CN112801905B - 一种亮度可调自适应对比度增强方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种亮度可调自适应对比度增强方法，目标亮度可调，即用户根据个人亮度感知选取目标亮度，作为二重遍历寻优的衡量标准，得到符合用户期待的增强图像；参数自适应，采取二重遍历的方式寻找最佳调整参数，调节全局亮度和对比度的同时提升细节。本发明解决了现有直方图均衡方法参数非自适应、适用范围局限等不足，使得不同图像的处理亮度和对比度都符合个人视觉感知。
Description
技术领域
本发明涉及图像和视频处理技术领域，更具体地说，涉及一种亮度可调自适应对比度增强方法。
背景技术
为了满足用户对高质量图像的需求，现有技术提供多种图像增强技术。其中，直方图均衡是目前比较流行的一种图像对比度增强方法，其原理是根据原始图像的累积直方图将输入灰度级与输出灰度级进行映射，使结果直方图尽可能接近均匀分布，从而增强图像的对比度。但是，直方图均衡存在如下不足：当背景和噪声占用较多像素，而目标和细节占用较少像素时，增强后的图像效果将很不理想。
为了解决上述不足，现有技术以直方图均衡为基础，还提供多种改进的图像增强算法。但改进的图像增强算法仍然存在不足，即，其控制参数需要人为设置，不能很好地自适应于不同亮度图像的对比度增强。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种亮度可调自适应对比度增强方法，用以解决现有直方图均衡方法参数非自适应、适用范围局限等不足，使得不同图像的处理亮度和对比度都符合个人视觉感知。
本发明的技术方案如下：
一种亮度可调自适应对比度增强方法，包含如下步骤：
1)将输入直方图的均值归一化，设置图像中值为分割点，确定初始直方图调整函数；
2)通过二重遍历分别改变直方图的幂函数参数和直方图调整函数的权重参数，根据每次遍历的参数值对直方图进行调整；
3)计算每次调整直方图后的图像均值，与预先设定的目标均值进行比较，选取结果最接近于预先设定的目标均值的参数值为最佳调整参数；
4)利用最佳调整参数对输入直方图进行均衡化，得到结果图像。
作为优选，步骤1)之前，还包括如下步骤：
创建列表，并存放不同的目标亮度数值以及亮度默认值，列表存放的亮度默认值为输入直方图所占动态范围的中间值，不同目标亮度数值从暗到亮进行设置。
作为优选，目标亮度数值由手动输入来指定，或者自动选择一个默认值。
作为优选，步骤1)中，以图像中值为分割点将直方图分为左右两部分，初始化调整函数为0，分别计算左右两部分的像素总数与其动态范围的比值，通过比较两者大小确定不同条件下的调整函数。
作为优选，步骤2)中，设置二重遍历，对直方图的幂函数参数进行校正时，从0开始，以一定的步长递增直至1结束，对直方图调整函数的权重参数进行校正时，从0开始，以一定的步长递增直至2结束。
作为优选，步骤2)中，先用幂函数参数对直方图进行全局调整，再对全局调整后的直方图小于1的部分进行进一步校正。
作为优选，步骤2)中，通过权重参数控制直方图调整函数的大小，不同程度地调整直方图，得到不同参数组合下调整后的直方图。
作为优选，步骤3)中，根据每次调整后的直方图计算图像均值，计算图像均值与预先设定的目标均值的绝对差值，二重遍历完成后选取使绝对差值最小的参数值为最佳调整参数。
本发明的有益效果如下：
本发明所述的亮度可调自适应对比度增强方法，目标亮度可调，即用户根据个人亮度感知选取目标亮度，作为二重遍历寻优的衡量标准，得到符合用户期待的增强图像；参数自适应，采取二重遍历的方式寻找最佳调整参数，调节全局亮度和对比度的同时提升细节。
本发明解决了现有直方图均衡方法参数非自适应、适用范围局限等不足，使得不同图像的处理亮度和对比度都符合个人视觉感知。
附图说明
图1是本发明的流程示意图；
图2是本发明的实施效果对比图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。
本发明所述的一种亮度可调自适应对比度增强方法，如图1所示，步骤如下：
1)创建一个列表，并存放不同的目标亮度数值以及亮度默认值，列表存放的亮度默认值为输入直方图所占动态范围的中间值，不同目标亮度数值从暗到亮进行设置。同时，为了方便用户进行自主选择，在列表中创造选择对话框，用户通过选择对话框自主选择目标亮度数值，进而，目标亮度数值可以由手动输入来指定，也可以自动选择一个默认值。
2)将输入直方图的均值归一化，设置图像中值为分割点，确定初始直方图调整函数；具体地。以图像中值为分割点将直方图分为左右两部分，初始化调整函数为0，分别计算左右两部分的像素总数与其动态范围的比值，通过比较两者大小确定不同条件下的初始直方图调整函数。
3)通过二重遍历分别改变直方图的幂函数参数和直方图调整函数的权重参数，根据每次遍历的参数值对直方图进行调整。具体地，设置两个参数值二重遍历，一个用于以幂函数形式校正直方图，一个用于控制抬高直方图的程度。其中，对直方图的幂函数参数进行校正时，从0开始，以一定的步长递增直至1结束，例如以0.05为步进进行遍历，对直方图调整函数的权重参数进行校正时，从0开始，以一定的步长递增直至2结束。根据每次遍历的参数值对直方图进行调整，先用幂函数参数对直方图进行全局调整，再对全局调整后的直方图小于1的部分进行进一步校正；最后，按一定权重累加调整函数，即通过权重参数控制直方图调整函数的大小，不同程度地调整直方图，得到不同参数组合下调整后的直方图。
4)计算每次调整直方图后的图像均值，与预先设定的目标均值进行比较，选取结果最接近于预先设定的目标均值的参数值为最佳调整参数。具体地，根据每次调整后的直方图计算图像均值，计算图像均值与预先设定的目标均值的绝对差值，保存当前的绝对差值，与下一次遍历得到新的绝对差值进行比较，在保证绝对差值最小的情况下更新绝对差值的数值，并记录对应的两个参数值的大小，二重遍历完成后选取使绝对差值最小的参数值为最佳调整参数。
5)利用最佳调整参数对输入直方图进行均衡，得到结果图像。
实施例
本实施例中，预先假设图像为8比特灰度图像，其最小灰度级为Lmin，最大灰度级为Lmax，输入图像直方图记为hist。
以下详细描述本发明的具体实施方式：
1)创建一个列表list，存放不同的目标亮度数值以及亮度默认值，默认值为(Lmin+Lmax)/2，其他亮度值(即不同的目标亮度数值)则从暗到亮进行设置，同时借助listdlg函数创建列表选择对话框以方便用户自主选择目标亮度均值targetMean。
2)将输入图像直方图hist的均值归一化，得到直方图inhist，计算图像中值img_mid，其中img_mid可以借助prctile函数确定，以此为分割点将直方图分为左右两部分，初始化调整函数unihist，即unihist＝zeros(1,256)，计算左右子直方图像素总数lhistsum和rhistsum与其动态范围lwidth和rwidth的比值，通过比较两者的大小确定不同条件下的调整函数unihist，实施方式为：
“unihist(find(inhist(Lmin+1:segPt))+Lmin)＝1，if lhistsum/lwidth>rhistsum/rwidth
unihist(find(inhist(segPt+1:Lmax+1))+img_mid)＝1，if lhistsum/lwidth<rhistsum/rwidth”。
3)设置二重遍历，其中用于校正直方图的幂函数参数gamma从0开始，以0.05为步进进行遍历，到1结束，直方图调整函数的权重参数lamda则从0遍历到2，根据每次遍历的参数值对直方图进行调整，得到不同参数组合下调整后的直方图iterhist，实施方式为：
“temphist＝inhist.^gamma
temphist(temphist<1)＝temphist(temphist<1).^(1-gamma)
iterhist＝temphist+lamda*unihist”
记中间状态直方图为temphist。
4)对每次调整后的直方图iterhist进行均衡，得到增强图像imgHE，计算其均值与用户事先设定的目标均值targetMean的绝对差值absMeanDiff，即
absMeanDiff＝abs(mean2(imgHE)-targetMean)，保存起来与下次遍历得到新的绝对差值进行比较，在保证绝对差值最小的情况下更新它的数值，记录下此时对应两个参数值gamma和lamda的大小，最后选取使绝对差值absMeanDiff最小的参数为最佳调整参数。
5)用最佳调整参数gamma和lamda对直方图inhist进行均衡，得到结果图像。
如图2所示(图2(a)为输入图像，图2(b)为结果图像)，从结果图像可以看出，本发明可根据用户自主选择的目标亮度均值，自适应确定最佳幂函数校正参数和调整函数权重来对直方图进行调整，在调节全局亮度和对比度的同时提升细节，增强效果符合个人视觉感知。
上述实施例仅是用来说明本发明，而并非用作对本发明的限定。只要是依据本发明的技术实质，对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。
Claims (6)
1.一种亮度可调自适应对比度增强方法，其特征在于，包含如下步骤：
1)将输入直方图的均值归一化，设置图像中值为分割点，确定初始直方图调整函数，具体包括：将输入图像直方图的均值归一化，得到直方图inhist，计算图像中值img_mid，其中img_mid借助prctile函数确定，以此为分割点将直方图分为左右两部分，初始化调整函数unihist，即unihist＝zeros(1,256)，计算左右子直方图像素总数lhistsum和rhistsum与其动态范围lwidth和rwidth的比值，通过比较两者的大小确定不同条件下的调整函数unihist：
“unihist(find(inhist(Lmin+1:segPt))+Lmin)＝1，iflhistsum/lwidth>rhistsum/rwidth
unihist(find(inhist(segPt+1:Lmax+1))+img_mid)＝1，iflhistsum/lwidth<rhistsum/rwidth”；
2)通过二重遍历分别改变直方图的幂函数参数和直方图调整函数的权重参数，根据每次遍历的参数值对直方图进行调整，具体包括：设置二重遍历，其中用于校正直方图的幂函数参数gamma从0开始，以0.05为步进进行遍历，到1结束，直方图调整函数的权重参数lamda则从0遍历到2，根据每次遍历的参数值对直方图进行调整，得到不同参数组合下调整后的直方图iterhist为：
“temphist＝inhist.^gamma
temphist(temphist<1)＝temphist(temphist<1).^(1-gamma)
iterhist＝temphist+lamda*unihist”
记中间状态直方图为temphist；
3)计算每次调整直方图后的图像均值，与预先设定的目标均值进行比较，选取结果最接近于预先设定的目标均值的参数值为最佳调整参数；
4)利用最佳调整参数对输入直方图进行均衡化，得到结果图像。
2.根据权利要求1所述的亮度可调自适应对比度增强方法，其特征在于，步骤1)之前，还包括如下步骤：
创建列表，并存放不同的目标亮度数值以及亮度默认值，列表存放的亮度默认值为输入直方图所占动态范围的中间值，不同目标亮度数值从暗到亮进行设置。
3.根据权利要求2所述的亮度可调自适应对比度增强方法，其特征在于，目标亮度数值由手动输入来指定，或者自动选择一个默认值。
4.根据权利要求1所述的亮度可调自适应对比度增强方法，其特征在于，步骤2)中，先用幂函数参数对直方图进行全局调整，再对全局调整后的直方图小于1的部分进行校正。
5.根据权利要求1所述的亮度可调自适应对比度增强方法，其特征在于，步骤2)中，通过权重参数控制直方图调整函数的大小，不同程度地调整直方图，得到不同参数组合下调整后的直方图。
6.根据权利要求1所述的亮度可调自适应对比度增强方法，其特征在于，步骤3)中，根据每次调整后的直方图计算图像均值，计算图像均值与预先设定的目标均值的绝对差值，二重遍历完成后选取使绝对差值最小的参数值为最佳调整参数。
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