CN110197471A - 一种图像对比度增强方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种图像对比度增强方法,所述增强方法包括:采集待处理的图像,获得原始图像;将所述原始图像采用色彩处理方法进行色彩处理,获得色彩处理图像;将所述色彩处理图像进行数据预处理,获得预处理色彩图像;将所述原始图像进行预增强处理,获得第一增强图像;根据所述色彩处理图像、所述第一增强图像和所述原始图像采用图像增强方法,获得第二增强图像。本发明提供的图像增强方法能够在像素级别感知图像的结构,进行非均一的增强,产生对比度得到增强且兼具自然性的结果。

Description

一种图像对比度增强方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域,特别是涉及一种图像对比度增强方法。
背景技术
图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果,转换为更适合于人或者机器分析处理的形式,突出对人或机器分析有意义的信息,抑制无用信息,提高图像的使用价值,但是增强后的图像会出现失真的现象。
图像处理的处理对象包括灰度图像和彩色图像,处理的策略包括全局处理和局部处理,图像处理的方法包括空间域和频域方法,空间域的方法又包括灰度变换和空域滤波,处理的目的实现了图像锐化、平滑去噪、灰度调整。现有技术中的灰度变换方法包括线性变换、指数变换和对数变换。直方图调整的方法包括直方图均衡化。
图像对比度增强的方法具体分为两类,一类是直接对比度增强方法,另一类是间接对比度增强的方法,间接对比度增强的方法是直方图拉伸和直方图均衡化,直方图均衡化是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同,直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布变换为“均匀分布”的直方图分布。
现有技术中图像对比度增强的方法存在的缺陷是变换后图像的灰度级减少,图像的部分细节消失,采用现有技术中的LIME方法简化Retinex模型生成好的照度图,由于不确定需要保留的区域,需要增强的区域,采用全部增强的方法,导致生成过渡增强的结果。基于融合的适用于弱光照图像的增强方法,采用统计结果得来的结果,使用后融合的策略对多个融合源进行融合,仅仅能在一定程度上缓解过度增强的现象,且多个融合源需要由已有方法来产生,且加上最终融合所需要的时间,融合的时间长。
发明内容
图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果,转换为更适合于人或者机器分析处理的形式,突出对人或机器分析有意义的信息,抑制无用信息,提高图像的使用价值,但是增强后的图像会出现失真的现象。
图像处理的处理对象包括灰度图像和彩色图像,处理的策略包括全局处理和局部处理,图像处理的方法包括空间域和频域方法,空间域的方法又包括灰度变换和空域滤波,处理的目的实现了图像锐化、平滑去噪、灰度调整。现有技术中的灰度变换方法包括线性变换、指数变换和对数变换。直方图调整的方法包括直方图均衡化。
图1是图像对比度增强方法的流程图。图像对比度增强的方法具体分为两类,一类是直接对比度增强方法,另一类是间接对比度增强的方法,间接对比度增强的方法是直方图拉伸和直方图均衡化,直方图均衡化是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同,直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布变换为“均匀分布”的直方图分布。
现有技术中图像对比度增强的方法存在的缺陷是变换后图像的灰度级减少,图像的部分细节消失,采用现有技术中的LIME方法简化Retinex模型生成好的照度图,由于不确定需要保留的区域,需要增强的区域,采用全部增强的方法,导致生成过渡增强的结果。基于融合的适用于弱光照图像的增强方法,采用统计结果得来的结果,使用后融合的策略对多个融合源进行融合,仅仅能在一定程度上缓解过度增强的现象,且多个融合源需要由已有方法来产生,且加上最终融合所需要的时间,融合的时间长。

Claims (5)

1.一种图像对比度增强方法,其特征在于,所述增强方法包括:
采集待处理的图像,获得原始图像I;
将所述原始图像采用色彩处理方法进行色彩处理,获得色彩处理图像L;
将所述色彩处理图像L进行数据预处理,获得预处理色彩图像;
将所述原始图像I进行预增强处理,获得第一增强图像
根据所述色彩处理图像L、所述第一增强图像和所述原始图像I采用图像增强方法,获得第二增强图像
2.根据权利要求1所述的一种图像对比度增强方法,其特征在于,所述将所述原始图像采用色彩处理方法进行色彩处理,获得色彩处理图像L具体包括:
对所述原始图像做最大化颜色通道技术处理,获得色彩处理图像L。
3.根据权利要求1所述的一种图像对比度增强方法,其特征在于,所述将所述色彩处理图像L进行数据预处理,获得预处理色彩图像具体包括:
对所述色彩处理图像L进行取反和开操作,获得预处理色彩图像1-L。
4.根据权利要求1所述的一种图像对比度增强方法,其特征在于,所述将所述原始图像I进行预增强处理,获得第一增强图像具体包括:
对所述原始图像I采用简化的Retinex模型处理,获得第一增强图像
5.根据权利要求1所述的一种图像对比度增强方法,其特征在于,所述根据所述色彩处理图像L、所述第一增强图像和所述原始图像I采用图像增强方法,获得第二增强图像具体包括:
第二增强图像
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021175045A1 (zh) * 2020-03-02 2021-09-10 Oppo广东移动通信有限公司 色彩增强方法及相关装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080088857A1 (en) * 2006-10-13 2008-04-17 Apple Inc. System and Method for RAW Image Processing
CN103578084A (zh) * 2013-12-09 2014-02-12 西安电子科技大学 基于亮通道滤波的彩色图像增强方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080088857A1 (en) * 2006-10-13 2008-04-17 Apple Inc. System and Method for RAW Image Processing
CN103578084A (zh) * 2013-12-09 2014-02-12 西安电子科技大学 基于亮通道滤波的彩色图像增强方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨永勇等: "彩色图像增强的几种方法研究比较", 《北京石油化工学院学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021175045A1 (zh) * 2020-03-02 2021-09-10 Oppo广东移动通信有限公司 色彩增强方法及相关装置

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