基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于伽马校正和平滑滤波的图像直 方图均衡化增强方法。
【背景技术】
[0002] 图像对比度增强是视觉感知和机器视觉中的一项重要技术，广泛应用于医学图像 处理，视频监视系统及卫星图像处理等系统中。对比度增强的目标是提高图像对比度，提供 直观，清晰，适合于分析的图像。直方图均衡化是一种快速、有效、经典的基于直方图处理的 图像对比度增强方法之一。它以原始直方图作为输入，利用原直方图的累积分布函数生成 映射函数，将原始比较窄的灰度级范围映射到一个更宽的灰度级范围，以增大图像灰度级 的动态范围，达到增强图像的目的。虽然直方图均衡化具有快速、高效和易于实现等优点， 却也存在细节易丢失、大幅度亮度变迀、亮度饱和和层次感差等明显的缺陷。
[0003] 针对这些缺陷，已经有许多文献提出了一些不同解决方案。如Huang等人提 出了基于自适应伽马矫正与加权重分布的直方图增强方法（参见文献：S.c. Huang，F. C.Cheng, and Y.S. Chiu, "Efficient contrast enhancement using adaptive gamma correction with weighting distribution. " IEEE Trans. Image Process. , Vol. 22, no. 3 ，pp. 1032-1041，Mar. 2013.)。该方法利用自适应伽马矫正来增强图像低亮度部分并抑制图 像高亮部分对比度的明显降低；利用加权重分布来修正原直方图，避免应用传统直方图均 衡化时的缺点。该方法虽然能有效避免传统直方图均衡化的缺陷，却存在灰度级动态范围 利用不充分，增强效果不明显等问题。
[0004] 通过对上述直方图均衡化方法的分析发现：它们在不同程度上存在亮度过度改变 和亮度饱和、细节丢失、层次感和适应性差等影响图像视觉效果的问题。需要开发一种能有 效增强图像，并且能保持图像细节、平均亮度和图像所承载的自然景象的方法。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的是现有直方图均衡化方法在不同程度上存在亮度过度改变和 亮度饱和、细节丢失、层次感和适应性差等影响图像视觉效果的问题，提供一种基于伽马校 正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法，其能有效增强图像，并且能保持图像细节、平 均亮度和图像所承载的自然景象的方法。
[0006] 为解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
[0007] 基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法，包括如下步骤：
[0008] 步骤1，读取需要增强的数字图像，得到该图像的矩阵表达式{f(i，j)}，其中 f(i，j)表示图像{f(i，j)}中任一个像素点，i，j分别为像素点f(i，j)对应的横坐标与纵 坐标；
[0009] 步骤2,计算图像{f(i，j)}的直方图h(k)，其中h(k)代表灰度值为k的像素在图 像中出现的频率；
[0010] 步骤3,设定伽马校正系数γ，并对直方图h(k)进行伽马校正，得到一次修正直方 图匕⑵，其中hjk) = [h(k)]'
[0011] 步骤4,依次提取一次修正直方图Ii1 (k)中的非零项，构成二次修正直方图h2(k);
[0012] 步骤5,构造平滑滤波窗口函数w ;
[0013] 步骤6,使用平滑滤波窗口函数w对二次修正直方图h2 (k)进行滑动滤波，得到三 次修正直方图h3(k);
[0014] 步骤7,根据一次修正直方图Ii1 (k)中的各零项的位置，在三次修正直方图h3(k)中 插入零项，构成四次修正直方图114(1〇 ;
[0015] 步骤8,对四次修正直方图h4(k)进行直方图均衡化处理。
[0016] 所述步骤1中，采用opencv或matlab编程工具读取需要增强的数字图像。
[0017] 上述步骤3中，伽马校正系数γ的取值范围为（0, 1]。
[0018] 上述步骤3中，所述伽马校正系数γ = 0. 5。
[0019] 上述步骤5中，平滑滤波窗口函数w的构造方法具体为：
[0020] 步骤5. 1，设定窗口函数w的大小为Ν，其中N为除数字1以外的正奇数；
[0021] 步骤5. 2,设定窗口函数w的各个元素值；
[0022] 步骤5. 3,对步骤5. 2设定的窗口函数w进行归一化处理，由此构造出平滑滤波窗 口函数wQ。
[0023] 上述步骤8中，直方图均衡化处理处理的方法是利用公式计算映射函数，即
[0024] Γ(Α:) = L(火-I) X a//U) + 0_5」①
[0025] 式中，T (k)为灰度值k经本方法后的映射值，K为图像的灰阶，即图像的灰度级范 围为[0, K-ι]，对典型的8-bit图像来说，K值为256, cdf (k)为修正后的累积分布函数，其 计算式为：
[0026]
【主权项】
1. 基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法，其特征是包括如下步骤： 步骤1，读取需要增强的数字图像，得到该图像的矩阵表达式{f(i，j)}，其中f(i，j)表 示图像{f(i，j)}中任一个像素点，i，j分别为像素点f(i，j)对应的横坐标与纵坐标； 步骤2,计算图像{f(i，j)}的直方图h(k)，其中h(k)代表灰度值为k的像素在图像中 出现的频率； 步骤3,设定伽马校正系数Y，并对直方图h(k)进行伽马校正，得到一次修正直方图 11100，其中111〇〇 = [11〇〇]8; 步骤4,依次提取一次修正直方图hi(k)中的非零项，构成二次修正直方图1!2〇〇 ; 步骤5,构造平滑滤波窗口函数W; 步骤6,使用平滑滤波窗口函数w对二次修正直方图h2 (k)进行滑动滤波，得到三次修 正直方图h3(k); 步骤7,根据一次修正直方图h(k)中的各零项的位置，在三次修正直方图h3(k)中插 入零项，构成四次修正直方图114〇〇 ; 步骤8,对四次修正直方图h4(k)进行直方图均衡化处理。
2. 根据权利要求1所述基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法，所述 步骤1中，采用opencv或matlab编程工具读取需要增强的数字图像。
3. 根据权利要求1所述基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法，其特 征是，所述步骤3中，伽马校正系数Y的取值范围伽马校正系数Y的取值范围为（0, 1]。
4. 根据权利要求3所述基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法，其特 征是，所述步骤3中，所述伽马校正系数Y = 0.5。
5. 根据权利要求1所述基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法，其特 征是，所述步骤5中，平滑滤波窗口函数w的构造方法具体为： 步骤5. 1，设定窗口函数w的大小为N，其中N为除数字1以外的正奇数； 步骤5. 2,设定窗口函数w的各个元素值； 步骤5. 3,对步骤5. 2设定的窗口函数w进行归一化处理，由此构造出平滑滤波窗口函 数w0。
6. 根据权利要求1所述基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法，其特 征是，所述步骤8中，直方图均衡化处理处理的方法是利用公式计算映射函数，即
式中，T(k)为灰度值k经本方法后的映射值，K为图像的灰阶，即图像的灰度级范围为 [〇，K-l]，对典型的8-bit图像来说，K值为256,cdf(k)为修正后的累积分布函数，其计算 式为：
这里P(k)为修正后的概率密度函数，k= 0, 1，. . .，K-l，K为图像的灰阶。
【专利摘要】本发明公开了一种基于伽马校正和平滑滤波的图像直方图均衡化增强方法，首先对原直方图进行伽马校正，抑制原直方图中峰值过高的问题；其次对伽马矫正后的直方图进行滑动窗口平滑滤波，消除直方图中的突变；最后在上述修正直方图基础上应用传统直方图增强的方法得到目标增强的图像。本发明的优点是:均衡增强：对图像各部分都能有效均衡增强，能有效避免过度增强而产生“洗白”效果；有效保留图像特征：本发明能高效增强图像并保持图像细节信息和平均亮度，避免亮度饱和、亮度大幅度改变和细节丢失。实验证明本发明方法能高质量增强图像。
【IPC分类】G06T5-40
【公开号】CN104700376
【申请号】CN201410685191
【发明人】王学文, 陈利霞
【申请人】桂林电子科技大学
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2014年11月25日