CN111062897A - 图像均衡方法、终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种图像均衡方法、终端及存储介质，该图像均衡方法包括：确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值；若峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；根据待拟合点拟合目标函数；其中，目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；根据目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用目标裁剪限幅值对目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。
Description
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像均衡方法、终端及存储介质。
背景技术
为了限制过度放大图像中的噪音，可以将限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Hitogram Equalization，CLAHE)应用到图像的均衡化过程中，具体地，CLAHE可以对图像的直方图进行对比度限幅，从而可以有效解决过度放大噪音造成的图像不连续和过度增强的问题。其中，在CLAHE算法中，设定一个阈值，对每个灰度级中超过该阈值的部分进行裁剪，然后将裁剪的部分平均分配到各个灰度级中，但是，CLAHE算法获得的新直方图会整体上浮，裁剪位置的灰阶还是会超过该阈值，而上浮后的最大灰度值才是影响图像均衡效果的决定因素。
由于一个图像的不同图像块的直方图分布可能是不同的，因此在解决上浮问题时，需要不断的对每个图像块进行多次裁剪，从而通过多次迭代的方法推算出每个图像块对应的裁剪限幅值。然而，在进行图像均衡处理时，较多的迭代次数会导致收敛速度越来越慢，从而大大增加了运算量，进而降低了处理速度。
发明内容
本申请实施例提供了一种图像均衡方法、终端及存储介质，在进行图像均衡处理时，可以大幅减少迭代的次数，有效减小了运算量，从而提高了处理速度，提升了终端的智能性。
本申请实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面，本申请实施例提供了一种图像均衡方法，所述方法包括：
确定目标图像的直方图，并获取所述直方图对应的峰值；
若所述峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；
根据所述待拟合点拟合目标函数；其中，所述目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；
根据所述目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用所述目标裁剪限幅值对所述目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。
第二方面，本申请实施例提供了一种终端，所述终端包括：
确定单元，获取单元，裁剪单元，拟合单元，均衡单元，
所述确定单元，用于确定目标图像的直方图；
所述获取单元，用于获取所述直方图对应的峰值；
所述裁剪单元，用于若所述峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；
所述拟合单元，用于根据所述待拟合点拟合目标函数；其中，所述目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；
所述获取单元，还用于根据所述目标函数获取目标裁剪限幅值；
所述均衡单元，用于利用所述目标裁剪限幅值对所述目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端，所述终端包括处理器、存储有所述处理器可执行指令的存储器，当所述指令被所述处理器执行时，实现如上所述的图像均衡方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，应用于终端中，所述程序被处理器执行时，实现如上所述的图像均衡方法。
本申请实施例提供了一种图像均衡方法、终端及存储介质，终端确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值；若峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；根据待拟合点拟合目标函数；其中，目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；根据目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用目标裁剪限幅值对目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。由此可见，在本申请的实施例中，在对目标图像进行均衡处理时，当直方图的峰值大于或者等于预设裁剪限幅值时，终端可以通过预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理，计算待拟合点，并利用待拟合点获取能够表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系的目标函数，从而可以通过基于目标函数获得的目标裁剪限幅值，使裁剪并上浮后的不同直方图具有相同的实际裁剪限幅值。也就是说，终端仅利用预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理便可以实现目标图像的均衡处理，不需要通过多次迭代的计算方法，可以大幅减少迭代的次数，有效减小了运算量，从而提高了处理速度，提升了终端的智能性。
附图说明
图1为图像均衡方法的实现流程示意图一；
图2为限幅裁剪的示意图；
图3为图像均衡方法的实现流程示意图二；
图4为实现图像均衡方法的示意图；
图5为目标曲线的效果示意图；
图6为终端的组成结构示意图一；
图7为终端的组成结构示意图二。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关申请，而非对该申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关申请相关的部分。
直方图均衡化(Histogram Equalization，HE)是一种增强图像对比度(ImageContrast)的方法，其主要思想是将一副图像的直方图分布变成近似均匀分布，从而增强图像的对比度。直方图均衡化虽然只是数字图像处理(Digital Image Processing，DIP)中的基本方法，但是其作用很强大，是一种很经典的算法。其中，HE是直接对全局图像进行均衡化，而没有考虑到局部图像区域(Local Region)。
自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization，AHE)是一种用来提升图像的对比度的计算机图像处理技术。和普通的直方图均衡算法不同，AHE算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来改变图像对比度。因此，该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节。具体地，AHE的主要思想可以表述如下：为了改善局部对比度，可以采用块操作，例如，移动模板在图像上逐行移动，然后计算模板区域的直方图均衡化变化关系。其中，HE在每一个块上都会最优，从而实现各个局部最优。进一步，为了避免边界效应，在组合块时可以采用双线性插值法，而不是简单的合并。
相比之下，AHE在目标区域表现的比HE更出色，然而，AHE却存在过度放大图像中相同区域的噪音的问题，也就是说，AHE并不能解决底噪问题。
为了限制上述这种不利的方法，提出另外一种自适应的直方图均衡算法，CLAHE。与普通的自适应直方图均衡化相比，CLAHE主要是进行对比度限幅，这个特性也可以应用到全局直方图均衡化中。在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅，从而解决AHE存在的过度放大噪音的问题，避免由于AHE产生的图像不连续和过度增强的结果。
具体地，指定的像素值周边的对比度放大主要是由变换函数的斜度决定的。这个斜度和领域的累积直方图的斜度成比例。CLAHE在计算累积分布函数(CumulativeDistribution Function，CDF)前，通过用预先定义的阈值来均衡直方图以达到限制放大幅度的目的。这限制了CDF的斜度，因此，也限制了变换函数的斜度。直方图被裁剪的值，也就是所谓的裁剪限幅，取决于直方图的分布，因此也取决于邻域大小的取值。
CLAHE算法里的裁剪限幅，指的是对原图像直方图进行裁剪，例如，设定一个阈值，假定直方图某个灰度级超过了该阈值，就对超过的部分进行裁剪，然后将超出该阈值的部分平均分配到各个灰度级。然而，基于这种裁剪限幅方式获得的新直方图会整体上浮，裁剪位置的灰阶会超过初始设定的裁剪限幅值，上浮后的最大值才是影响最终图像拉伸最大对比度的决定因素。
对于同一个图像，不同图像块的直方图分布可能是不一致的，如果直接设定相同的裁剪限幅值，对直方图裁剪后获得的直方图上浮的高度也可能会不一致，相应地，整幅图像的最大对比度的限定也是随着图像块的不同而变化的。为了解决上浮的问题，也可以用设定的裁剪限幅值作为直方图裁剪上浮后的最大值，然后不断的对每个图像块进行多次裁剪，从而通过多次迭代的方法推算出每个图像块的直方图裁剪上浮前的精确裁剪限幅值。
然而，由于收敛速度也和迭代的次数成反比，因此，在进行图像均衡处理时，较多的裁剪限幅值计算的迭代次数会导致收敛速度越来越慢，从而大大增加了运算量，进而降低了处理速度。
为了克服上述缺陷，在本申请的实施例中，在对目标图像进行均衡处理时，当直方图的峰值大于或者等于预设裁剪限幅值时，终端可以通过预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理，计算待拟合点，并利用待拟合点获取能够表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系的目标函数，从而可以通过基于目标函数获得的目标裁剪限幅值，使裁剪并上浮后的不同直方图具有相同的实际裁剪限幅值。也就是说，终端仅利用预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理便可以实现目标图像的均衡处理，不需要通过多次迭代的计算方法，可以大幅减少迭代的次数，有效减小了运算量，从而提高了处理速度，提升了终端的智能性。
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本申请一实施例提供了一种图像均衡方法，该图像均衡方法应用于终端中，图1为图像均衡方法的实现流程示意图一，如图1所示，在本申请的实施例中，终端进行图像均衡的方法可以包括以下步骤：
步骤101、确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值。
在本申请的实施例中，终端可以先确定目标图像的直方图，然后获取直方图对应的峰值。
可以理解的是，在本申请的实施例中，目标图像可以为待均衡处理的一帧图像。具体地，目标图像的直方图可以为目标图像划分获得的至少一个图像块对应的至少一个直方图。相应地，终端获取的直方图的峰值也可以为至少一个直方图对应的至少一个峰值。
需要说明的是，在本申请的实施例中，终端可以为任何具备通信和存储功能的设备，例如：平板电脑、手机、电子阅读器、遥控器、个人计算机(Personal Computer，PC)、笔记本电脑、车载设备、网络电视、可穿戴设备等设备。
进一步地，在本申请的实施例中，终端对目标图像进行图像均衡处理时，可以选择利用限制对比度自适应直方图均衡CLAHE来对目标图像的直方图进行限幅裁剪。
CLAHE同普通的AHE不同的地方主要是其对比度限幅。这个特性也可以应用到全局直方图均衡化中，即构成所谓的限制对比度直方图均衡(Contrast Limited HitogramEqualization，CLHE)，但这在实际中很少使用。在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅，从而可以克服AHE的过度放大噪音的问题。具体地，CLAHE主要是通过限制AHE算法的对比提高程度来达到的。在指定的像素值周边的对比度放大主要是由变换函数的斜度决定的。这个斜度和领域的累积直方图的斜度成比例。CLAHE通过在计算CDF前用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大幅度的目的，限制了CDF的斜度，因此，也限制了变换函数的斜度。直方图被裁剪的值，也就是所谓的裁剪限幅值，取决于直方图的分布，因此也取决于领域大小的取值。
通常不会直接忽略掉那些超出直方图裁剪限幅值的部分，而是将这些裁剪掉的部分均匀的分布到直方图的各个灰度级中。图2为限幅裁剪的示意图，如图2所示，对超出裁剪限幅值A1的B部分进行裁剪，然后将被裁减掉的B部分均匀的重新分布到各个灰度级中，然而，这个重新分布的过程可能会导致裁剪后的直方图的部分灰度值又重新超过了裁剪限幅值A1，如图2中的实际裁剪限幅值A2。
需要说明的是，在本申请的实施例中，终端在确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值时，可以先对目标图像进行划分处理，从而可以获得目标图像对应的至少一个图像块。具体地，终端在划分目标图像时，可以将目标图像均匀分成等份矩形大小，例如，可以将目标图像划分成M×N个图像块，其中，M和N均为正整数。也就是说，终端可以先将目标图像划分为至少一个相同尺寸的图像块，即目标图像可以由这些相同尺寸的至少一个图像块组成。
进一步地，在本申请的实施例中，终端在对目标图像进行划分获得至少一个图像块之后，可以先确定每一个图像块的灰度信息，然后对图像块的灰度信息进行统计，获得对应的直方图。也就是说，在本申请中，终端可以基于至少一个图像块的灰度信息，统计至少一个直方图。其中，一个图像块对应一个直方图。
可以理解的是，在本申请的实施例中，对于目标图像来说，不同图像块直方图分布可能是不一致的，为了尽可能的保证目标图像的全部直方图之间为相同的量值，终端在获得目标图像的直方图之后，需要对目标图像的每一个直方图进行归一化处理，从而可以获得至少一个直方图对应的至少一个归一化后的直方图。
归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。是一种简化计算，缩小量值的有效办法。
需要说明的是，在本申请的实施例中，终端在对目标图像的每一个直方图进行归一化处理之后，可以对每一个归一化后的直方图进行峰值的计算，即基于至少一个归一化后的直方图，确定至少一个峰值。具体地，一个归一化后的直方图具有一个峰值。
步骤102、若峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，获得待拟合点。
在本申请的实施例中，终端在确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值之后，如果峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，那么终端可以利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，最终可以获得待拟合点。其中，待拟合点可以用于进行曲线拟合处理。
需要理解的是，在本申请的实施例中，终端在获得直方图对应的峰值之后，可以将峰值和预设裁剪限幅值进行比较，获得比较结果，从而可以根据比较结果判断是否对该直方图进行限幅裁剪。
进一步地，在本申请的实施例中，在对目标图像进行图像均衡处理时，预设裁剪限幅值可以为终端预先设定的，用于对直方图进行限幅裁剪，以对目标图像的对比度限幅的数值。其中，预设裁剪限幅值可以为进行限幅裁剪的一个期望值，例如，终端可以预先设置预设裁剪限幅值为3/256，也可以预先设置预设裁剪限幅值为2/256。
可以理解的是，在本申请的实施例中，由于目标图像划分后可以获得至少一个直方图，对应的，具有至少一个峰值，因此，终端可以分别将每一个直方图的峰值与预设裁剪限幅值进行比较，从而对每一个直方图进行是否限幅裁剪的判断。
进一步地。在本申请的实施例中，终端在将峰值和预设裁剪限幅值进行比较之后，如果比较结果为峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，那么可以认为需要对该直方图进行限幅裁剪，便可以利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，并进一步获得待拟合点。
需要说明的是，在本申请的实施例中，终端在利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理时，可以利用预设裁剪限幅值对直方图进行两次裁剪处理，分别获得第一实际限幅值和第二实际限幅值，然后可以继续基于第一实际限幅值和第二实际限幅值，生成待拟合点。
可以理解的是，在本申请的实施例中，终端在利用期望的限幅值，即预设裁剪限幅值对直方图进行限幅裁剪之后，需要将被裁剪掉的部分再次均匀的重新分布至该直方图的全部灰阶上，因此，限幅裁剪后的直方图所对应的实际限幅值并不等于期望的预设裁剪限幅值。
进一步地，在本申请的实施例中，第一实际限幅值是终端在利用预设裁剪限幅值对直方图进行第一次限幅裁剪，并对被裁减部分的进行重新分布后所对应的实际限幅值。
可以理解的是，在本申请的实施例中，终端在利用预设裁剪限幅值对直方图进行第一次限幅裁剪之后，可以将裁剪后的、剩余的直方图定义为第一均衡直方图。
需要说明的是，在本申请的实施例中，终端在利用预设裁剪限幅值对直方图进行第二次裁剪处理时，可以基于预设裁剪限幅值，获得对应的缩小后的限幅值继续进行裁剪处理。其中，缩小后的限幅值小于预设裁剪限幅值。
相应地，在本申请的实施例中，第二实际限幅值是终端在利用缩小后的限幅值进行第二次限幅裁剪，并对被裁减部分的进行重新分布后所对应的实际限幅值。
可以理解的是，在本申请的实施例中，终端在利用缩小后的限幅值进行第二次限幅裁剪时，是根据缩小后的限幅值对第一均衡直方图进行裁剪处理的，相应地，终端在利用缩小后的限幅值对第一均衡直方图进行第二次限幅裁剪之后，可以将裁剪后的、剩余的直方图定义为第二均衡直方图。
进一步地，在本申请的实施例中，终端在利用预设裁剪限幅值对直方图进行两次裁剪处理，分别获得第一实际限幅值和第二实际限幅值之后，便可以根据第一实际限幅值和第二实际限幅值，生成用于进行曲线拟合的待拟合点。
具体地，在本申请的实施例中，待拟合点可以包括基于第一实际限幅值生成的第一待拟合点，和基于第二实际限幅值生成的第二待拟合点。
步骤103、根据待拟合点拟合目标函数；其中，目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系。
在本申请的实施例中，终端在利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，获得待拟合点之后，便可以根据待拟合点进行目标函数的拟合。具体地，目标函数可以用于对期望限幅值和实际限幅值的对应关系进行表示。
可以理解的是，在本申请的实施例中，正是由于对被裁减掉的部分进行重新分布的过程会导致裁剪后的直方图的上浮，即终端用于限幅裁剪的期望限幅值，与裁剪后的直方图对应的实际限幅值不相同，因此，为了可以对理想的实际限幅值进行快速的计算和确定，终端需要对期望限幅值和实际限幅值之间的对应关系进行确定，即对目标函数进行确定。
也就是说，通过目标函数的获取，终端可以基于用于裁剪的限幅值确定出限幅裁剪后的实际的限幅值。
需要说明的是，在本申请的实施例中，对于目标图像来说，由于不同图像块直方图分布可能是不一致的，因此，对于不同的图像块，即对于不同的直方图，拟合获得的目标函数也是不同的。也就是说，同一个目标图像的不同直方图对应有不同的目标函数。
示例性的，在本申请的实施例中，目标函数可以为一个二次曲线函数。
进一步地，在申请的实施例中，终端在根据待拟合点拟合目标函数时，可以利用预设拟合点和待拟合点进行曲线拟合处理，从而可以获得目标函数。其中，预设拟合点可以为一个固定的坐标点，对于归一化后的任何直方图，可以认为其对应的目标函数均会经过预设拟合点。
示例性的，在本申请中，预设拟合点可以为(0，1/256)。
具体地，在本申请的实施例中，终端在根据第一实际限幅值和第二实际限幅值，分别生成第一待拟合点和第二待拟合点之后，便可以利用预设拟合点、第一待拟合点以及第二待拟合点，拟合获得目标函数。
步骤104、根据目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用目标裁剪限幅值对目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。
在本申请的实施例中，终端在根据待拟合点拟合目标函数自后，便可以直接根据目标函数获取目标裁剪限幅值，然后利用目标裁剪限幅值对目标图像进行均衡处理，最终获得均衡后的图像。
需要说明的是，在本申请的实施例中，目标裁剪限幅值是与预设裁剪限幅值对应的，具体地，在本申请中，预设裁剪限幅值可以为进行限幅裁剪的一个期望值，为了在对直方图进行限幅裁剪后获得预设裁剪限幅值，终端可以利用目标裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理。
进一步地，在本申请的实施例中，终端在根据目标函数获取目标裁剪限幅值时，可以基于目标函数，根据预设裁剪限幅值确定目标裁剪限幅值。具体地，终端可以将预设裁剪限幅值代入至目标函数，从而可以获得用于进行图像均衡处理的目标裁剪限幅值。
需要说明的是，在本申请的实施例中，由于目标函数可以表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系，对于目标函数y＝f(x)，可以认为x为期望限幅值，y为实际限幅值，因此，终端在根据目标函数y＝f(x)获取目标裁剪限幅值时，可以将预设裁剪限幅值作为y代入至目标函数中，求解出的x的最大值便是目标裁剪限幅值。
可以理解的是，在本申请的实施例中，目标图像的不同直方图对应的目标函数是不同的，因此，基于目标函数和同一个预设裁剪限幅值，终端获得的不同直方图对应的目标裁剪限幅值也是不同的。
也就是说，在本申请中，利用不同的直方图对应的不同的目标函数，终端可以确定出能够使不同的裁剪后的直方图获得相同的预设裁剪限幅值的不同的目标裁剪限幅值。从而可以在不同直方图的分布不同时，利用不同的目标裁剪限幅值分别进行裁剪处理，即使存在上浮的情况，也可以使得不同直方图获得相同的裁剪值。
示例性的，目标图像的直方图1对应有目标函数1，目标图像的直方图2对应有目标函数2，基于同一个期望值，即预设裁剪限幅值，终端通过目标函数1获得目标裁剪限幅值1，同时通过目标函数2获得目标裁剪限幅值2，终端在利用目标裁剪限幅值1对直方图1进行裁剪后可以获得预设裁剪限幅值，相应地，终端在利用目标裁剪限幅值2对直方图2进行裁剪后也可以获得预设裁剪限幅值。
需要说明的是，在本申请的实施例中，终端在利用目标裁剪限幅值对目标图像进行均衡处理时，可以利用目标裁剪限幅值对第二均衡直方图进行裁剪处理，从而可以获得均衡后的图像。
可以理解的是，在本申请的实施例中，终端在利用缩小后的限幅值对第一均衡直方图进行裁剪处理之后，便可以通过拟合的目标函数获得目标裁剪限幅值，并通过目标裁剪限幅值对第二均衡直方图的裁剪，最终使全部裁剪后的直方图均获得预设裁剪限幅值。
在本申请的实施例中，基于上述步骤101至步骤104所提出的图像均衡方法，对于目标图像的直方图，基于预设裁剪限幅值，终端进行两次限幅裁剪之后，即仅进行两次迭代之后，便可以拟合获得用于表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系的目标曲线，然后可以根据目标曲线确定出与预设裁剪限幅值对应的目标裁剪限幅值，从而在利用目标裁剪限幅值进行裁剪处理后，使得不同直方图均获得预设裁剪限幅值，即保证目标图像的至少一个图像块的限幅值是相同的。
图3为图像均衡方法的实现流程示意图二，如图3所示，在本申请的实施例中，终端在确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值之后，即步骤101之后，终端进行图像均衡的方法还可以包括以下步骤：
步骤105、若峰值小于预设裁剪限幅值，则不对直方图的进行裁剪处理。
在本申请的实施例中，终端在确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值之后，如果峰值小于预设裁剪限幅值，那么终端便不需要对直方图的进行裁剪处理。
需要理解的是，在本申请的实施例中，终端在获得直方图对应的峰值之后，可以将峰值和预设裁剪限幅值进行比较，获得比较结果，从而可以根据比较结果判断是否对该直方图进行限幅裁剪。
可以理解的是，在本申请的实施例中，终端可以分别将每一个直方图的峰值与预设裁剪限幅值进行比较，从而对每一个直方图进行是否限幅裁剪的判断。也就是说，对于目标图像，终端并不一定会对全部直方图进行裁剪处理。
进一步地。在本申请的实施例中，终端在将峰值和预设裁剪限幅值进行比较之后，如果比较结果为峰值小于预设裁剪限幅值，那么可以认为不需要对该直方图进行限幅裁剪。
示例性的，在本申请中，目标图像的直方图1、直方图2、直方图3以及直方图4对应有峰值1、峰值2、峰值3以及峰值4，其中，峰值1和峰值2大于预设裁剪限幅值，峰值3等于预设裁剪限幅值，峰值4小于预设裁剪限幅值，因此，终端只需要对直方图1、直方图2、直方图3进行限幅裁剪，而不需要对直方图4进行限幅裁剪。
本申请实施例提出的一种图像均衡方法，终端确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值；若峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；根据待拟合点拟合目标函数；其中，目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；根据目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用目标裁剪限幅值对目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。由此可见，在本申请的实施例中，在对目标图像进行均衡处理时，当直方图的峰值大于或者等于预设裁剪限幅值时，终端可以通过预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理，计算待拟合点，并利用待拟合点获取能够表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系的目标函数，从而可以通过基于目标函数获得的目标裁剪限幅值，使裁剪并上浮后的不同直方图具有相同的实际裁剪限幅值。也就是说，终端仅利用预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理便可以实现目标图像的均衡处理，不需要通过多次迭代的计算方法，可以大幅减少迭代的次数，有效减小了运算量，从而提高了处理速度，提升了终端的智能性。
基于上述实施例，在本申请的另一实施例中，终端在确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值之后，可以将峰值和预设裁剪限幅值进行比较，获得比较结果，从而可以根据比较结果判断是否对该直方图进行限幅裁剪。具体地，如果比较结果为峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，那么可以认为需要对该直方图进行限幅裁剪。
示例性的，在本申请中，目标图像的直方图1、直方图2、直方图3对应有峰值1、峰值2、峰值3，其中，峰值1和峰值2大于预设裁剪限幅值，峰值3等于预设裁剪限幅值，因此，终端可以判定需要对直方图1、直方图2、直方图3进行限幅裁剪。
进一步地，在本申请的实施例中，如果峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，终端便可以利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理。具体地，终端可以利用预设裁剪限幅值对直方图进行两次裁剪处理，从而可以分别获得第一实际限幅值和第二实际限幅值。
具体地，在本申请的实施例中，终端在利用预设裁剪限幅值对直方图进行两次裁剪处理时，可以先利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，从而可以获得第一均衡直方图和第一实际限幅值。
可以理解的是，在本申请的实施例中，终端在对直方图进行限幅裁剪之后，可以将裁剪后的剩余的直方图定义为第一均衡直方图，由于终端会将被裁剪掉的部分再次均匀的重新分布至原直方图的全部灰阶上，第一均衡直方图会存在上浮的情况，因此，限幅裁剪后的直方图，即第一均衡直方图所对应的实际限幅值应该是第一实际限幅值，并不为预设裁剪限幅值。
也就是说，在本申请的实施例中，第一实际限幅值是终端在利用预设裁剪限幅值对直方图进行第一次限幅裁剪，并对被裁减部分的进行重新分布后所对应的实际限幅值。
进一步地，在本申请的实施例中，终端在利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，获得第一均衡直方图和第一实际限幅值之后，便可以继续利用缩小后的限幅值对第一均衡直方图进行裁剪处理，从而可以获得第二均衡直方图和第二实际限幅值。
需要说明的是，在本申请的实施例中，终端可以基于预设裁剪限幅值，获得对应的缩小后的限幅值继续进行裁剪处理。具体地，终端在利用缩小后的限幅值对第一均衡直方图进行裁剪处理，获得第二均衡直方图和第二实际限幅值之前，可以先按照预设比例值缩小预设裁剪限幅值，从而可以获得缩小后的限幅值。具体地，预设比例值大于0且小于1。
示例性的，在本申请中，对于预设裁剪限幅值s，可以按照预设比例值0.5进行缩小处理，获得缩小后的限幅值为0.5s。
可以理解的是，在本申请的实施例中，终端可以利用缩小后的限幅值对第一均衡直方图进行裁剪处理，并在第二次限幅裁剪之后，可以将裁剪后的剩余的第一均衡直方图定义为第二均衡直方图，由于终端会将被裁剪掉的部分再次均匀的重新分布至原直方图的全部灰阶上，第二均衡直方图会存在上浮的情况，因此，限幅裁剪后的第一均衡直方图，即第二均衡直方图所对应的实际限幅值应该是第二实际限幅值。
进一步地，在本申请的实施例中，终端在利用预设裁剪限幅值对直方图进行两次裁剪处理，分别获得第一实际限幅值和第二实际限幅值之后，便可以利用预设裁剪限幅值和第一实际限幅值，生成第一待拟合点；同时利用缩小后的限幅值和第二实际限幅值，生成第二待拟合点。具体地，可以将(预设裁剪限幅值，第一实际限幅值)确定为第一待拟合点，将(缩小后的限幅值，第二实际限幅值)确定为第二待拟合点。
由此可见，在本申请中，目标函数可以表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系，用于进行目标函数拟合的第一拟合点(预设裁剪限幅值，第一实际限幅值)，是基于以期望的预设裁剪限幅值进行裁剪处理之后得到实际的第一实际限幅值的基础上获得的，用于进行目标函数拟合的第一拟合点(缩小后的限幅值，第二实际限幅值)，是基于以期望的缩小后的限幅值进行裁剪处理之后得到实际的第二实际限幅值的基础上获得的。
本申请实施例提出的一种图像均衡方法，终端确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值；若峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；根据待拟合点拟合目标函数；其中，目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；根据目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用目标裁剪限幅值对目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。由此可见，在本申请的实施例中，在对目标图像进行均衡处理时，当直方图的峰值大于或者等于预设裁剪限幅值时，终端可以通过预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理，计算待拟合点，并利用待拟合点获取能够表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系的目标函数，从而可以通过基于目标函数获得的目标裁剪限幅值，使裁剪并上浮后的不同直方图具有相同的实际裁剪限幅值。也就是说，终端仅利用预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理便可以实现目标图像的均衡处理，不需要通过多次迭代的计算方法，可以大幅减少迭代的次数，有效减小了运算量，从而提高了处理速度，提升了终端的智能性。
基于上述实施例，在本申请的另一实施例中，由于对被裁减掉的部分进行重新分布的过程会导致裁剪后的直方图的上浮，即裁剪后的直方图对应的实际限幅值并不是用于限幅裁剪的期望限幅值，因此，终端需要对期望限幅值和实际限幅值之间的对应关系进行确定，即对目标函数进行确定。
可以理解的是，在本申请的实施例中，可以将目标函数定义为一个二次曲线函数，终端在根据待拟合点拟合目标函数时，可以利用预设拟合点和待拟合点进行曲线拟合处理，也就是说，终端可以利用预设拟合点、第一待拟合点以及第二待拟合点这三个坐标点来确定目标曲线。
具体地，在本申请中，终端可以将预设拟合点(0，1/256)，第一待拟合点(预设裁剪限幅值，第一实际限幅值)以及第二待拟合点(缩小后的限幅值，第二实际限幅值)依次代入至二次曲线函数y＝ax2+bx+c中，从而可以求解出二次曲线函数的三个系数a、b、c，便可以获得目标函数。
可以理解的是，在本申请的实施例中，对于不同图像块的不同直方图，利用相同的预设裁剪限幅值和缩小后的限幅值进行二次裁剪后，获得的第一实际限幅值和第二实际限幅值是不同的，因此，不同的图像块对应的待拟合点是不同的，相应地，基于待拟合点获得的目标函数也是不同的。
在本申请的实施例中，进一步地，图4为实现图像均衡方法的示意图，如图4所示，终端对目标图像进行图像均衡处理的方法可以包括以下步骤：
步骤201、直方图统计并归一化处理。
终端可以先对目标图像进行划分处理，从而可以获得目标图像对应的至少一个图像块，然后对图像块的灰度信息进行统计，获得对应的直方图，并对目标图像的每一个直方图进行归一化处理，从而可以获得至少一个直方图对应的至少一个归一化后的直方图。
步骤202、获取直方图的峰值P。
终端可以对每一个归一化后的直方图进行峰值P的计算。具体地，一个归一化后的直方图具有一个峰值。
步骤203、峰值P是否大于或者等于预设裁剪限幅值Q，若是，则执行步骤204，若不是，则执行步骤209。
终端在获得直方图对应的峰值之后，可以将峰值和预设裁剪限幅值进行比较，如果比较结果为峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，那么可以认为需要对该直方图进行限幅裁剪。
步骤204、利用预设裁剪限幅值Q进行裁剪处理，获得第一实际限幅值Y1。
终端利用预设裁剪限幅值Q进行第一次裁剪处理，获得的第一实际限幅值Y1是对被裁减部分的进行重新分布后所对应的实际限幅值。
步骤205、利用预设裁剪限幅值jQ进行裁剪处理，获得Y2。
终端利用预设裁剪限幅值jQ进行第二次裁剪处理，获得的第二实际限幅值Y2是对被裁减部分的进行重新分布后所对应的实际限幅值。
步骤206、根据预设拟合点(0，1/256)、(Q，Y1)以及(jQ，Y2)拟合目标函数y＝f(x)。
终端可以将预设拟合点(0，1/256)、(Q，Y1)以及(jQ，Y2)依次代入至二次曲线函数y＝ax2+bx+c中，从而可以求解出二次曲线函数的三个系数a、b、c，便可以获得目标函数y＝f(x)。
步骤207、利用预设裁剪限幅值Q和目标函数y＝f(x)，获得目标裁剪限幅值Z。
终端将预设裁剪限幅值Q作为y代入至目标函数y＝f(x)中，求解出的x的最大值便是目标裁剪限幅值Z，即Z＝xmax。
步骤208、利用目标裁剪限幅值Z进行裁剪处理。
步骤209、不进行裁剪处理。
由此可见，基于上述步骤201至步骤209所提出的图像均衡方法，终端只需要进行两次限幅裁剪，即仅进行两次迭代之后，便可以拟合获得用于表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系的目标曲线，然后可以根据目标曲线确定出与预设裁剪限幅值对应的目标裁剪限幅值，从而在利用目标裁剪限幅值进行裁剪处理后，使得不同直方图均获得预设裁剪限幅值，即保证目标图像的至少一个图像块的限幅值是相同的，可以让裁剪后直方图上浮后的高度为期望值，以使最终的分块直方图均衡后对比度拉伸强度一致，块与块之间过渡更均匀，迭代次数大幅减少，降低了运算量，提高了处理速度，节省了功耗。
图5为目标曲线的效果示意图，如图5所示，基于D1、D2、D3这三个坐标点拟合获得的目标函数y＝f(x)，实际中，在以限幅值f1进行裁剪处理之后，获得的实际限幅值为f2，可以看出，点F(f1，f2)符合目标函数y＝f(x)，可见，利用本申请提出的图像均衡方法，基于较少的迭代次数，便可以通过计算出的裁剪限幅值对裁剪直方图上浮后的实际限幅值进行精确的控制，能保证不同图像块具有相同的实际限幅值。
本申请实施例提出的一种图像均衡方法，终端确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值；若峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；根据待拟合点拟合目标函数；其中，目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；根据目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用目标裁剪限幅值对目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。由此可见，在本申请的实施例中，在对目标图像进行均衡处理时，当直方图的峰值大于或者等于预设裁剪限幅值时，终端可以通过预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理，计算待拟合点，并利用待拟合点获取能够表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系的目标函数，从而可以通过基于目标函数获得的目标裁剪限幅值，使裁剪并上浮后的不同直方图具有相同的实际裁剪限幅值。也就是说，终端仅利用预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理便可以实现目标图像的均衡处理，不需要通过多次迭代的计算方法，可以大幅减少迭代的次数，有效减小了运算量，从而提高了处理速度，提升了终端的智能性。
基于上述实施例，在本申请的再一实施例中，图6为终端的组成结构示意图一，如图6所示，本申请实施例提出的终端10可以包括确定单元11，获取单元12，裁剪单元13，拟合单元14，均衡单元15。
所述确定单元11，用于确定目标图像的直方图；
所述获取单元12，用于获取所述直方图对应的峰值；
所述裁剪单元13，用于若所述峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；
所述拟合单元14，用于根据所述待拟合点拟合目标函数；其中，所述目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；
所述获取单元12，还用于根据所述目标函数获取目标裁剪限幅值；
所述均衡单元15，用于利用所述目标裁剪限幅值对所述目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。
进一步地，在本申请的实施例中，所述裁剪单元13，具体用于利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行两次裁剪处理，分别获得第一实际限幅值和第二实际限幅值；基于所述第一实际限幅值和所述第二实际限幅值，生成所述待拟合点。
进一步地，在本申请的实施例中，所述裁剪单元13，还具体用于利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行裁剪处理，获得第一均衡直方图和所述第一实际限幅值；利用缩小后的限幅值对所述第一均衡直方图进行裁剪处理，获得第二均衡直方图和所述第二实际限幅值；其中，所述缩小后的限幅值小于所述预设裁剪限幅值。
进一步地，在本申请的实施例中，所述获取单元12，具体用于利用缩小后的限幅值对所述第一均衡直方图进行裁剪处理，获得第二均衡直方图和所述第二实际限幅值之前，按照预设比例值缩小所述预设裁剪限幅值，获得所述缩小后的限幅值；其中，所述预设比例值大于0且小于1。
进一步地，在本申请的实施例中，所述裁剪单元13，还具体用于利用所述预设裁剪限幅值和所述第一实际限幅值，确定第一待拟合点；利用所述缩小后的限幅值和所述第二实际限幅值，确定第二待拟合点。
进一步地，在本申请的实施例中，所述拟合单元14，具体用于利用预设拟合点和所述待拟合点进行曲线拟合处理，获得所述目标函数。
进一步地，在本申请的实施例中，所述获取单元12，具体用于基于所述目标函数，根据所述预设裁剪限幅值确定所述目标裁剪限幅值。
进一步地，在本申请的实施例中，所述均衡单元15，具体用于利用所述目标裁剪限幅值对所述第二均衡直方图进行裁剪处理，获得所述均衡后的图像。
进一步地，在本申请的实施例中，所述确定单元11，具体用于对所述目标图像进行划分处理，获得所述目标图像对应的至少一个图像块；基于所述至少一个图像块的灰度信息，统计至少一个直方图；其中，一个图像块对应一个直方图；对所述至少一个直方图进行归一化处理，获得至少一个归一化后的直方图；基于所述至少一个归一化后的直方图，确定至少一个峰值；其中，一个归一化后的直方图对应一个峰值。
进一步地，在本申请的实施例中，所述裁剪单元13，还用于确定目标图像的直方图，并获取所述直方图对应的峰值之后，若所述峰值小于所述预设裁剪限幅值，则不对所述直方图的进行裁剪处理。
图7为终端的组成结构示意图二，如图7所示，本申请实施例提出的终端10还可以包括处理器16、存储有处理器16可执行指令的存储器17，进一步地，终端10还可以包括通信接口18，和用于连接处理器16、存储器17以及通信接口18的总线19。
在本申请的实施例中，上述处理器16可以为特定用途集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(ProgRAMmable Logic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field ProgRAMmable GateArray，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。终端10还可以包括存储器17，该存储器17可以与处理器16连接，其中，存储器17用于存储可执行程序代码，该程序代码包括计算机操作指令，存储器17可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如，至少两个磁盘存储器。
在本申请的实施例中，总线19用于连接通信接口18、处理器16以及存储器17以及这些器件之间的相互通信。
在本申请的实施例中，存储器17，用于存储指令和数据。
进一步地，在本申请的实施例中，上述处理器16，用于确定目标图像的直方图，并获取所述直方图对应的峰值；若所述峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；根据所述待拟合点拟合目标函数；其中，所述目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；根据所述目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用所述目标裁剪限幅值对所述目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。
在实际应用中，上述存储器17可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)；或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(Hard DiskDrive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器16提供指令和数据。
另外，在本实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或processor(处理器)执行本实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请实施例提出的一种终端，该终端确定目标图像的直方图，并获取直方图对应的峰值；若峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用预设裁剪限幅值对直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；根据待拟合点拟合目标函数；其中，目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；根据目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用目标裁剪限幅值对目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。由此可见，在本申请的实施例中，在对目标图像进行均衡处理时，当直方图的峰值大于或者等于预设裁剪限幅值时，终端可以通过预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理，计算待拟合点，并利用待拟合点获取能够表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系的目标函数，从而可以通过基于目标函数获得的目标裁剪限幅值，使裁剪并上浮后的不同直方图具有相同的实际裁剪限幅值。也就是说，终端仅利用预设裁剪限幅值对直方图的两次裁剪处理便可以实现目标图像的均衡处理，不需要通过多次迭代的计算方法，可以大幅减少迭代的次数，有效减小了运算量，从而提高了处理速度，提升了终端的智能性。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的图像均衡方法。
具体来讲，本实施例中的一种图像均衡方法对应的程序指令可以被存储在光盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与一种图像均衡方法对应的程序指令被一电子设备读取或被执行时，包括如下步骤：
确定目标图像的直方图，并获取所述直方图对应的峰值；
若所述峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；
根据所述待拟合点拟合目标函数；其中，所述目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；
根据所述目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用所述目标裁剪限幅值对所述目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的实现流程示意图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程示意图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及实现流程示意图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在实现流程示意图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在实现流程示意图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在实现流程示意图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。
Claims (13)
1.一种图像均衡方法，其特征在于，所述方法包括：
确定目标图像的直方图，并获取所述直方图对应的峰值；
若所述峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；
根据所述待拟合点拟合目标函数；其中，所述目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；
根据所述目标函数获取目标裁剪限幅值，并利用所述目标裁剪限幅值对所述目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行裁剪处理，获得待拟合点，包括：
利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行两次裁剪处理，分别获得第一实际限幅值和第二实际限幅值；
基于所述第一实际限幅值和所述第二实际限幅值，生成所述待拟合点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行两次裁剪处理，分别获得第一实际限幅值和第二实际限幅值，包括：
利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行裁剪处理，获得第一均衡直方图和所述第一实际限幅值；
利用缩小后的限幅值对所述第一均衡直方图进行裁剪处理，获得第二均衡直方图和所述第二实际限幅值；其中，所述缩小后的限幅值小于所述预设裁剪限幅值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用缩小后的限幅值对所述第一均衡直方图进行裁剪处理，获得第二均衡直方图和所述第二实际限幅值之前，所述方法还包括：
按照预设比例值缩小所述预设裁剪限幅值，获得所述缩小后的限幅值；其中，所述预设比例值大于0且小于1。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一实际限幅值和所述第二实际限幅值，生成所述待拟合点，包括：
利用所述预设裁剪限幅值和所述第一实际限幅值，确定第一待拟合点；
利用所述缩小后的限幅值和所述第二实际限幅值，确定第二待拟合点。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待拟合点拟合目标函数，
利用预设拟合点和所述待拟合点进行曲线拟合处理，获得所述目标函数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标函数获取目标裁剪限幅值，包括：
基于所述目标函数，根据所述预设裁剪限幅值确定所述目标裁剪限幅值。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标裁剪限幅值对所述目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像，包括：
利用所述目标裁剪限幅值对所述第二均衡直方图进行裁剪处理，获得所述均衡后的图像。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标图像的直方图，并获取所述直方图对应的峰值，包括：
对所述目标图像进行划分处理，获得所述目标图像对应的至少一个图像块；
基于所述至少一个图像块的灰度信息，统计至少一个直方图；其中，一个图像块对应一个直方图；
对所述至少一个直方图进行归一化处理，获得至少一个归一化后的直方图；
基于所述至少一个归一化后的直方图，确定至少一个峰值；其中，一个归一化后的直方图对应一个峰值。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标图像的直方图，并获取所述直方图对应的峰值之后，所述方法还包括：
若所述峰值小于所述预设裁剪限幅值，则不对所述直方图的进行裁剪处理。
11.一种终端，其特征在于，所述终端包括：确定单元，获取单元，裁剪单元，拟合单元，均衡单元，
所述确定单元，用于确定目标图像的直方图；
所述获取单元，用于获取所述直方图对应的峰值；
所述裁剪单元，用于若所述峰值大于或者等于预设裁剪限幅值，则利用所述预设裁剪限幅值对所述直方图进行裁剪处理，获得待拟合点；
所述拟合单元，用于根据所述待拟合点拟合目标函数；其中，所述目标函数表征期望限幅值和实际限幅值的对应关系；
所述获取单元，还用于根据所述目标函数获取目标裁剪限幅值；
所述均衡单元，用于利用所述目标裁剪限幅值对所述目标图像进行均衡处理，获得均衡后的图像。
12.一种终端，其特征在于，所述终端包括处理器、存储有所述处理器可执行指令的存储器，当所述指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1-10任一项所述的方法。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，应用于终端中，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现如权利要求1-10任一项所述的方法。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111626342A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-09-04 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种图像样本处理方法、装置及存储介质 |
| WO2022046015A1 (en) * | 2020-08-28 | 2022-03-03 | Aselsan Elektroni̇k Sanayi̇ Ve Ti̇caret Anoni̇m Şi̇rketi̇ | Global based adaptive-contrast limited adaptive histogram equalization |
| CN114793275A (zh) * | 2022-03-09 | 2022-07-26 | 深圳康佳电子科技有限公司 | 一种图像信号处理方法、装置、终端及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030053690A1 (en) * | 2001-07-06 | 2003-03-20 | Jasc Software, Inc. | Automatic contrast enhancement |
| US20070165947A1 (en) * | 2006-01-16 | 2007-07-19 | Paik Joon-Ki | Image processing method and system using gain controllable clipped histogram equalization |
| CN104463816A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-03-25 | 苏州大学 | 一种图像处理方法及装置 |
| CN105825485A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-03 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像处理系统和方法 |
| US20160335751A1 (en) * | 2015-05-17 | 2016-11-17 | Endochoice, Inc. | Endoscopic Image Enhancement Using Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) Implemented In A Processor |
-
2019
- 2019-12-06 CN CN201911238658.5A patent/CN111062897B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030053690A1 (en) * | 2001-07-06 | 2003-03-20 | Jasc Software, Inc. | Automatic contrast enhancement |
| US20070165947A1 (en) * | 2006-01-16 | 2007-07-19 | Paik Joon-Ki | Image processing method and system using gain controllable clipped histogram equalization |
| CN104463816A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-03-25 | 苏州大学 | 一种图像处理方法及装置 |
| US20160335751A1 (en) * | 2015-05-17 | 2016-11-17 | Endochoice, Inc. | Endoscopic Image Enhancement Using Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) Implemented In A Processor |
| CN105825485A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-03 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像处理系统和方法 |
| WO2017166886A1 (zh) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像处理系统和方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| JUSTIN JOSEPH ET AL.: "An objective method to identify optimum clip-limit and histogram specification of contrast limited adaptive histogram equalization for MR images" * |
| 越琳;高丽燕;: "直方图分割耦合裁剪控制均衡化的图像增强算法" * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111626342A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-09-04 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种图像样本处理方法、装置及存储介质 |
| CN111626342B (zh) * | 2020-05-13 | 2023-07-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种图像样本处理方法、装置及存储介质 |
| WO2022046015A1 (en) * | 2020-08-28 | 2022-03-03 | Aselsan Elektroni̇k Sanayi̇ Ve Ti̇caret Anoni̇m Şi̇rketi̇ | Global based adaptive-contrast limited adaptive histogram equalization |
| CN114793275A (zh) * | 2022-03-09 | 2022-07-26 | 深圳康佳电子科技有限公司 | 一种图像信号处理方法、装置、终端及存储介质 |
| CN114793275B (zh) * | 2022-03-09 | 2024-01-23 | 深圳康佳电子科技有限公司 | 一种图像信号处理方法、装置、终端及存储介质 |
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