專利名稱：：人類視覺對比度分辨率的非線性補(bǔ)償方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種對人類視覺對比度分辨率進(jìn)行補(bǔ)償?shù)囊环N非線性補(bǔ)償方法。
背景技術(shù)：
：圖像是人類視覺對客觀事物感知的基礎(chǔ)。人類視覺可以感知的一幅圖像中兩個(gè)像素點(diǎn)間的最小灰度差稱為JND(恰可分辨灰度距離)，即對比度分辨率閾值。中國專利《一種視覺對比度分辨率測試方法》(專利號200710078497.9)提出了一種測量人類對比度分辨率閾值的方法，根據(jù)該方法可以得到人類視覺對比度分辨率閾值隨背景灰度的變化。如圖2所示，擬合曲線1呈下降型的凹型曲線，是低照度下人類視覺對比度閾值隨背景灰度的變化趨勢，可以看到，低照度下人類視覺的對比度分辨率閾值比較高，因而對比度分辨率比較低。很多在低照度下獲得的圖像雖然含有圖像信息，由于沒有達(dá)到人類視覺對比度分辨率閾值，人類視覺不能對圖像信息進(jìn)行識別，分辨不出圖像中的有用信息。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是提供一種人類視覺對比度分辨率的非線性補(bǔ)償方法，能夠使低照度下獲得的人類視覺不能分辨的圖像變?yōu)榍逦杀娴膱D像，補(bǔ)償人類視覺對比度分辨率。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明表述一種人類視覺對比度分辨率的非線性補(bǔ)償方法，其關(guān)鍵在于按如下步驟進(jìn)行-(一)選擇低照度下獲得的圖像為源圖像檢測灰度圖像的灰度譜，選擇主要灰度信息在灰度級47以下的灰度圖像為源圖像；(二)獲取源圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的原始灰度值og(x，y);(三)計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)原始灰度值補(bǔ)償后的目標(biāo)灰度值，所述目標(biāo)灰度值由下式獲得f卿(/)，#，力>0上式中，TG(x，y)表示原始灰度值og(x，y)補(bǔ)償后的目標(biāo)灰度值，JND(i)表示以i為背景灰度的對比度分辨率閾值，即恰可分辨灰度距離；恰可分辨灰度距離JND(i)由下式獲得7V￡)(/)=22.982e《。"'，0S/247上式中，i表示背景灰度；(四)將源圖像每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值替換成目標(biāo)灰度值TG(x,y)，生成目標(biāo)圖像。根據(jù)中國專利《一種視覺對比度分辨率測試方法》(專利號200710078497.9)提出的方法進(jìn)行測試，發(fā)現(xiàn)主要灰度信息在灰度級47以下的圖像都是在低照度下獲得的，本發(fā)明中的恰可分辨灰度距離與所述專利《一種視覺對比度分辨率測試方法》中的擬合曲線l一致。本方案中的灰度譜采用中國專利《用于底層圖像挖掘的圖像灰度或色度信息的高分辨檢測方法》(專利號ZL200610054324.9)中提出的高分辨率灰度譜檢測方法進(jìn)行檢測，該方法可以獲得分辨率為一個(gè)灰度級的高分辨率灰度譜?；叶茸V中每個(gè)灰度值以與該灰度值相鄰的前一根譜線的灰度值作為背景灰度，可以將原始灰度差為1的兩個(gè)像素點(diǎn)的灰度差擴(kuò)大到該背景灰度下的恰可分辨灰度距離，對人類視覺對比度分辨率進(jìn)行補(bǔ)償，使原來不能分辨的兩個(gè)像素點(diǎn)灰度差，現(xiàn)在成了恰可分辨，從而分辨出源圖像中的有用信息。本發(fā)明的顯著效果是能夠?qū)⒃蓟叶炔顬?的兩像素點(diǎn)的灰度差擴(kuò)大到背景灰度下的恰可分辨灰度距離，原來不能分辨的兩個(gè)像素點(diǎn)，變成了恰可分辨，從而能夠使低照度下獲得的人類視覺不能分辨的圖像變?yōu)榍逦杀娴膱D像，補(bǔ)償人類視覺對比度分辨率。圖l為本發(fā)明的流程圖2為人類視覺對比度分辨率閾值隨背景灰度的變化圖3是實(shí)施例1的源圖像；圖4是圖3的灰度譜；圖5是實(shí)施例1的目標(biāo)圖像；圖6是圖5的灰度譜；圖7是本發(fā)明的非線性補(bǔ)償原理圖8是實(shí)施例2的源圖像；圖9是圖8的灰度譜；圖10是實(shí)施例2的目標(biāo)圖像；圖11是圖10的灰度譜。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。實(shí)施例1:如圖1所示一種人類視覺對比度分辨率的非線性補(bǔ)償方法，按如下步驟進(jìn)行(一)選擇低照度下獲得的圖像為源圖像檢測灰度圖像的灰度譜，選擇主要灰度信息在灰度級47以下的灰度圖像為源圖像。圖3是源圖像，人類視覺只能看到黑黑的一片，分辨不出有用的信息。圖4是該源圖像對應(yīng)的灰度譜。從圖4可以看到，源圖像中含有灰度信息，其主要灰度信息在灰度級5以下。(二)獲取源圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的原始灰度值og(x，y)。(三)計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)原始灰度值補(bǔ)償后的目標(biāo)灰度值，所述目標(biāo)灰度值由下式獲得-^/A(/),og(x，_v)>0上式中，TG(x,y)表示原始灰度值og(x，y)補(bǔ)償后的目標(biāo)灰度值，JND(i)表示以i為背景灰度的對比度分辨率閾值，即恰可分辨灰度距離。圖7是上式表示的非線性補(bǔ)償原理圖。從圖7可以看到，原始灰度值為0時(shí)，變換后的目標(biāo)灰度值仍然為O;原始灰度值為l時(shí)，目標(biāo)灰度值為JND(O),表示將原始灰度tt1變化到JND(0)時(shí)，才能從灰度值為0的背景灰度中分辨出原始灰度值l表示的圖像信息；原始灰度值為2時(shí)，目標(biāo)灰度值為JND(O)+JND(1)，原始灰度值為3時(shí)，目標(biāo)灰度值為JND(0)+JND(1)+JND(2)，依次類推?？梢钥吹?，經(jīng)過變換后，兩相鄰譜線之間的灰度差都擴(kuò)大到恰可分辨灰度距離，擴(kuò)大了像素點(diǎn)間的對比度。如圖2所示恰可分辨灰度距離JND(i)由下式獲得=22.982e"°057'，02!《47上式中，i表示背景灰度。(四)將源圖像每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值替換成目標(biāo)灰度值TG(x，y),生成目標(biāo)圖像。圖5是目標(biāo)圖像，圖6是該目標(biāo)圖像對應(yīng)的灰度譜。從圖5、圖6可以看到，目標(biāo)圖像的灰度譜相鄰兩譜線間的灰度差變大，相比源圖像，目標(biāo)圖像中的汽車清晰可見，為人類視覺可分辨，補(bǔ)償了人類視覺對比度分辨率。實(shí)施例2:本實(shí)施例與實(shí)施例1大致相同，其不同之處在于如圖8、9、10、ll所示，源圖像不同，得出的目標(biāo)圖像也不同。權(quán)利要求1、一種人類視覺對比度分辨率的非線性補(bǔ)償方法，其特征在于按如下步驟進(jìn)行(一)選擇低照度下獲得的圖像為源圖像檢測灰度圖像的灰度譜，選擇主要灰度信息在灰度級47以下的灰度圖像為源圖像；(二)獲取源圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的原始灰度值og(x，y)；(三)計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)原始灰度值補(bǔ)償后的目標(biāo)灰度值，所述目標(biāo)灰度值由下式獲得<mathsid="math0001"num="0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>TG</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><mi>og</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>og</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>og</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><mi>JND</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>og</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>></mo><mn>0</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>]]></math></maths>上式中，TG(x，y)表示原始灰度值og(x，y)補(bǔ)償后的目標(biāo)灰度值，JND(i)表示以i為背景灰度的對比度分辨率閾值，即恰可分辨灰度距離；恰可分辨灰度距離JND(i)由下式獲得JND(i)＝22.982e-0.057i，0≤i≤47上式中，i表示背景灰度；(四)將源圖像每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值替換成目標(biāo)灰度值TG(x，y)，生成目標(biāo)圖像。全文摘要本發(fā)明公開一種人類視覺對比度分辨率的非線性補(bǔ)償方法，其特征在于按如下步驟進(jìn)行(一)選擇低照度下獲得的圖像為源圖像；(二)獲取源圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的原始灰度值；(三)計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)原始灰度值補(bǔ)償后的目標(biāo)灰度值；(四)將源圖像每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值替換成目標(biāo)灰度值TG(x，y)，生成目標(biāo)圖像。本發(fā)明通過對低照度下人類視覺對比度分辨率的補(bǔ)償，使低照度下獲得的人類視覺不能分辨的圖像變?yōu)榍逦杀娴膱D像。文檔編號G06T5/00GK101625758SQ200910104488公開日2010年1月13日申請日期2009年7月30日優(yōu)先權(quán)日2009年7月30日發(fā)明者王志芳,謝丹玫申請人:重慶醫(yī)科大學(xué)