对角区块存在较大差异时，显示图像无法做出相应的关连性。(2)未针对图像边缘进行侦测与增强。(3)线性插值在局部对比平滑过程较慢达到最终对比目标。
因此，提供一种新的图像局部对比度增强的方法实为必要。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种图像局部对比度增强的方法，能够提高区块在图像对角方向的显示效果，同时增强图像边缘与局部对比在平滑过程的显示效果。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种图像局部对比度增强的方法，包括：
获取像素点所在的第一区块以及与所述第一区块相邻的第二区块、第三区块的来源灰阶度；
获取与所述像素点所在的第一区块相对的第四区块的来源灰阶度；
根据所述像素点与所述第一区块、所述第二区块、所述第三区块以及所述第四区块之间的距离和所述来源灰阶度分别计算相应的线性插值；
通过非线性函数计算所述线性插值的非线性插值；
对所述非线性插值进行加权计算，获得所述像素点的目标灰阶度。
本发明的有益效果是：与现有技术相比，本发明增加局部灰阶度调整时所参考的对角区块，通过非线性处理以及权重计算，可以有效反映出图像对角方向的关连性、增强局部对比在平滑过程中的显示效果、增强边缘图像的对比显示效果，提高了用户体验。
附图说明
图1是现有技术的图像分块示意图；
图2是现有技术双线性插值算法的计算示意图；
图3是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的流程示意图；
图4是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的计算示意图；
图5是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的非线性插值与线性插值的第一非线性函数关系图；
图6是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的非线性插值与线性插值的第二非线性函数关系图；
图7是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的一种对角形式的边缘；
图8是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的一种水平形式的边缘；
图9是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的一种垂直形式的边缘。
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，所描述的实施例仅仅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，均属于本发明保护的范围。
参考图3，图3是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的流程示意图。如图3所示，本发明图像局部对比度增强的方法如下：
301：获取像素点所在的第一区块以及与所述第一区块相邻的第二区块、第三区块的来源灰阶度。
在本实施方式中，图像处理装置可以是智能手机，平板电脑，照相机、摄像机等可以处理图像的装置。
图像处理装置在处理图像之前，首先需要对原图进行区块划分，区块划分按现有技术划分即可，具体分割方式参见图1。
参阅图4，图4是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的计算示意图。像素点40所在的区块是第一区块41；第二区块42与第一区块41相邻，位于第一区块41的右边；第三区块43与第一区块41相邻，位于第一区块41的下边。
在本实施方式中，图像处理装置依次获取原图像第一区块41的来源灰阶度GrayUL、第二区块42的来源灰阶度GrayUR、第三区块43的来源灰阶度GrayDL。
302：获取与像素点所在的第一区块相对的第四区块的来源灰阶度。
继续参考图4，第四区块44与第一区块41对角分布，位于第一区块41的右下角，图像处理装置获取第四区块44的来源灰阶度GrayUL。需要说明的是，现有技术双线性插值法在计算时没有考虑对角区块(也就是本实施方式中第四区块44)的来源灰阶度，会导致对角区域显示效果差，而本发明考虑了对角区块的来源灰阶度，可以增强对角区域的显示效果。
303：根据像素点与第一区块、第二区块、第三区块以及第四区块之间的距离和来源灰阶度分别计算相应的线性插值。
为了清楚的说明像素点40的位置，继续参阅图4，过像素点40作平行于第一区块41上边缘的第一延长线，过像素点40作垂直于所述第一区块41左边缘的第二延长线，过四个区块的交点45和像素点40做第三延长线。d1是像素点40到第一延长线与第二区块42右边缘交点的距离，d1′是像素点40到第一延长线与第一区块41左边缘的距离，d2是像素点40到第二延长线与第三区块43下边缘交点的距离，d2′是像素点40到第二延长线与第一区块41上边缘交点的距离，d3是像素点40到第三延长线与第四区块44边缘交点的距离，d3′是像素点40到第三延长线与第一区块41边缘交点的距离。
本实施方式中，图像处理装置根据像素点40与第一区块41、第二区块42、第三区块43以及第四区块44之间的距离和来源灰阶度分别计算相应的线性插值。距离和来源灰阶度与线性插值满足如公式(1)所示的关系。其中，G1是第二区块42方向的线性插值，G2是第三区块43方向的线性插值，G3是第四区块44方向的线性插值。
304：通过非线性函数计算线性插值的非线性插值。
由于人眼对亮度光强变化的响应是非线性的，线性插值法获得的画面不符合人眼的特性，因此需要进一步对灰阶度进行非线性处理。
图像处理装置首先计算像素点40在第一区块41中的对比度与像素点40在第一区块41相邻区块中的对比度。
如果像素点40在第一区块41中的对比度大于像素点40在第一区块41相邻区块中的对比度，则非线性插值与线性插值满足如公式(2)所示的关系，
Gi′＝fa(Gi),i＝1,2,3 (2)
其中Gi′是非线性插值，Gi是线性插值，fa是第一非线性函数，fa函数的斜率绝对值随着自变量的增大而减小。fa函数的曲线可以是伽马曲线也可以是其他斜率绝对值随着自变量的增大而减小的曲线，本发明对此不作限制。需要说明的是，fa函数的斜率可能随之自变量的增大而减小或增大，但是fa函数的斜率绝对值一定随着自变量的增大而减小。这样就保证了图像的渐变是一个迅速的过程，可以加速达到较高的对比度，增强局部对比显示效果。
为了清楚的说明第一非线性函数fa的非线性插值过程，参阅图5，图5是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的非线性插值与线性插值的第一非线性函数关系图。如图5所示，横坐标是距离，纵坐标是灰阶度，水平虚线51是来源灰阶度，水平虚线52是线性插值目标灰阶度。函数曲线53是线性插值的函数曲线，函数曲线54是第一非线性函数的曲线。结合图4，例如，原图像素点40的灰阶度是50，图像经过函数曲线53增强后，第一区块41的线性插值目标灰阶度为40，第二区块42的线性插值目标灰阶度是42，则像素点40在第一区块41中的对比度是10，像素点40在第二区块42中的对比度是8。对比度由高降低且灰阶度降低，第一区块41中的像素点的灰阶度按照函数曲线54从40缓慢的增加成42，此时函数曲线54的斜率随着自变量的增大而增大(由负值向0渐变)，但是，函数曲线54的斜率绝对值随着自变量的增大而减小。
在另一个具体的实施方式中，原图像素点40的灰阶度是50，图像线性增强后，第一区块41的线性插值目标灰阶度为60，第二区块42的线性插值目标灰阶度是58，则像素点40在第一区块41中的对比度是10，像素点40在第二区块42中的对比度是8。对比度由高降低但是灰阶度增加，第一区块41中的像素点的灰阶度按照第一非线性函数曲线(图中未示出)从60缓慢的减小成58，此时第一非线性函数曲线的斜率随着自变量的增大而减小(由正值向0渐变)，第一非线性函数曲线的斜率绝对值随着自变量的增大而减小。
如果所述像素点在所述第一区块中的对比度小于所述像素点在所述第一区块相邻区块中的对比度，则所述非线性插值与所述线性插值满足如公式(3)所示的关系，
Gi′＝fb(Gi),i＝1,2,3 (3)
其中，Gi′是所述非线性插值，Gi是所述线性插值，fb是第二非线性函数，fb函数的斜率绝对值随着自变量的增大而增大。需要说明的是，fb函数的斜率可能随自变量的增大而减小或增大，但是fb函数的斜率绝对值一定随着自变量的增大而增大。这样就保证了图像的渐变是一个缓慢的过程，可以缓慢达到较低的对比度，维持局部对比显示效果。
为了清楚的说明第二非线性函数fb的非线性插值过程，参阅图6，图6是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的非线性插值与线性插值的第二函数关系图。如图6所示，横坐标是距离，纵坐标是灰阶度，水平虚线61是来源灰阶度，水平虚线62是线性插值目标灰阶度。函数曲线63是线性插值的函数曲线，函数曲线64是第二非线性函数fb的曲线。例如，原图像素点40的灰阶度是50，图像经过增强后，第一区块41的线性插值目标灰阶度为42，第二区块42的线性插值目标灰阶度是40，则像素点40在第一区块41中的对比度是8，像素点40在第二区块42中的对比度是10。灰阶度降低但对比度由低升高，第一区块41中的像素点的灰阶度按照函数曲线64从42缓慢的减小成40，此时函数曲线64的斜率随着自变量的增大而减小(由0向负值渐变)，但函数曲线64的斜率绝对值随着自变量的增大而增大。
在另一个具体的实施方式中，原图像素点40的灰阶度是50，图像经过增强后，第一区块41的线性插值目标灰阶度为58，第二区块42的线性插值目标灰阶度是60，则像素点40在第一区块41中的对比度是8，像素点40在第二区块42中的对比度是10。灰阶度增加且对比度由低升高，第一区块41中的像素点的灰阶度按照第二非线性函数曲线(图中未示出)从60缓慢的减小成58，此时第二非线性函数曲线的斜率随着自变量的增大而增大(由0向正值渐变)，但是第二非线性函数曲线的斜率绝对值随着自变量的增大而增大。
305：对非线性插值进行加权计算，获得像素点的目标灰阶度。
由于边缘和中间位置的权重不同，首先要判断像素点40在整个图像所处的位置。在本实施方式中，图像处理装置首先将原图进行二值化处理以获得不同的边缘形式。参见图7，图7是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的一种对角形式的边缘；参见图8，图8是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的一种水平形式的边缘；参见图9，图9是本发明图像局部对比度增强的方法一实施例的一种垂直形式的边缘。
图像处理装置针对不同形式的边缘形式,确定不同的权重系数α。α的值可以依照对比值差异进行计算，也可以采用固定比例减少的方式计算，本发明对此不作限定。需要说明的是非边缘部分(即现有技术中的中间部分11)的所述权重系数α均为1。
根据述权重系数α和距离计算权重数，权重数与距离及权重系数α满足如公式(4)所示的关系，
其中，Di是所述权重数，di是所述距离，α是权重系数。
目标灰阶度满足如公式(5)所示的关系，
由此即可计算出整个图像的目标灰阶度。
区别于现有技术，本发明增加局部灰阶度调整时所参考的对角区块，通过非线性处理以及权重计算，可以有效反映出图像对角方向的关连性、增强局部对比在平滑过程中的显示效果、增强边缘图像的对比显示效果，提高了用户体验。
以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种图像局部对比度增强的方法，其特征在于，包括：
获取像素点所在的第一区块以及与所述第一区块相邻的第二区块、第三区块的来源灰阶度；
获取与所述像素点所在的第一区块相对的第四区块的来源灰阶度；
根据所述像素点与所述第一区块、所述第二区块、所述第三区块以及所述第四区块之间的距离和所述来源灰阶度分别计算相应的线性插值；
通过非线性函数计算所述线性插值的非线性插值；
对所述非线性插值进行加权计算，获得所述像素点的目标灰阶度。
2.根据权利要求1所述的图像局部对比度增强的方法，其特征在于，所述第二区块位于所述第一区块的右方，所述第三区块位于所述第一区块的下方，所述第四区块位于所述第一区块的右下角。
3.根据权利要求2所述的图像局部对比度增强的方法，其特征在于，所述线性插值与所述距离以及所述来源灰阶度满足如公式(1)所示的关系，
其中，G1是所述第二区块方向的线性插值，G2是所述第三区块方向的线性插值，G3是所述第四区块方向的线性插值，GrayUL是所述第一区块的来源灰阶度，GrayUR是所述第二区块的来源灰阶度，GrayDL是所述第三区块的来源灰阶度，GrayDR是所述第四区块的来源灰阶度；
过所述像素点作平行于所述第一区块上边缘的第一延长线，过所述像素点作垂直于所述第一区块左边缘的第二延长线，过四个所述区块的交点和所述像素点做第三延长线，d1是所述像素点到所述第一延长线与所述第二区块右边缘交点的距离，d1′是所述像素点到所述第一延长线与所述第一区块左边缘的距离，d2是所述像素点到所述第二延长线与所述第三区块下边缘交点的距离，d2′是所述像素点到所述第二延长线与所述第一区块上边缘交点的距离，d3是所述像素点到所述第三延长线与所述第四区块边缘交点的距离，d3′是所述像素点到所述第三延长线与所述第一区块边缘交点的距离。
4.根据权利要求3所述的图像局部对比度增强的方法，其特征在于，如果所述像素点在所述第一区块中的对比度大于所述像素点在所述第一区块相邻区块中的对比度，则所述非线性插值与所述线性插值满足如公式(2)所示的关系，
Gi′＝fa(Gi),i＝1,2,3 (2)
其中Gi′是所述非线性插值，Gi是所述线性插值，fa是第一非线性函数，fa函数的斜率绝对值随着自变量的增大而减小。
5.根据权利要求3所述的图像局部对比度增强的方法，其特征在于，如果所述像素点在所述第一区块中的对比度小于所述像素点在所述第一区块相邻区块中的对比度，则所述非线性插值与所述线性插值满足如公式(3)所示的关系，
Gi′＝fb(Gi),i＝1,2,3 (3)
其中，Gi′是所述非线性插值，Gi是所述线性插值，fb是第二非线性函数，fb函数的斜率绝对值随着自变量的增大而增大。
6.根据权利要求4或5所述的图像局部对比度增强的方法，其特征在于，所述对所述非线性插值进行加权计算，获得所述像素点的目标灰阶度的步骤之前还包括：
将原图进行二值化处理以获得不同的边缘形式；
针对不同形式的所述边缘形式,确定不同的权重系数α。
7.根据权利要求6所述的图像局部对比度增强的方法，其特征在于，所述加权计算中的权重数与所述距离满足如公式(4)所示的关系，
其中，Di是所述权重数，di是所述距离，α是权重系数。
8.根据权利要求7所述的图像局部对比度增强的方法，其特征在于，非边缘部分的所述权重系数α均为1。
9.根据权利要求8所述的图像局部对比度增强的方法，其特征在于，所述目标灰阶度满足如公式(5)所示的关系，
10.根据权利要求1所述的图像局部对比度增强的方法，其特征在于，所述非线性函数的曲线是伽马曲线。
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