CN111563864A - 基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法及装置 - Google Patents

基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法及装置，其中方法包括：获取直方图计算公式，计算输入图像I的直方图h(i)、概率p(i)和累积概率cdfp(i)，其中，直方图计算公式包括：
Figure DDA0002461830200000011
其中，i为灰度级，h为各灰度级的频数，x0为图像灰度上限，k为图像灰度变量；获取灰度转换函数，设置可调参数P1，计算输入图像I每个灰度对应的新灰度值，其中，灰度转换函数为：f(i)＝x0+(xL‑1‑x0)×[P1×p(i)+cdfp(i‑1)]，其中，f(i)为i灰度变换后的新灰度数值，P1为第一可调参数，且P1的取值范围[0,1]；根据每个灰度对应的新灰度值输出新的增强图像imageout。

Description

基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法及装置
技术领域
本发明涉及图像对比度增强技术领域，尤其涉及一种基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法及装置。
背景技术
现有的基于直方图技术的图像处理方法比较多，其中最经典的是全局直方图均衡化处理方法，它是数字图像增强的常用方法之一。其算法实现相对简单，但是对于一幅增强处理图像的对比度和信息量大小固定，不能进行选择性调节。如何能够发明一种对比度与信息量可以调节选择的直方图增强技术成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明旨在提供一种克服上述问题之一或者至少部分地解决上述任一问题的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法及装置。
为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：
本发明一方面提供了一种基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法，包括：获取直方图计算公式，计算输入图像I的直方图h(i)、概率p(i)和累积概率cdfp(i)，其中，直方图计算公式包括：
Figure BDA0002461830180000011
其中，i为灰度级，h为各灰度级的频数，x0为图像灰度上限，k为图像灰度变量；获取灰度转换函数，设置可调参数P1，计算输入图像I每个灰度对应的新灰度值，其中，灰度转换函数为：
f(i)＝x0+(xL-1-x0)×[P1×p(i)+cdfp(i-1)]，其中，f(i)为i灰度变换后的新灰度数值，P1为第一可调参数，且P1的取值范围[0,1]；
根据每个灰度对应的新灰度值输出新的增强图像imageout。
其中，灰度转换函数通过如下方式获得：设置第一可调参数和第二可调参数；
利用第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数。
其中，利用第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数包括：
Figure BDA0002461830180000021
其中，L为灰度级总数，P2为第二可调参数，P2的取值范围[0,1]，且P1+P2＝1。
本发明另一方面提供了一种基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强装置，包括：第一计算模块，用于获取直方图计算公式，计算输入图像I的直方图h(i)、概率p(i)和累积概率cdfp(i)，其中，直方图计算公式包括：
Figure BDA0002461830180000031
Figure BDA0002461830180000032
其中，i为灰度级，h为各灰度级的频数，x0为图像灰度上限，k为图像灰度变量；第二计算模块，用于获取灰度转换函数，设置可调参数P1，计算输入图像I每个灰度对应的新灰度值，其中，灰度转换函数为：
f(i)＝x0+(xL-1-x0)×[P1×p(i)+cdfp(i-1)]，其中，f(i)为i灰度变换后的新灰度数值，P1为第一可调参数，且P1的取值范围[0,1]；输出模块，用于根据每个灰度对应的新灰度值输出新的增强图像imageout。
其中，装置还包括：获取模块，获取模块通过如下方式获取灰度转换函数：获取模块，用于设置第一可调参数和第二可调参数；利用所述第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数。
其中，获取模块通过如下方式利用所述第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数：
Figure BDA0002461830180000041
其中，L为灰度级总数，P2为第二可调参数，P2的取值范围[0,1]，且P1+P2＝1。
由此可见，本发明实施例提供的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法及装置，仅通过调整一个可调参数的大小自由选择适合的对比度与信息量，从而根据技术人员的需要进行选择以输出新的增强图像。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强装置的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的对比度与信息熵变化曲线；
图4为本发明实施例提供的低对比度图像—爱因斯坦示意图；
图5为本发明实施例提供的低亮度图像—风景示意图；
图6为本发明实施例提供的正常亮度图像示意图；
图7为本发明实施例提供的高亮度图像—梅花示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了本发明实施例提供的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法的流程图，结合图1，本发明实施例提供的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法，包括：
S1，获取直方图计算公式，计算输入图像I的直方图h(i)、概率p(i)和累积概率cdfp(i)，其中，直方图计算公式包括：
Figure BDA0002461830180000051
其中，i为灰度级，h为各灰度级的频数，x0为图像灰度上限，k为图像灰度变量。
具体地，利用现有的直方图概率与累积概率公式：
Figure BDA0002461830180000061
分别计算直方图概率p(i)和累积概率cdfp(i)。
S2，获取灰度转换函数，设置可调参数P1，计算输入图像I每个灰度对应的新灰度值，其中，灰度转换函数为：
f(i)＝x0+(xL-1-x0)×[P1×p(i)+cdfp(i-1)]，其中，f(i)为i灰度变换后的新灰度数值，P1为第一可调参数，且P1的取值范围[0,1]。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，灰度转换函数通过如下方式获得：设置第一可调参数和第二可调参数；利用第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数。
具体地，根据现有的经典直方图均衡的处理公式：
Figure BDA0002461830180000062
可以得到直方图均衡增强的图像M1，之后基于经典直方图均衡的处理公式可以得到直方图均衡增强的图像的反转图M2，得到直方图均衡增强的图像的反转图像的公式为：
Figure BDA0002461830180000063
本发明中，基于直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像融合输出新的增强图像imageout。其中，融合输出新的增强图像imageout时，imageout＝P1×M1+P2×M2，此时可以设置两个可调参数，第一可调参数和第二可调参数。作为本发明实施例的一个可选实施方式，利用第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数包括：
Figure BDA0002461830180000071
其中，L为灰度级总数，P2为第二可调参数，P2的取值范围[0,1]，且P1+P2＝1。
基于此种方式推导后，即可以将原有公式简化为只有第一可调参数P1的公式，f(i)＝x0+(xL-1-x0)×[P1×p(i)+cdfp(i-1)]。简化了计算。
S3，根据每个灰度对应的新灰度值输出新的增强图像imageout。
具体地，由于输入图像在计算机中就是一数据矩阵(通俗的讲就是数据表)，设置新的增强图像imageout的图像大小和输入图像一样的零矩阵。例如：
假设输入图像为20×11，其在计算机中数据表达如下表1：
Figure BDA0002461830180000072
Figure BDA0002461830180000081
表1
新的增强图像imageout的图像大小和输入图像一样的零矩阵，即输入图像是20×11，输出图像也是20×11，上述表1中的数据表里全为0。
用MATLAB程序代码表示：imageout＝zeros(size(imgIN))；
设置好新的增强图像imageout零矩阵后，从输入图像数据矩阵里依次(按从左到右，从上到下，逐行取出每个灰度值)按照公式f(i)＝x0+(xL-1-x0)×[P1×p(i)+cdfp(i-1)]，计算新灰度，并放入imageout对应数据矩阵位置，遍历计算输入图像所有像素位置的灰度，即完成新的增强图像输出。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，此处理的matlab伪代码为：
for i＝1:256
imageout(imgIN＝＝i)＝(XL-X0).*(cdfp(i-1)+p1.*p(i))；
end
由此可见，利用基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法，仅通过调整一个可调参数的大小自由选择适合的对比度与信息量，从而根据技术人员的需要进行选择以输出新的增强图像。
图2示出了本发明实施例提供的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强装置的结构示意图，本发明实施例提供的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强装置应用于上述方法，以下仅基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强装置的结构进行概括说明，其他未尽事宜，请参照基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法中的相关说明，参见图2，本发明实施例提供的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强装置，包括：
第一计算模块，用于获取直方图计算公式，计算输入图像I的直方图h(i)、概率p(i)和累积概率cdfp(i)，其中，直方图计算公式包括：
Figure BDA0002461830180000091
其中，i为灰度级，h为各灰度级的频数，x0为图像灰度上限，k为图像灰度变量；
第二计算模块，用于获取灰度转换函数，设置可调参数P1，计算输入图像I每个灰度对应的新灰度值，其中，灰度转换函数为：
f(i)＝x0+(xL-1-x0)×[P1×p(i)+cdfp(i-1)]，其中，f(i)为i灰度变换后的新灰度数值，P1为第一可调参数，且P1的取值范围[0,1]；
输出模块，用于根据每个灰度对应的新灰度值输出新的增强图像imageout。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，本发明实施例提供的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强装置还包括：获取模块，获取模块通过如下方式获取灰度转换函数：获取模块，用于设置第一可调参数和第二可调参数；利用第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，获取模块通过如下方式利用第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数：
Figure BDA0002461830180000101
其中，L为灰度级总数，P2为第二可调参数，P2的取值范围[0,1]，且P1+P2＝1。
由此可见，利用基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强装置，仅通过调整一个可调参数的大小自由选择适合的对比度与信息量，从而根据技术人员的需要进行选择以输出新的增强图像。
以下，通过一个具体实例来对本发明实施例提供的基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法进行进一步说明：
在发明实施过程中，对比度与信息熵变化曲线为20幅测试图像的对比度与信息熵(细节信息量)平均数值随P1在[0,1]之间的变化曲线图，如图3所示。其它效果增强图像为取P1＝0.1，如图4、5、6、7所示。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (6)

1.一种基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强方法，其特征在于，包括：
获取直方图计算公式，计算输入图像I的直方图h(i)、概率p(i)和累积概率cdfp(i)，其中，所述直方图计算公式包括：
Figure FDA0002461830170000011
其中，i为灰度级，h为各灰度级的频数，x0为图像灰度上限，k为图像灰度变量；
获取灰度转换函数，设置可调参数P1，计算所述输入图像I每个灰度对应的新灰度值，其中，所述灰度转换函数为：
f(i)＝x0+(xL-1-x0)×[P1×p(i)+cdfp(i-1)]，其中，f(i)为i灰度变换后的新灰度数值，P1为第一可调参数，且所述P1的取值范围[0,1]；
根据所述每个灰度对应的新灰度值输出新的增强图像imageout。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述灰度转换函数通过如下方式获得：
设置所述第一可调参数和第二可调参数；
利用所述第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述利用所述第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数包括：
Figure FDA0002461830170000021
其中，L为灰度级总数，P2为所述第二可调参数，P2的取值范围[0,1]，且P1+P2＝1。
4.一种基于直方图的正反图像融合的可变对比度增强装置，其特征在于，包括：
第一计算模块，用于获取直方图计算公式，计算输入图像I的直方图h(i)、概率p(i)和累积概率cdfp(i)，其中，所述直方图计算公式包括：
Figure FDA0002461830170000022
其中，i为灰度级，h为各灰度级的频数，x0为图像灰度上限，k为图像灰度变量；
第二计算模块，用于获取灰度转换函数，设置可调参数P1，计算所述输入图像I每个灰度对应的新灰度值，其中，所述灰度转换函数为：
f(i)＝x0+(xL-1-x0)×[P1×p(i)+cdfp(i-1)]，其中，f(i)为i灰度变换后的新灰度数值，P1为第一可调参数，且所述P1的取值范围[0,1]；
输出模块，用于根据所述每个灰度对应的新灰度值输出新的增强图像imageout。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括：获取模块，所述获取模块通过如下方式获取灰度转换函数：
所述获取模块，用于设置所述第一可调参数和第二可调参数；利用所述第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述获取模块通过如下方式利用所述第一可调参数、第二可调参数、直方图均衡增强的图像和直方图均衡增强的图像的反转图像进行推导，得到所述灰度转换函数：
Figure FDA0002461830170000031
其中，L为灰度级总数，P2为所述第二可调参数，P2的取值范围[0,1]，且P1+P2＝1。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1168049A (zh) * 1996-03-09 1997-12-17 三星电子株式会社 利用平均值分离直方图均衡的图像增强方法及其电路
CN1741068A (zh) * 2005-09-22 2006-03-01 上海广电（集团）有限公司中央研究院 一种基于边界的直方图均衡方法
CN2838184Y (zh) * 2005-10-19 2006-11-15 上海广电（集团）有限公司中央研究院 一种基于边界的直方图均衡装置
CN101211459A (zh) * 2007-12-21 2008-07-02 上海广电集成电路有限公司 一种针对边界点进行处理的直方图均衡方法
CN103985097A (zh) * 2014-05-26 2014-08-13 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种非均匀照度的图像增强方法
US20180182074A1 (en) * 2015-06-26 2018-06-28 Peking University Shenzhen Graduate School Low-illumination image processing method and device

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1168049A (zh) * 1996-03-09 1997-12-17 三星电子株式会社 利用平均值分离直方图均衡的图像增强方法及其电路
CN1741068A (zh) * 2005-09-22 2006-03-01 上海广电（集团）有限公司中央研究院 一种基于边界的直方图均衡方法
CN2838184Y (zh) * 2005-10-19 2006-11-15 上海广电（集团）有限公司中央研究院 一种基于边界的直方图均衡装置
CN101211459A (zh) * 2007-12-21 2008-07-02 上海广电集成电路有限公司 一种针对边界点进行处理的直方图均衡方法
CN103985097A (zh) * 2014-05-26 2014-08-13 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种非均匀照度的图像增强方法
US20180182074A1 (en) * 2015-06-26 2018-06-28 Peking University Shenzhen Graduate School Low-illumination image processing method and device

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吕宗伟: "基于亮度保持的子图像加权对比度增强", 《电子学报》 *
江巨浪等: "保持图像亮度的局部直方图均衡算法", 《电子学报》 *

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