一种基于线性空间滤波的图像增强方法
【技术领域】：
[0001] 本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其涉及一种基于线性空间滤波的图像增强 方法。
【背景技术】：
[0002] 图像增强作为图像处理中的基础技术，是确保后续图像处理顺利实现的重要前 提，其目的是通过改善给定图像质量，解决实际中图像产生的降质问题。通过采用各种技 术手段提高图像的直观视觉质量以及客观评价指标，更好地体现出图像信息。图像增强的 目的是提高图像的可读性，从广义的角度可以认为，图像增强是一种用于抑制噪声、清晰轮 廓、突出细节的图像处理技术，而这一技术的处理结果直接影响人眼主观对于一幅图像的 理解以及计算机的后续诸多处理。
[0003] 现有技术中，图像增强技术主要包括两类处理方法：一类是直接作用于像素值本 身进行增强处理，称为空间域方法，空间域处理是指对图像的像素进行直接处理而增强；另 一类则是将图像转换到变换域，通过对变换域系数的处理达到增强目的，一般是对图像进 行变换（如傅里叶变换，余弦变换等）后通过改变频谱达到增强的效果，称为变换域方法。 图像增强技术主要包括灰度级映射变换，直方图修改技术、图像平滑和锐化、彩色图像增强 处理等，实际中可以采用单一方法或者几种方法的结合。通过目前常用的图像增强技术可 以在一定范围内改善图像整体对比度，但存在着过增强或者增强不足无法突出边缘纹理细 节的问题。
【发明内容】
[0004] 本发明的发明目的在于提供一种基于线性空间滤波的图像增强方法，能够在保持 图像边缘和目标特性的同时实现图像增强，为后续处理提供准确的目标特性和边缘保持 度。
[0005] 实现本发明目的的技术方案：
[0006] -种基于线性空间滤波的图像增强方法，其特征在于：
[0007] 步骤1 :输入原始图像，进行拉普拉斯锐化处理；
[0008] 步骤2 :将原始图像与拉普拉斯锐化处理结果相叠加，获得叠加图像；
[0009] 步骤3 :对叠加图像进行sobel滤波，获得sobel滤波图像；
[0010] 步骤4 :对sobel滤波图像进行窗口下的均值滤波，获得均值滤波图像；
[0011] 步骤5 :将叠加图像与均值滤波图像叠加，得到最终结果图像。
[0012] 步骤1中，拉普拉斯锐化处理通过如下方法实现，
[0013] 以3X3大小的拉普拉斯模板对图像进行锐化处理；针对中心像素，将其上下左右 四邻域内像素相加，减去中心像素灰度值的5倍，所得结果即为拉普拉斯锐化结果。
[0014] 步骤3中，sobel滤波通过如下方法实现，
[0015] 步骤3. 1 :以3X3大小的sobel算子对图像进行锐化处理；
[0016] 步骤3. 2 :使用横向掩膜对图像进行滤波，再使用纵向掩膜对图像进行滤波，
[0017] 步骤3. 3 :计算每个滤波后图像中像素的平方，将两幅图像结果相加，计算相加结 果的平方根；通过遍历计算图像中所有像素得到增强结果。
[0018] 步骤4中，对sobel滤波图像进行5X5窗口下的均值滤波。
[0019] 步骤4中，均值滤波通过如下方法实现，
[0020] 以5X5大小的模板对图像进行均值滤波处理；对模板内像素求和后取平均值，代 替中心像素值，遍历整幅图像完成滤波
[0021] 本发明具有的有益效果：
[0022] 本发明通过拉普拉斯模板进行锐化，sobel滤波，均值滤波进行平滑，同时结合原 始图像信息，获得增强后的图像。本发明通过线性空间滤波方法的结合，保持图像边缘和目 标特性的同时实现图像增强，为后续处理提供准确的目标特性和边缘保持度，应用本发明 增强的图像能实现更好的视觉体验且利于进一步处理操作。
【附图说明】
[0023]图1为本发明基于线性空间滤波的图像增强方法的流程图；
[0024] 图2为本发明实施例中原始测试图像；
[0025] 图3为本发明实施例增强后结果图像。
【具体实施方式】
[0026] 如图1所示，本发明基于线性空间滤波的图像增强方法包括如下步骤：
[0027] 步骤1 :输入原始图像，进行拉普拉斯锐化处理；具体包括如下步骤：
[0028] 步骤1. 1 :以3X3大小的拉普拉斯模板对图像进行锐化处理；
[0029] 步骤1. 2 :针对中心像素，将其上下左右四邻域内像素相加，减去中心像素灰度值 的5倍，所得结果即为拉普拉斯锐化结果。
[0030] 在图像锐化中，被增强的像素点应该是与邻域内其他像素有较大差异的，因此原 始图像中灰度差异不大的区域不应受到锐化处理的影响。图像的拉普拉斯锐化是通过拉普 拉斯模板进行边缘增强的一种方法。拉普拉斯模板以图像邻域内的像素灰度差分为基础， 通过二阶微分推导出图像邻域增强方法。其基本思想为：当邻域中心像素值低于其所在邻 域内其他像素的灰度平均值时，此中心像素的灰度应当进一步被降低；反之当中心像素灰 度值高于其所在邻域内其他像素的灰度平均值时，此中心像素灰度值应被进一步提高，以 此实现图像的锐化。
[0031] 对于给定的二维图像f(x，y)，通过拉普拉斯模板▽V+d.v)进行增强，在像素点 (X，y)位置处的拉普拉斯模板定义为
[0033] 该二阶导数在X方向和y方向可以分别近似表示为
[0036]由此可得离散拉普拉斯模板
[0038] 本发明中采用如下3X3大小的拉普拉斯模板：
[0041] 拉普拉斯模板作为一种微分算子，强调的是图像中的灰度突变，并不强调灰度级 缓慢变化的区域。这将产生把浅灰色边缘和突变点叠加到暗色背景中的图像。将原始图 像和经过拉普拉斯模板处理后的图像进行叠加，可以复原背景特性并保持拉普拉斯锐化效 果。
[0042] 步骤2 :原始图像与拉普拉斯模板处理结果相叠加，获得叠加图像。
[0043] 步骤3 :对于叠加图像进行sobel滤波，获得sobel滤波图像。
[0044] 为了突出图像的边缘，我们通过sobel算子求取梯度的方式进行。
[0045] 为了在一幅图像f(x，y)在像素点（x，y)位置处寻找边缘的强度和方向，需要定义 图像的梯度砂，梯度以向量形式表示为
[0047] 其中gx
表示f(X，y)对X的偏导数，g
表示f(X，y)对y的偏导数。
[0048] sobel算子通过如下3X3掩膜作差分运算来近似求取偏导数值，这些掩膜考