CN114170115A - 基于fpga的直方图均衡化增强图像细节的显示方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法，包括以下步骤：将输入的RGB图像转换成YUV图像，并获得YUV图像的灰度直方图；对直方图进行处理，根据直方图统计后图像的信息进行分类；根据分类后的图像进行分段直方图均衡化，得到调整后YUV图像；将调整后YUV图像转换成RGB图像后输出。本发明根据输入图像的对比度和平均灰度对图像进行分类，将低对比度的图像进行处理，低对比度又分为高平均亮度和低平均亮度，针对不同类别的图像分类分别进行处理，使得图像细节增强更加合理，实现图像的对比度的提升和细节增强，提高人的视觉感受以及显示器显示对比度。

Description

基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法

技术领域

本发明主要涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法。

背景技术

随着图像显示技术的不断发展，特别是以LCD为显示介质的平板显示器技术的高速发展，液晶显示设备在人们的日常生活中越来越重要，液晶显示器显示的高清画面给人们带来了很高的视觉感受,在其他应用领域如家用电器、汽车、医疗及军工等行业,给使用者带来了极大的便利，在这种趋势下，人们对高对比度液晶显示器的需求将越来越大。同时人们也对液晶显示器提出了更高的要求，液晶显示器正往更大尺寸，更薄厚度，更好视觉效果方向发展。

液晶显示器往往会显示比较阴暗的画面，在显示低对比度和阴暗画面时，会因为图像自身的原因和液晶显示器背光亮度的特性导致对比度不强、模糊不清、细节无法分辨，显示画面难以看清，因此采用图像增强技术对显示对比度不强、模糊不清，细节无法分辨进行细节增强，来调整对比度，亮度,增大图像的动态范围，扩展图像对比度，改善图像的视觉效果。增强细节后的显示图像能往往能够更好的显示，因此图像增强技术在这种情况下具有重大意义。图像增强是一种对图像预处理的基本手段,其目的往往是为了改善图像的显示质量,针对给定图像的模糊状况以及它的应用场合，有目的的强调图像的整体或局部特性，提高图像可辨识度，改善人对图像的视觉效果，让观察者得到直观清晰的、适合于分析的依据，使图像更有利于观察和后期的分析处理。通常的研究一般是通过对图像的某些特征进行强调突出，从而显示我们有需要的信息，提高图像的使用价值和应用价值。但是，图像增强并不意味着能增加原始图像的信息，甚至会损失一些信息。 但图像增强的结果却能加强对特定信息的识别能力，使图像中我们感兴趣的特征得以加强。直方图也可以描述图像对比度的情况。对比度是衡量某一图像某一场景中亮区域和暗区域之间亮度差异的尺度。宽广的直方图可以反映某一图像具有较高对比度，反之，较为窄小的直方图反映了某一图像具有较低对比度。这种对比度的差异可能由于光照条件和其他多种因素共同造成。在大雾天气中所拍摄的图像具有低对比度；在某些强光下拍摄的图像具有较高的对比度。

直方图是图像灰度分布的可视化统计图，基于直方图的方法通过调整图像灰度分布实现细节增强。直方图均衡化是最具代表性的基于直方图的细节增强算法，该算法通过使用图像灰度的累积分布函数对灰度分布进行归一化，使处理结果的灰度分布更加均匀，从而提高图像的对比度。然而对于图像中具有较低灰度分布概率的细节纹理，直方图均衡化会压缩或合并这部分灰度级，导致细节信息的损失。

发明内容

发明目的

本发明的目的是为了提供了一种基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法，针对直方图均衡化的缺点，用以对低对比度的图像进行细节增强。

技术方案

为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：一种基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法，包括以下步骤：

将输入的RGB图像转换成YUV图像，并获得YUV图像的灰度直方图；

对直方图进行处理，根据直方图统计后图像的信息进行分类；

根据分类后的图像进行分段直方图均衡化，得到调整后YUV图像；

将调整后YUV图像转换成RGB图像后输出。

进一步的，对直方图进行处理，根据直方图统计后图像的信息进行分类 ，具体包括：

计算每帧图像的对比度和平均灰度，将图像按照对比度和平均灰度进行分类，将图像分为六类，如下所示：

；

其中

表示对比度，

表示平均灰度。

进一步的，根据分类后的图像进行分段直方图均衡化，得到调整后YUV图像，具体包括：

将

的图像命名为平均灰度低和低对比度的图像；将

的图像命名为平均灰度高和低对比度的图像；

针对平均灰度低和低对比度的图像，检测图像中灰度值大于130的像素点占比，判断图像中灰度值大于130的像素点占比是否小于第一阈值，若图像中灰度值大于130的像素点占比小于第一阈值，则对灰度值大于130的区域使用伽马变换函数进行处理，得到调整后YUV图像；若灰度值大于130的像素点占比大于第一阈值，则不处理该图像；

针对平均灰度高和低对比度的图像，将该图像的灰度直方图经过描点润滑处理，转化成一条平滑的函数曲线，求出曲线的一阶导数，并对其一阶导数函数值的绝对值小于第二阈值的区域进行处理，在原区域上相邻间隔插入灰度值，并将原区域的像素点减少均衡至新灰度值处，得到调整后YUV图像。

进一步的，在利用伽马变换函数处理图像时，选择γ<1，得到调整后的YUV图像。

有益效果

采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：

根据输入图像的对比度和平均灰度对图像进行分类，将低对比度的图像进行处理，低对比度又分为高平均亮度和低平均亮度，针对不同类别的图像分类分别进行处理，使得图像细节增强更加合理，实现图像的对比度的提升和细节增强，提高人的视觉感受以及显示器显示对比度。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2为本发明的流程框图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述，附图中给出了本发明的若干实施例，但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例，相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。

需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件；当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件；本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明；本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

实施例：一种基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法，以分辨率为1024*768的图像为例：

输入RGB图像，利用RGB图像转化为YUV图像公式将输入的RGB图像转换成YUV图像，RGB转化为YUV公式为：

得到YUV图像后，对YUV图像进行统计获得该图像的灰度直方图；

根据直方图计算每帧图像的对比度和平均灰度，将图像按照对比度和灰度进行分类，具体分为：

；

其中

表示对比度，

表示平均灰度；

根据上述类别，将

的图像命名为平均灰度低和低对比度的图像；将

的图像命名为平均灰度高和低对比度的图像，本方案仅针对这两种图像进行处理，其余类别图像不处理；

当输入的图像为平均灰度低和低对比度的图像时，检测灰度值大于130的像素点占比，判断是否小于第一阈值，此处第一阈值取20%，若灰度值大于130的像素点占比小于20%，则对灰度值大于130的区域使用伽马变换函数进行处理，伽马变换函数具体为：

imadjust（I，[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma）,其中[low_in;high_in]是需要处理的区域，即灰度值大于130的区域；[low_out;high_out]是我们需要映射的区域；

伽马变换:s=crγ，r∈[0,1]，r是原图像的对应位置的像素值，c是灰度缩放系数；

当c=1时，

若γ<1，图像中暗的部分被增强，图像视觉上变亮；

若γ=1，s=r；

若γ>1，图像中亮的地方变暗，被抑制，图像整体变暗

由于原图像整体偏暗，为了提高灰度值高的区域，使其更亮，在上述伽马变换处理时，选择γ<1，即gamma小于1，得到调整后YUV图像；若灰度值大于130的像素点占比大于20%，则不处理图像；

当输入的图像为平均灰度高和低对比度的图像，将该图像的灰度直方图经过描点润滑处理，转化成一条平滑的函数曲线，求出曲线的一阶导数，并对其一阶导数函数值的绝对值小于第二阈值区域进行处理，即一阶导数函数值的绝对值小于0.25的区域进行处理，在该区域上相邻两个灰度值之间插入新的灰度值，插入新的灰度值处像素点为0，为保持原图像素的一致，将原区域的像素点减少均衡至新灰度值处，得到调整后YUV图像；具体为取原区域的灰度值i和灰度值j，两者对应的像素点分别为a和b，灰度值i和灰度值j两者相邻，在两者之间插入新的灰度值h，新的灰度值h对应的像素点e与灰度值i和灰度值j对应像素点a和b的关系为：

e=xa+yb；其中x+y=1，a、b、i、j均为自然数；

调整后灰度值i对应的像素点为（1-x）a；调整后灰度值j对应的像素点为（1-y）b；当x取0.2时，y取0.8；当x取0.3时，y取0.7。

最后将得到的调整后YUV图像转换成RGB图像后输出，即完成图像的调整。

以上所述实施例仅表达了本发明的某种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制；应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围；因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (4)

1.基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法，其特征在于,包括以下步骤：

将输入的RGB图像转换成YUV图像，并获得YUV图像的灰度直方图；

对直方图进行处理，根据直方图统计后图像的信息进行分类；

根据分类后的图像进行分段直方图均衡化，得到调整后YUV图像；

将调整后YUV图像转换成RGB图像后输出。

2.根据权利要求1所述的基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法，其特征在于，对直方图进行处理，根据直方图统计后图像的信息进行分类 ，具体包括：

计算每帧图像的对比度和平均灰度，将图像按照对比度和平均灰度进行分类，将图像分为六类，如下所示：

；

其中

表示对比度，

表示平均灰度。

3.根据权利要求2所述的基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法，其特征在于，根据分类后的图像进行分段直方图均衡化，得到调整后YUV图像，具体包括：

将

的图像命名为平均灰度低和低对比度的图像；将

的图像命名为平均灰度高和低对比度的图像；

针对平均灰度低和低对比度的图像，检测图像中灰度值大于130的像素点占比，判断图像中灰度值大于130的像素点占比是否小于第一阈值，若图像中灰度值大于130的像素点占比小于第一阈值，则对灰度值大于130的区域使用伽马变换函数进行处理，得到调整后YUV图像；若灰度值大于130的像素点占比大于第一阈值，则不处理该图像；

针对平均灰度高和低对比度的图像，将该图像的灰度直方图经过描点润滑处理，转化成一条平滑的函数曲线，求出曲线的一阶导数，并对其一阶导数函数值的绝对值小于第二阈值的区域进行处理，在原区域上相邻间隔插入灰度值，并将原区域的像素点减少均衡至新灰度值处，得到调整后YUV图像。

4.根据权利要求1所述的基于FPGA的直方图均衡化增强图像细节的显示方法，其特征在于，在利用伽马变换函数处理图像时，选择γ<1，得到增强的YUV图像。

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