专利名称：一种图像自适应空域同态滤波方法
技术领域：
本发明涉及图像处理技术领域，具体来讲，涉及一种图像自适应空域同态 滤波方法。
背景技术：
图像增强是图像预处理中提高视觉效果的重要手段，包括去除噪声、扩展 对比度等。同态滤波是在图像增强处理中较常用到的一种算法，它通常用来处 理照明不均匀的图像。
对于一幅图像来说，其灰度值可以认为是由入射光分量和反射光分量两部 分乘积组成，其中入射光取决与光源，它比较均匀，随空间位置变化较小，所 以入射光占据频率域的低频部分，对应图像背景。而反射光取决与物体本身的 性质，即景物的亮度特征主要取决于物体反射光。由于物体性质和结构特点不 同，反射光的强弱也不相同，随空间位置变化较剧烈，所以反射光占据频率域 的高频部分，对应图像细节。
对照明不均的图像进行增强处理就是压制低频分量，尽量减少射光分量的 影响，同时放大图像高频分量，增强物体反射光的分量。通过这样的处理可以 压制其动态范围的同时增强图像的对比度，达到明暗不均图像处理的目的。
现有技术中，通常采用同态滤波的方式对视频图像进行增强处理
一、 经典频域同态滤波
该方法在频域上进行，先利用FFT将图像变换到频率域上，然后再用修改的 高斯型高通滤波函数对低频部分和高频部分施加不同的影响，最后IFFT，恢复 原来图像。
经典频域同态滤波有如下缺陷FFT对整幅图像进行处理，因此同态滤波建 立在获得整幅图像的信息的基础上进行，灵活性小并且复杂度大。
二、 空域同态滤波
3该方法在空域上进行，首先对图像灰度值乘一个系数以保留低通信息，使 用低通模板进行低通滤波，原始图像减去低通信息得到高通信息。
空域同态滤波有如下缺陷虽然避免使用FFT对图像进行处理，但是空间低
通模板不能合理选取低通滤波的模板大小既可以有效反映低通信息又可以减小 计算复杂度，并且对图像高通信息为线性，由于低通信息提取不准确，最后造 成图像失真。
发明内容
本发明的目的在于克服现有空域同态滤波的不足，提供一种图像失真小的 图像自适应空域同态滤波方法。
为达到上述发明目的，本发明的图像自适应空域同态滤波方法,.其特征在
于，包括以下步骤
(1) 、计算输入图像的像素点的亮度值，得到当前图像的亮度灰度图像， 其中像素点的亮度值为/(x,力，/(x，力表示坐标为w的像素点的亮度值；
(2) 、对亮度灰度图像进行低通滤波，得到低通信息丄尸F(;c,力；
(3) 、根据低通信息Zi^Oc，力计算自适应高通信息g(x,力提取中的参数"，
〃
a"xlog-LPF(x,力
其中，y、 一 e为常数
(4) 、在得到两个参数《、 yff后进行自适应提取高通信息g(x,力
力= x log /0,力-yff x LPF(X,力
(5) 、将得到的高通信息g(x,力取指数运算，得到空域同态滤波后的亮度 值s(x,力
本发明的目的是这样实现的本发明的空域同态滤波方法是基于以下照射 一反射模型来构建的，
/0，力^(:c，力xr(x，力模型中，/(x,力表示坐标为x,y的像素点的亮度值，"x,力为光照分量， 为反射光分量。光照强度一般具有一致性，在空间上通常具有缓慢变化的性质， 表现为傅里叶变化后的低频分量，然而不同的材料或物体的反射率差异很大， 从而使得图像的亮度灰度值发生变化，对应图像的高频部分。 通过取对数运算将公式(1)的照射光和反射光分离，艮P: log /(x,;;) = log i(x,力+ log r(x，力 这样在已知光照分量/(x,力以及亮度值/Oc,力的情况下，可以计算出反射光分量 Kx,力。在本发明中，通过亮度灰度图像进行低通滤波，得到低通信息Z/^(x，力， 如背景技术所描述，该低通信息Z尸F(x,力与光照分量/(;c,力相对应，而高通信息 与K^)为反射光分量，这样通过像素点的亮度值取对数后减去低通信号 就得到图像的高通信息，然后通过取指数运算得到空域同态滤波后的亮度值 《力。
在本发明中，自适应高通信息g(x,力提取中的参数"，-为
其中，y、<K ^为常数 在得到两个随低通信息改变的两个参数"、"后，就可以根据低通信息自适
应提取高通信息g(x,力
g(x，力="x log /(x,力-/ x丄PFO,力 然后将得到的高通信息g(x,y)取指数运算，得到空域同态滤波后的亮度值
s(x,>0 = expg(x，y)
由于在高通信息g(x,力提取过程中，两个参数"、 〃是随低通信息自适应变 化的，因此，在空域上利用图像低通信息自适应提取高通信息避免了目前空域 同态滤波由于线性处理造成的误差。
图1是本发明图像自适应空域同态滤波方法的一种具体实施方式
流程图。为更好地理解本发明，下面结合附图和具体实施方式
对本发明进行更为详 细描述。在以下的描述中，当已有的现有技术的详细描述也许会淡化本发明的 主题内容时，这些描述在这儿将被忽略。
图1是本发明图像自适应空域同态滤波方法的一种具体实施方式
流程图。 在本实施例中，本发明的图像自适应空域同态滤波方法包括以下步骤
步骤ST1:将输入图像转换为亮度灰度图像F，图像像素点的亮度值为 7 = 0.27xi + 0,67xG + 0,06x5 (1)
步骤ST2:计算亮度相关系数。输入图像R、 G、 B通道的亮度相关系数分 别记为a ^、 C<#e、 《#s，通过输入图像R、 G、 B通道信号与亮度的关联达到 颜色的调整。计算如下
(2)
max
4表示像素点/相应的R、 G、 B通道，！^表示输入图像亮度最大值。 步骤ST3:使用9x9模板对图像进行低通滤波得到低通信号丄/^(x，力。 步骤ST4:根据低通信息丄尸F(x，力计算自适应高通信息g(x,力提取中的参数 a，"
^1og,(群(x,力+ ^ (3) 其中，y、 — e为常数 步骤ST5:在得到两个随低通信息改变的两个参数"、-后，就可以根据低 通信息自适应提取高通信息g(x,力
g(jc,力= x log /(x,力-- x丄户F(x，力 (4 )
步骤ST6:然后将得到的高通信息g(x,力取指数运算，得到空域同态滤波后 的亮度值s(x，力
s(:c，力-expg(x，力 (5) 步骤ST7:恢复RGB图像，得到空域同态滤波后图像Img':
6在本实施例中，我们可以看出，本发明在空域上利用图像低通信息自适应 提取高通信息避免了目前空域同态滤波由于线性处理造成的误差。另外，使用 新的颜色空间转换模式，使得同态滤波只在一个亮度通道进行处理，从而降低 了运行时间。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式
进行了描述，但应当清楚，本发 明不限于具体实施方式
的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种 变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而 易见的， 一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
权利要求
1、一种图像自适应空域同态滤波方法，其特征在于，包括以下步骤(1)、计算输入图像的像素点的亮度值，得到当前图像的亮度灰度图像，其中像素点的亮度值为f(x，y)，f(x，y)表示坐标为x，y的像素点的亮度值；(2)、对亮度灰度图像进行低通滤波，得到低通信息LPF(x，y)，；(3)、根据低通信息LPF(x，y)计算自适应高通信息g(x，y)提取中的参数α，βα＝γ×logφLPF(x，y)β＝logφ(LPF(x，y)+φ)-ε其中，γ、φ、ε为常数(4)、在得到两个参数α、β后进行自适应提取高通信息g(x，y)g(x，y)＝α×logf(x，y)-β×LPF(x，y)(5)、将得到的高通信息g(x，y)取指数运算，得到空域同态滤波后的亮度值s(x，y)s(x，y)＝expg(x，y)。
2、 根据权利要求l所述的图像自适应空域同态滤波方法，其特征在于，在步骤(1)之后，还对输入图像进行亮度相关系数计算，得到输入图像R、 G、 B通道的亮度相关系数cq^ :c/,表示像素点/相应的R、 G、 B通道，！^表示输入图像亮度最大值；在步骤(6)得到空域同态滤波后的亮度值s(;c，力后，进行恢复RGB图像，得到空域同态滤波后图像c(=《,xs(义,力c/,表示像素点/相应的R、 G、 B通道。
全文摘要
本发明公开了一种图像自适应空域同态滤波方法通过亮度灰度图像进行低通滤波，得到低通信息，这样通过像素点的亮度值取对数后减去低通信号就得到图像的高通信息，然后通过取指数运算得到空域同态滤波后的亮度值。自适应高通信息提取中的两个参数α、β是随低通信息自适应变化的，因此，在空域上利用图像低通信息自适应提取高通信息避免了目前空域同态滤波由于线性处理造成的误差。
文档编号G06T5/00GK101488218SQ20081014792
公开日2009年7月22日 申请日期2008年12月19日 优先权日2008年12月19日
发明者吴亚东, 李慧然, 袁梓瑾, 鲁国宁 申请人:四川虹微技术有限公司