CN116152105B - 一种图像亮度和对比度自动调整方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理领域，提供一种图像亮度和对比度自动调整方法，包括：对卷积后的待剪影图像进行滤波处理，得到ImageEdgeFiltered图像；对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像；根据亮度调整系数和对比度调整系数对所述滤波后的待剪影图像进行增强处理，得到LCImage图像；基于所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像，获取目标图像。本发明分析图像灰度分布，自动计算亮度和灰度调整系数，达到尽可能多的显示图像细节。

Description

一种图像亮度和对比度自动调整方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤指一种图像亮度和对比度自动调整方法及装置。

背景技术

X射线图像通常为14bit或16bit甚至更高位深的单通道灰度图，而在图像显示时因为显示器的限制，一般均需要将其转换为8bit位深的RGB图像，这样就不可避免的对原数据进行压缩。而物体对X射线的吸收服从指数规律，在扫描物厚度及材质较为单一的情况下容易导致图像灰度区间较为集中的情况，在直方图上就表现为一个峰。显示时如果按照等比例压缩灰度的方式会有图像对比度差，无法区分细节的情况。又因为每次扫描的物体可能差异较大，导致灰度集中的区域即直方图上的峰位置可能每次均不相同，更有一副图像中存在两个或多个灰度聚集区的情况。

因此，一般的X射线成像软件均有调整窗宽、窗位功能并提供直方图均衡化、亮度调整系数等对比度调整算法，达到能展示物体细节的目的。但是调节步骤较为繁琐、需要一定的图像基础知识其容易遗漏很小的细节。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像亮度和对比度自动调整方法及装置，解决上述问题。

本发明提供的技术方案如下：

本发明提供一种图像亮度和对比度自动调整方法，包括：

对卷积后的待剪影图像进行滤波处理，得到ImageEdgeFiltered图像；

对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像；

根据亮度调整系数和对比度调整系数对所述滤波后的待剪影图像进行增强处理，得到LCImage图像；

基于所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像，获取目标图像。

在一些实施例中，所述对卷积后的待剪影图像进行滤波处理，得到ImageEdgeFiltered图像，包括：

以第一尺寸的核函数对所述待剪影图像进行卷积处理，得到所述待剪影图像对应的ImageEdge图像；

提取所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分；

对所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分以第一尺寸的滤波核分别进行滤波处理；

在第二尺寸的滤波核内对滤波后的所述ImageEdge图像的正值部分和滤波后的所述ImageEdge图像的负值部分分别进行滤波修复，得到正值图像和负值图像；

将所述正值图像和所述负值图像进行合并，得到ImageEdgeFiltered图像。

在一些实施例中，所述对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像，包括：

以第二尺寸的滤波核对所述原始的待剪影图像进行降噪处理；

根据所述第二尺寸的滤波核的核点距中心点的距离和灰度值差异计算加成系数；

基于所述加成系数和空间域系数，计算得到每个点的滤波系数；

根据所述滤波系数，对所述原始的待剪影图像进行降噪处理。

在一些实施例中，所述根据亮度调整系数和对比度调整系数对所述滤波后的待剪影图像进行增强处理，得到LCImage图像，包括：

按设定尺寸将所述滤波后的待剪影图像进行分块，计算每块所述滤波后的待剪影图像的亮度调整系数和对比度调整系数；

根据所述亮度调整系数和对比度调整系数，对所述滤波后的待剪影图像的每个像素点进行逐点增强处理，以得到LCImage图像。

在一些实施例中，所述计算每块所述滤波后的待剪影图像的亮度调整系数，包括：

设fTotal为每块所述滤波后的待剪影图像内所有像素点的灰度值之和，width和height分别为该块宽度和高度，i为块编号，计算公式如下：

L(i)＝fTotal/(width*height)

其中，L(i)为亮度调整系数。

在一些实施例中，所述计算每块所述滤波后的待剪影图像的对比度调整系数，包括：

将每块所述滤波后的待剪影图像按线性压缩为256级灰度，并统计所述滤波后的待剪影图像的直方图，记为Hist；

设图像的理论最大灰度值为GrayMax，根据以下计算公式计算自适应系数fThreshold：

fThreshold＝(GrayMax/2-|L(i)-GrayMax/2|/GrayMax/2)*(width*height/GrayMax)

按所述自适应系数统计直方图受限系数fLimit，得到修正后的受限直方图为对比度调整系数。

在一些实施例中，所述基于所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像，获取目标图像，包括：

将所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像的每个像素点对应逐点求和，获取目标图像。

一种图像亮度和对比度自动调整装置，包括：

第一滤波模块，用于对卷积后的待剪影图像进行滤波处理，得到ImageEdgeFiltered图像；

第二滤波模块，用于对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像；

增强处理模块，用于根据亮度调整系数和对比度调整系数对所述滤波后的待剪影图像进行增强处理，得到LCImage图像；

基于所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像，获取目标图像。

在一些实施例中，所述第一滤波模块，用于：

以第一尺寸的核函数对所述待剪影图像进行卷积处理，得到所述待剪影图像对应的ImageEdge图像；

提取所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分；

对所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分以第一尺寸的滤波核分别进行滤波处理；

在第二尺寸的滤波核内对滤波后的所述ImageEdge图像的正值部分和滤波后的所述ImageEdge图像的负值部分分别进行滤波修复，得到正值图像和负值图像；

将所述正值图像和所述负值图像进行合并，得到ImageEdgeFiltered图像。

在一些实施例中，所述第二滤波模块，用于：

以第二尺寸的滤波核对所述原始的待剪影图像进行降噪处理；

根据所述第二尺寸的滤波核的核点距中心点的距离和灰度值差异计算加成系数；

基于所述加成系数和空间域系数，计算得到每个点的滤波系数；

根据所述滤波系数，对所述原始的待剪影图像进行降噪处理。

本发明提供的一种图像亮度和对比度自动调整方法及装置至少具有以下有益效果：

本发明分析图像灰度分布，自动计算亮度和灰度调整系数，达到尽可能多的显示图像细节。

附图说明

下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种图像亮度和对比度自动调整方法和装置的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。

图1是本发明一种图像亮度和对比度自动调整方法的一个实施例的示意图；

图2是本发明一种图像亮度和对比度自动调整方法的一个实施例的示意图；

图3是本发明的剪影图的示意图；

图4是本发明的原图叠加剪影图的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其他实施例中也可以实现本申请。在其他情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所述描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或集合的存在或添加。

为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。

在一个实施例中，如图1所示，本发明提供一种图像亮度和对比度自动调整方法，包括步骤：

S101对卷积后的待剪影图像进行滤波处理，得到ImageEdgeFiltered图像；

S102对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像；

S103根据亮度调整系数和对比度调整系数对所述滤波后的待剪影图像进行增强处理，得到LCImage图像；

S104基于所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像，获取目标图像。

其中，ImageEdgeFiltered图像为提取图像边缘并滤波后图像。

在本实施例中，X射线图像自动亮度对比度调整方法是分析图像灰度分布，自动计算亮度和灰度调整系数，达到尽可能多的显示图像细节的目的。为了防止整幅图像最大灰度值和最小灰度值差异太大，导致无法兼顾的情况，采用将图像分块计算系数然后进行调整的方式。各图像块最终使用的调整系数由该小块图像本身的灰度图及其邻近灰度图计算得到的系数来插值得到，避免此方法处理后产生的图像分块现象。

在一个实施例中，所述对卷积后的待剪影图像进行滤波处理，得到ImageEdgeFiltered图像，包括：

以第一尺寸的核函数对所述待剪影图像进行卷积处理，得到所述待剪影图像对应的ImageEdge图像；

提取所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分；

对所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分以第一尺寸的滤波核分别进行滤波处理。

其中，ImageEdge图像为提取的图像边缘图。

在第二尺寸的滤波核内对滤波后的所述ImageEdge图像的正值部分和滤波后的所述ImageEdge图像的负值部分分别进行滤波修复，得到正值图像和负值图像；

将所述正值图像和所述负值图像进行合并，得到ImageEdgeFiltered图像。

在一个实施例中，所述对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像，包括：

以第二尺寸的滤波核对所述原始的待剪影图像进行降噪处理；

根据所述第二尺寸的滤波核的核点距中心点的距离和灰度值差异计算加成系数；

基于所述加成系数和空间域系数，计算得到每个点的滤波系数；

根据所述滤波系数，对所述原始的待剪影图像进行降噪处理。

在一个实施例中，所述根据亮度调整系数和对比度调整系数对所述滤波后的待剪影图像进行增强处理，得到LCImage图像，包括：

按设定尺寸将所述滤波后的待剪影图像进行分块，计算每块所述滤波后的待剪影图像的亮度调整系数和对比度调整系数；

根据所述亮度调整系数和对比度调整系数，对所述滤波后的待剪影图像的每个像素点进行逐点增强处理，以得到LCImage图像。其中，LCImage图像为亮度对比度增强后图像。

在一个实施例中，所述计算每块所述滤波后的待剪影图像的亮度调整系数，包括：

设fTotal为每块所述滤波后的待剪影图像内所有像素点的灰度值之和，width和height分别为该块宽度和高度，i为块编号，计算公式如下：

L(i)＝fTotal/(width*height)

其中，L(i)为亮度调整系数。

在一个实施例中，所述计算每块所述滤波后的待剪影图像的对比度调整系数，包括：

将每块所述滤波后的待剪影图像按线性压缩为256级灰度，并统计所述滤波后的待剪影图像的直方图，记为Hist；

设图像的理论最大灰度值为GrayMax，根据以下计算公式计算自适应系数fThreshold：

fThreshold＝(GrayMax/2-|L(i)-GrayMax/2|/GrayMax/2)*(width*height/GrayMax)

按所述自适应系数统计直方图受限系数fLimit，得到修正后的受限直方图为对比度调整系数。

在一个实施例中，所述基于所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像，获取目标图像，包括：

将所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像的每个像素点对应逐点求和，获取目标图像。

在一个实施例中，本发明提供一种图像亮度和对比度自动调整方法，具体包括：

该方法的具体处理方式如下：

1，使用如下3*3的核函数对全图进行卷积，得到边缘信息，并保存和图像相同大小的边缘信息，记为ImageEdge。

-1	-1	-1
			-1	8	-1
-1	-1	-1

2，对ImageEdge图像分别提取出正值部分和负值部分，分别进行3和4两步滤波处理。

3，进行3*3的滤波，如果在此范围内仅有一个像素具备边缘信息，则认为此为伪边缘信息，将值置零，消除其孤立噪声点，去除伪边缘信息。

4，对滤波后的ImageEdge图像进行滤波修复。在5*5的滤波核内，对25个像素进行不同方向连线取边缘信息值进行评估。如果符合两端具有边缘信息，但中间缺失的情况，那么对中间缺失的边缘信息进行插值补偿。

5，将分解的正负值图像重新合并为一副新的边缘信息图像，记为ImageEdgeFiltered图像。

6，对原图像进行降噪处理，按5*5的滤波核大小进行处理。同时考虑空间及灰度值的影响，分别根据滤波核点距中心点的距离及两者灰度值差异计算加成系数。空间域系数按照如下表方式计算(中心为原点)：

0.003663	0.014652	0.025641	0.014652	0.003663
					0.014652	0.058608	0.095238	0.058608	0.014652
0.025641	0.095238	0.150183	0.095238	0.025641
					0.014652	0.058608	0.095238	0.058608	0.014652
0.003663	0.014652	0.025641	0.014652	0.003663

值域的系数是一个不规则的分段函数方式，将中心点和滤波范围内某点的差值即为Diff，计算的系数值即为f，阈值记为MaxDiff，那么按如下方式计算f值：

若|Diff|>MaxDiff

f＝0；

若|Diff|>MaxDiff/2

f＝2.218-|(|Diff|-MaxDiff/2)|/100

若|Diff|<＝MaxDiff/2

f＝e^{(|Diff|/(MaxDiff/2)}-0.5

应用f值和上述表内系数相承得到最终每个点的滤波系数。

7，将图像按设定的大小进行分块，根据分块的数量开辟两块内存分别用来存储对比度增强系数C和亮度调整系数L，然后按照下述8和9分别计算系数C和L并保存在对应内存位置；

8，亮度系数为该块内所有像素的平均灰度值，设fTotal为该块内所有点的灰度值之和，width和height分别为该块宽度和高度，i为块编号：

L(i)＝fTotal/(width*h eigh t)

9，对比度增强系数C是一个灰度级为256的表，计算方式是，首先将块内图像按线性压缩为256级灰度，然后统计该块的直方图，记为Hist；该块的灰度平均值由步骤8获取为L(i)；设图像的理论最大灰度值为GrayMax。按下式计算自适应系数fThreshold，

fThreshold＝(GrayMax/2-|L(i)-GrayMax/2|/GrayMax/2)*(width*h eigh t/GrayMax)

按此系数统计直方图受限系数fLimit，得到修正后的受限直方图为

C(i)。

10，得到了亮度调整系数矩阵L和对比度调整系数矩阵表C后，可逐像素点对图像进行增强处理。首先是应用对比度系数进行调整。根据当前像素点的坐标(i，j)，分别计算出其距离周围四个子块中心点的距离，记为L1，L2，L3，L4。四个子块的在内存中编号分别为n1，n2，n3，n4

每个子块的加权系数记录为f1，f2，f3，f4通过如下计算得到：

f1＝(L2/(L1+L2))*(L3/(L1+L3))

f2＝(L1/(L1+L2))*(L4/(L2+L4))

f3＝(L4/(L3+L4))*(L1/(L1+L3))

f4＝(L3/(L3+L4))*(L2/(L2+L4))

记原灰度值为OrgGray经对比度调整后的灰度值CGray为：

CGray＝f1*0.25*C[n1][OrgGray]+f2*0.25*C[n2][OrgGray]+f3*0.25*C[n3][OrgGray]+f4*0.25*C[n4][OrgGray]

记经亮度调整后的灰度值为LGray，灰度理论上限值为GrayMax，n为该像素点(i，j)所在的分块编号。先求取归一化系数NormalizeFactor为：

NormalizeFactor＝log(1+GrayMax/L(n))/GrayMax

经亮度增强后的灰度值为：

LGray＝log(1+CGray/L(n)/NormalizeFactor)

11，逐点计算完毕后，得到经自适应对比度增强和亮度调整的图像LCImage，将此图像与步骤5得到的ImageEdgeFiltered图像逐点相加求和，得到最终的图像。

在本实施例中，X射线图像自动亮度对比度调整方法是分析图像灰度分布，自动计算亮度和灰度调整系数，达到尽可能多的显示图像细节的目的。为了防止整幅图像最大灰度值和最小灰度值差异太大，导致无法兼顾的情况，采用将图像分块计算系数然后进行调整的方式。各图像块最终使用的调整系数由该小块图像本身的灰度图及其邻近灰度图计算得到的系数来插值得到，避免此方法处理后产生的图像分块现象。

在一个实施例中，本发明提供一种图像亮度和对比度自动调整装置，包括：

第一滤波模块，用于对卷积后的待剪影图像进行滤波处理，得到ImageEdgeFiltered图像；

第二滤波模块，用于对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像；

增强处理模块，用于根据亮度调整系数和对比度调整系数对所述滤波后的待剪影图像进行增强处理，得到LCImage图像；

基于所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像，获取目标图像。

在一些实施例中，所述第一滤波模块，用于：

以第一尺寸的核函数对所述待剪影图像进行卷积处理，得到所述待剪影图像对应的ImageEdge图像；

提取所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分；

对所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分以第一尺寸的滤波核分别进行滤波处理；

在第二尺寸的滤波核内对滤波后的所述ImageEdge图像的正值部分和滤波后的所述ImageEdge图像的负值部分分别进行滤波修复，得到正值图像和负值图像；

将所述正值图像和所述负值图像进行合并，得到ImageEdgeFiltered图像。

在一些实施例中，所述第二滤波模块，用于：

以第二尺寸的滤波核对所述原始的待剪影图像进行降噪处理；

根据所述第二尺寸的滤波核的核点距中心点的距离和灰度值差异计算加成系数；

基于所述加成系数和空间域系数，计算得到每个点的滤波系数；

根据所述滤波系数，对所述原始的待剪影图像进行降噪处理。

本发明分析图像灰度分布，自动计算亮度和灰度调整系数，达到尽可能多的显示图像细节。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的程序模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的程序单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各程序模块可以集成在一个处理单元中，也可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处理单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序单元的形式实现。另外，各程序模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述或记载的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其他的方式实现。示例性的，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，示例性的，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，示例性的，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性、机械或其他的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可能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单元的形式实现。

应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种图像亮度和对比度自动调整方法，其特征在于，包括：

对卷积后的待剪影图像进行滤波处理，得到ImageEdgeFiltered图像；具体包括步骤：以第一尺寸的核函数对所述待剪影图像进行卷积处理，得到所述待剪影图像对应的ImageEdge图像；提取所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分；对所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分以第一尺寸的滤波核分别进行滤波处理；在第二尺寸的滤波核内对滤波后的所述ImageEdge图像的正值部分和滤波后的所述ImageEdge图像的负值部分分别进行滤波修复，得到正值图像和负值图像；将所述正值图像和所述负值图像进行合并，得到ImageEdgeFiltered图像；

根据亮度调整系数和对比度调整系数对所述滤波后的待剪影图像进行增强处理，得到LCImage图像；具体包括步骤：按设定尺寸将所述滤波后的待剪影图像进行分块，计算每块所述滤波后的待剪影图像的亮度调整系数和对比度调整系数；根据所述亮度调整系数和对比度调整系数，对所述滤波后的待剪影图像的每个像素点进行逐点增强处理，以得到LCImage图像；

所述计算每块所述滤波后的待剪影图像的亮度调整系数，包括：

设fTotal为每块所述滤波后的待剪影图像内所有像素点的灰度值之和，width和height分别为该块宽度和高度，i为块编号，计算公式如下：

；

其中，为亮度调整系数；

对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像；所述计算每块所述滤波后的待剪影图像的对比度调整系数，包括：

将每块所述滤波后的待剪影图像按线性压缩为256级灰度，并统计所述滤波后的待剪影图像的直方图，记为Hist；

设图像的理论最大灰度值为GrayMax，根据以下计算公式计算自适应系数fThreshold：

；

按所述自适应系数统计直方图受限系数fLimit，得到修正后的受限直方图为对比度调整系数；

基于所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像，获取目标图像；具体包括步骤：将所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像的每个像素点对应逐点求和，获取目标图像。

2.根据权利要求1所述图像亮度和对比度自动调整方法，其特征在于，所述对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像，包括：

以第二尺寸的滤波核对所述原始的待剪影图像进行降噪处理；

根据所述第二尺寸的滤波核的核点距中心点的距离和灰度值差异计算加成系数；

基于所述加成系数和空间域系数，计算得到每个点的滤波系数；

根据所述滤波系数，对所述原始的待剪影图像进行降噪处理。

3.一种图像亮度和对比度自动调整装置，其特征在于，包括：

第一滤波模块，用于对卷积后的待剪影图像进行滤波处理，得到ImageEdgeFiltered图像；所述第一滤波模块，具体用于：以第一尺寸的核函数对所述待剪影图像进行卷积处理，得到所述待剪影图像对应的ImageEdge图像；提取所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分；对所述ImageEdge图像的正值部分和所述ImageEdge图像的负值部分以第一尺寸的滤波核分别进行滤波处理；在第二尺寸的滤波核内对滤波后的所述ImageEdge图像的正值部分和滤波后的所述ImageEdge图像的负值部分分别进行滤波修复，得到正值图像和负值图像；将所述正值图像和所述负值图像进行合并，得到ImageEdgeFiltered图像；

第二滤波模块，用于对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像；

增强处理模块，用于根据亮度调整系数和对比度调整系数对所述滤波后的待剪影图像进行增强处理，得到LCImage图像；具体包括步骤：按设定尺寸将所述滤波后的待剪影图像进行分块，计算每块所述滤波后的待剪影图像的亮度调整系数和对比度调整系数；根据所述亮度调整系数和对比度调整系数，对所述滤波后的待剪影图像的每个像素点进行逐点增强处理，以得到LCImage图像；

所述计算每块所述滤波后的待剪影图像的亮度调整系数，包括：

设fTotal为每块所述滤波后的待剪影图像内所有像素点的灰度值之和，width和height分别为该块宽度和高度，i为块编号，计算公式如下：

；

其中，为亮度调整系数；

对原始的待剪影图像进行降噪处理，得到滤波后的待剪影图像；

所述计算每块所述滤波后的待剪影图像的对比度调整系数，包括：

将每块所述滤波后的待剪影图像按线性压缩为256级灰度，并统计所述滤波后的待剪影图像的直方图，记为Hist；

设图像的理论最大灰度值为GrayMax，根据以下计算公式计算自适应系数fThreshold：

；

按所述自适应系数统计直方图受限系数fLimit，得到修正后的受限直方图为对比度调整系数；

基于所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像，获取目标图像；具体包括步骤：将所述ImageEdgeFiltered图像和LCImage图像的每个像素点对应逐点求和，获取目标图像。

4.根据权利要求3所述图像亮度和对比度自动调整装置，其特征在于，所述第二滤波模块，用于：

以第二尺寸的滤波核对所述原始的待剪影图像进行降噪处理；

根据所述第二尺寸的滤波核的核点距中心点的距离和灰度值差异计算加成系数；

基于所述加成系数和空间域系数，计算得到每个点的滤波系数；

根据所述滤波系数，对所述原始的待剪影图像进行降噪处理。