專利名稱：一種改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及后處理中， 一種改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法。
背景技術(shù)：
傳統(tǒng)的全局域直方圖均衡方法基于最大熵原理，設(shè)為原始圖像各個(gè)灰
度階的概率密度函數(shù)，直方圖均衡化處理實(shí)際上就是尋找一個(gè)灰度變換函數(shù)T， 使得變化后的灰度值s=T(r)，使各個(gè)灰度階的概率密度函數(shù)A("相等，這時(shí)圖 像有最大的信息熵，從而增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度。其基本步驟如下
(1) 、統(tǒng)計(jì)原始圖像的直方圖
i>(r) = i Ae0，l，2，…，丄-1 r、" W
式中，^是圖像灰度， 是灰度等于^的像素?cái)?shù)目，AT是圖像總像素?cái)?shù)目， L為可能的灰度級(jí)總數(shù)。
(2) 、計(jì)算直方圖累積分布函數(shù)
(3) 、用直方圖累積分布函數(shù)作變換函數(shù)進(jìn)行圖像灰度變換 通過直方圖累積分布函數(shù)，將原始圖像灰度級(jí)為^的各像素映射到輸出圖
像中灰度級(jí)為^的對(duì)應(yīng)像素。這種映射，即變換稱為直方圖均衡化。直方圖均衡 化后的圖像的像素占有全部可能的灰度級(jí)并且分布均勻，因而具有高對(duì)比度， 圖像的對(duì)比度得到了增強(qiáng)。
傳統(tǒng)的全局域直方圖均衡方法增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，由于處理的是數(shù)字圖像， 數(shù)字圖像的灰度階是離散的，這樣直方圖均衡后圖像灰度存在過度拉伸概率大 的灰度，壓縮小概率小的灰度，使圖像與原始圖像平均亮度差距過大，細(xì)節(jié)部 分過多壓縮，出現(xiàn)沖淡的視覺效果
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，以 克服現(xiàn)有技術(shù)中全局域直方圖均衡方法增強(qiáng)圖像對(duì)比度存在的過度拉伸概率大 的灰度，壓縮小概率小的灰度的缺陷。
為達(dá)到上述發(fā)明目的，本發(fā)明的一種改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng) 方法，包括以下步驟
(1) 、將圖像灰劃分成多個(gè)灰度階，累計(jì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目；
(2) 、在[O,l]范圍為gamma取值；
(3) 、用gamma值對(duì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目進(jìn)行g(shù)amma變換，得到變換 后的各階灰度像素?cái)?shù)目；
(4) 、用gamma變換得到后的各階灰度像素?cái)?shù)目進(jìn)行傳統(tǒng)的直方圖均衡 處理，得到對(duì)比度增強(qiáng)的輸出圖像。 '
本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的
當(dāng)gamma取
時(shí)，gamma函數(shù)變換會(huì)縮小直方圖概率分布中的較大值， 而擴(kuò)大較小值，但不會(huì)使較大值比較小值更小。這樣減小了對(duì)大概率灰度階的 過度拉伸，對(duì)小概率的灰度過度壓縮，同時(shí)提高了對(duì)比度。我們即通過調(diào)整 gamma值來調(diào)整直方圖均衡的程度。


圖1是本發(fā)明一具體實(shí)施方式
的輸入圖像直方圖； 圖2是本發(fā)明一具體實(shí)施方式
拐點(diǎn)插值圖。
具體實(shí)施例方式
為更好地理解本發(fā)明，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明進(jìn)行更為詳 細(xì)描述。在以下的描述中，當(dāng)己有的現(xiàn)有技術(shù)的詳細(xì)描述也許會(huì)淡化本發(fā)明的 主題內(nèi)容時(shí)，這些描述在這兒將被忽略。
實(shí)施例1
在本實(shí)施例中，我們針對(duì)原始圖像的屬性，在
間自適應(yīng)地對(duì)gamma進(jìn)
行取值。
首先，將圖像灰度階劃分成N個(gè)灰度階，累計(jì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目stsN[i]，i為灰度階的序號(hào)；
然后，根據(jù)直方圖的分布情況，求出占圖像像素?cái)?shù)目比例R的最少連續(xù)灰 度階數(shù)目n，及連續(xù)灰度階中心位置p。如圖1所示，矩形框長度為n，框內(nèi)圖 像像素?cái)?shù)目占整個(gè)圖像像素的比例為R，矩形框中心橫坐標(biāo)為p。從周l，我們 可以看出，最少連續(xù)灰度階數(shù)目n反映的是圖像灰度分布的集中度。依據(jù)占圖 像像素?cái)?shù)目比例R的最少連續(xù)灰度階數(shù)目n及連續(xù)灰度階中心位置p，求出 gamma值。在具體實(shí)施中，應(yīng)遵循以下原則來求出gamma值
1、 由于處理的是正常的視頻序列，我們不能過多改變?cè)夹蛄械幕叶龋?只是略微提高圖像對(duì)比度，所以對(duì)于灰度分布集中的圖像，取較小的gamma值， 反之，取較大的gamma值。即最少連續(xù)灰度階數(shù)目n如果較小，應(yīng)該取較小的 gamma值，反之，取較大的gamma值。
2、 同時(shí)根據(jù)人的視覺特性，對(duì)較暗較亮的灰度階比中間灰度階敏感，所以 如果圖像灰度集中分布于中間灰度階時(shí)，不應(yīng)用太大的gamma，否者不敏感灰 度階的很多噪聲被移動(dòng)到敏感區(qū)域，影響視頻主觀質(zhì)量。即連續(xù)灰度階中心位 置p在中間灰度階，則取較小的gamma值，反之，取較大的gamma值。
最后，將求出的gamma值，對(duì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目進(jìn)行g(shù)amma變換，得 到變換后的各階灰度像素?cái)?shù)目進(jìn)行傳統(tǒng)的直方圖均衡處理，得到對(duì)比度增強(qiáng)的 輸出圖像。
為更為直觀清晰地理解本發(fā)明以及本實(shí)施例，下面結(jié)合具體數(shù)值和算法， 進(jìn)行說明
將圖像灰度劃分成64個(gè)灰度階，即N-64，并累計(jì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目 sts64[i]， i為0 63;然后計(jì)算占總像素?cái)?shù)目R-60。/。的連續(xù)灰度最少階數(shù)n，以及 連續(xù)灰度的中心位置p，代入式(1)計(jì)算gamma值，其中abs為取絕對(duì)值操作
gawwa = 0.4_aZw(32 — ")/60 + 0.015*afo(32 —/ )/4 (1)
從式(1)，我們可以看出，最少連續(xù)灰度階數(shù)目n如果較小，gamma值就 越小，反之，gamma值就越大；另外，連續(xù)灰度階中心位置p在中間灰度階， gamma值越小，反之，gamma值越大。顯然，滿足本實(shí)施例中對(duì)gamma值的要 求。在本實(shí)施例中，像素?cái)?shù)目比例R可以在50~70%間進(jìn)行取值。 實(shí)施例2
在實(shí)施例1中，未考慮視頻序列相鄰圖像之間的相關(guān)性，所以會(huì)出現(xiàn)明暗 抖動(dòng)的情況。在本實(shí)施例中，可通過同一場景視頻圖像直方圖的相似性簡單地 進(jìn)行場景判別，對(duì)同一場景的相鄰視頻幀加以約束，防止明暗抖動(dòng)。
由于相鄰的同場景視頻圖像在亮度分量的分布上具有一定的相關(guān)性，所以 其各個(gè)灰度階的數(shù)目的差值之絕對(duì)值和占整幅圖像像素?cái)?shù)目的比例sign應(yīng)該小 于某一值， 一般為20%~50%，最優(yōu)為40%。在本實(shí)施例中，sign=40%，各個(gè)灰 度階的數(shù)目的差值之絕對(duì)值和占整幅圖像像素?cái)?shù)目的比例sign小于40%，即為 同一場景圖像。
若當(dāng)前圖像不是第一幀圖像，則計(jì)算當(dāng)前圖與上一幀圖像統(tǒng)對(duì)應(yīng)灰度階數(shù) 目的差的絕對(duì)值之和sum—error,艮卩
ra附—enw 二 Z血(他iV[〖]-oW —sfsAT[/]) (2)
式中stsN[i]為當(dāng)前圖像灰度階為i的像素?cái)?shù)目，old—stsN[i]為上一幀圖像灰 度階為i的像素?cái)?shù)目。
在本實(shí)施例中，如果當(dāng)前圖像與上一幀圖像中對(duì)應(yīng)灰度階數(shù)目的差的絕對(duì) 值之和sum—error占圖像總像素?cái)?shù)目的比例sign小于40%,則判定兩幀圖像為同
一場景。
如果當(dāng)前圖像與上一幀的圖像為同一場景，且當(dāng)前圖像計(jì)算出的gamma值 與上一幀圖像計(jì)算出的gamma值差值超過0.1，則當(dāng)前圖像gamma值取為上一 幀圖像的gamma值，用于對(duì)當(dāng)前圖像各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目進(jìn)行g(shù)amma變換， 得到變換后的各階灰度像素?cái)?shù)目進(jìn)行傳統(tǒng)的直方圖均衡處理，得到對(duì)比度增強(qiáng) 的輸出圖像。
實(shí)施例3
在實(shí)施例1中，未考慮場景淡入淡出時(shí)，圖像灰度只分布在一部分灰度階， 這時(shí)即使gamma值很小，也會(huì)出現(xiàn)過度拉伸的情況。為此，在本實(shí)施例中，對(duì) 各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目stsN[i]加上一個(gè)較小的數(shù)值，然后進(jìn)行g(shù)amma變換，得到變換后的各階灰度像素?cái)?shù)目進(jìn)行傳統(tǒng)的直方圖均衡處理，得到對(duì)比度增強(qiáng)的 輸出圖像。
將圖像灰度劃分成64個(gè)灰度階，即N=64時(shí)，我們將較小的數(shù)值取值為0.1， 則這一步驟，用公式表示，
她—gaw附。64[/]=(她64[/] + 0.1)伊腳。 (3)
式中，sts64—gamma64[i]表示圖像灰度劃分成64個(gè)灰度階時(shí)，經(jīng)過gamma
變換后的各階灰度像素?cái)?shù)目。
在式(3)中，0.1作用是防止累計(jì)的各階灰度像素?cái)?shù)目中出現(xiàn)0值而過多 影響均衡后的亮度，而加上0.1過度拉伸情況有了抑制，當(dāng)然也可加上其他較小 的值。
實(shí)施例4
在本實(shí)施例中，圖像灰度劃分成64個(gè)灰度階，gamma變換后的各階灰度像 素?cái)?shù)目sts64—gamma64[i]進(jìn)行經(jīng)典的直方圖均衡算法，得到65個(gè)拐點(diǎn)trans一val[i] 的值，其中1=0~64。標(biāo)記點(diǎn)如圖2所示。若當(dāng)前圖像與上一幀圖像為同一場景， 判斷方法同實(shí)施例2，則參考上一幀圖像的拐點(diǎn)數(shù)據(jù)old—trans—val，這樣讓前后 兩幀的灰度階變換值平穩(wěn)過渡，不會(huì)出現(xiàn)明暗抖動(dòng)，用公式表示為
/raw —v"/[/] 二 (1 —s/gw"o/J」ram —va/[/] +俯w"ra w —ra/[/] (4)
式中，sign為當(dāng)前圖像與上一幀圖像對(duì)應(yīng)灰度階數(shù)目的差的絕對(duì)值之和占圖 像總像素?cái)?shù)目的比例。
然后，對(duì)原始圖像進(jìn)行逐個(gè)像素處理，將各個(gè)像素的灰度值u在65個(gè)拐點(diǎn) 間進(jìn)行如下的線性插值，得到最后的灰度值y。
少二加ws — va/[/e附/ ] * (-64 * w +1 ++ (64 * w -*加ra 一 va/[tow/ +1]) (5)
式(5)中的temp等于W64的整數(shù)部分，為u所在灰度階序號(hào)。其中節(jié)點(diǎn)為 65個(gè)拐點(diǎn)，曲線為插值得到的最終輸出值。
盡管上面對(duì)本發(fā)明說明性的具體實(shí)施方式
進(jìn)行了描述，但應(yīng)當(dāng)清楚，本發(fā) 明不限于具體實(shí)施方式
的范圍，對(duì)本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來講，只要各種 變化在所附的權(quán)利要求限定和確定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，這些變化是顯而 易見的， 一切利用本發(fā)明構(gòu)思的發(fā)明創(chuàng)造均在保護(hù)之列。
權(quán)利要求
1、一種改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，包括以下步驟(1)、將圖像灰劃分成多個(gè)灰度階，累計(jì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目；(2)、在
范圍為gamma取值；(3)、用gamma值對(duì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目進(jìn)行g(shù)amma變換，得到變換后的各階灰度像素?cái)?shù)目；(4)、用gamma變換得到后的各階灰度像素?cái)?shù)目進(jìn)行傳統(tǒng)的直方圖均衡處理，得到對(duì)比度增強(qiáng)的輸出圖像。
2、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，其特 征在于，步驟(2)所述的取值為對(duì)于灰度分布集中的圖像，取較小的gamma值，反之，取較大的gamma值。
3、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，其特征在于，步驟(2)所述的取值為對(duì)連續(xù)灰度階中心位置在中間灰度階，則取較小的gamma值，反之，取較 大的gamma值。
4、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，其特 征在于，步驟(2)所述的取值為對(duì)于灰度分布集中的圖像，取較小的gamma值，反之，取較大的gamma 值；同時(shí)，對(duì)連續(xù)灰度階中心位置在中間灰度階，則取較小的gamma值，反之， 取較大的gamma值。
5、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，其特 征在于，步驟(1) 、 (2)為(1) 、將圖像灰度劃分成64個(gè)灰度階，并累計(jì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目 sts64[i]， i為0 63;(2) 、計(jì)算占總像素?cái)?shù)目11=60%的連續(xù)灰度最少階數(shù)n，以及連續(xù)灰度的 中心位置p，按以下為gamma取值<formula>formula see original document page 2</formula>式中，abs為取絕對(duì)值操作。
6、 根據(jù)權(quán)利要求4所述的改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，其特 征在于，步驟(2)所述的取值還包括以下步驟如果當(dāng)前圖像與上一幀圖像中對(duì)應(yīng)灰度階數(shù)目的差的絕對(duì)值之和占圖像總 像素?cái)?shù)目的比例小于某一值，則判定兩幀圖像為同一場景；如果當(dāng)前圖像與上一幀的圖像為同一場景，且當(dāng)前圖像計(jì)算出的gamma值 與上一幀圖像計(jì)算出的gamma值差值超過0.1，則當(dāng)前圖像gamma值取為上一 幀圖像的gamma值，用于對(duì)當(dāng)前圖像各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目進(jìn)行g(shù)amma變換， 得到變換后的各階灰度像素?cái)?shù)目進(jìn)行傳統(tǒng)的直方圖均衡處理，得到對(duì)比度增強(qiáng) 的輸出圖像。
7、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，其特 征在于，步驟(3)所述的gamma變換為對(duì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目加上一個(gè) 較小的數(shù)值，然后進(jìn)行g(shù)amma變換。
8、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，其特 征在于，步驟(4)所述的傳統(tǒng)的直方圖均衡處理后，得到拐點(diǎn)；然后，對(duì)原始 圖像進(jìn)行逐個(gè)像素處理，將各個(gè)像素的灰度值在拐點(diǎn)間進(jìn)行如下的線性插值， 得到最后的灰度值y，得到輸出圖像。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種改進(jìn)的基于直方圖的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，將圖像灰劃分成多個(gè)灰度階，累計(jì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目；在
范圍為gamma取值；用gamma值對(duì)各個(gè)灰度階的像素?cái)?shù)目進(jìn)行g(shù)amma變換，得到變換后的各階灰度像素?cái)?shù)目；用gamma變換得到后的各階灰度像素?cái)?shù)目進(jìn)行傳統(tǒng)的直方圖均衡處理，得到對(duì)比度增強(qiáng)的輸出圖像。當(dāng)gamma取
時(shí)，gamma函數(shù)變換會(huì)縮小直方圖概率分布中的較大值，而擴(kuò)大較小值，但不會(huì)使較大值比較小值更小。這樣減小了對(duì)大概率灰度階的過度拉伸，對(duì)小概率的灰度過度壓縮，同時(shí)提高了對(duì)比度。我們即通過調(diào)整gamma值來調(diào)整直方圖均衡的程度。
文檔編號(hào)G06T5/40GK101527038SQ20091005881
公開日2009年9月9日 申請(qǐng)日期2009年4月2日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月2日
發(fā)明者強(qiáng) 劉, 東 楊, 濤 陳 申請(qǐng)人:四川虹微技術(shù)有限公司