本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种低频小波系数插值的图像均衡增强方法。
背景技术：
图像增强是图像预处理的基本技术之一，主要为增加图像的对比度，突出有用信息。目前图像增强处理的方法，主要分为空间域和频率域两类。空间域主要是直接对图像像素的灰度值进行处理，以调整灰度分布为出发点，在整幅图像范围内进行灰度修改。相关算法以经典直方图均衡方法(HE)及相关直方图改进算法居多。这些算法虽然具有运算速度快、增强效果明显的优点，但是也存在灰度级被合并，出现灰度级断层现象，丢失了图像宝贵的细节部分。频率域增强算法主要有余弦变换(DCT)、傅里叶变换(FFT)、小波变换(DWT)等，主要是将待增强图像在某个变换域进行变换处理，然后通过相应的逆变换获得增强图像。余弦变换与傅里叶变换域增强图像容易去除图像的细节和突变信息，图像过度平缓等。小波变换是空间和频率的局部变换，数字图像经过小波变换可以将图像分解成各个尺度的多层低频与高频信息，可以有选择性的对低频或高频系数进行增强处理，增强图像对比度，丰富图像细节信息。小波变换既有效解决空域增强图像造成灰度级减少、细节丢失等问题，又能在增强图像的同时减少噪声。
技术实现要素：
为解决现有技术存在的空域增强图像比原图像灰度级减少，图像细节易丢失的缺陷，本发明提供了一种低频小波系数插值的图像均衡增强方法。
本发明的技术方案为：一种低频小波系数插值的图像均衡增强方法，包括以下步骤：
S1：利用db1二代小波算法对初始图像进行单层分解，以得到初始低频子带和三个高频子带；
S2：对所述初始低频子带中系数大于零的部分进行均衡化计算，以获得取整后的第一低频子带，所述初始低频子带具有系数大于零的初始序列，所述第一低频子带具有系数大于零的第一序列；
S3：计算所述初始序列不等于零的初始个数与所述第一序列不等于零的第一个数之间的差值；
S4：计算用于插入所述第一序列的多个插入位置和每一插入位置的插入值，以得到第二低频子带的第二序列，其中，所述插入位置的数量为所述差值；
S5：将所述第二序列的数值按照系数从小到大的顺序依次替换所述初始序列的数值，以得到具有第三序列的第三低频子带；
S6：重构所述第三低频子带和所述三个高频子带，以得到增强后的第一图像。
优选的，S2的所述均衡化计算具体包括以下步骤：
S201：统计所述初始序列，记为hca(K)；
S202：计算所述初始低频子带中系数的最大值与最小值，分别记为Kmax和Kmin；
S203：计算所述初始低频子带均衡化后的第一低频子带，记为ca1(K)，其计算公式为：
其中，t为系数的变量；m为初始低频子带的行数；n为初始低频子带的列数；
S204：对所述ca1(K)取整，以得到所述第一低频子带。
优选的，S3具体包括以下步骤：
S301：统计所述第一序列，记为hca1(K)；
S302：计算所述差值，记为q，其公式为：
q＝n1-n2 (2)
其中，n1为所述初始个数；n2为所述第一个数。
优选的，S4具体包括以下步骤：
S401：找出所述第一序列中所有相邻的间隔；
S402：在第一数组中记录首个所述第一序列中数值等于零的位置的间隔，所述第一数组记为Ksd(i)，i为首个所述第一序列中数值等于零的位置；
S403：保留所述第一数组中具有相同数值的间隔中的一个唯一值，并去除所述具有相同数值的间隔中的其他值，将处理后的所述第一数组按照间隔数值从大到小的顺序排列至第二数组，所述第二数组记为Ksd1(j)；
S404：依次比较所述第一数组中的第一间隔数值和所述第二数组中的第二间隔数值，判断第一间隔数值是否等于第二间隔数值，“是”则进行S405，“否”则继续进行S404；
S405：累计所述插入位置的数量，判断所述数量是否小于等于所述差值，“是”则进行S406，“否”则结束循环；
S406：所述插入位置记为p，所述每一插入位置的所述插入值记为hca1(p)，其计算公式为：
p＝round(i+g/2) (3)
hca1(p)＝round{[hca1(i-1)+hca1(i+g)]/2} (4)
其中，round为取整函数，g为相等的所述第一间隔数值或所述第二间隔数值；
S407：在所述第一序列中的所述多个插入位置分别插入所述插入值，以得到所述第二序列，记为hca2(K)。
优选的，S5中所述第三低频子带记为ca3(K)，所述第三序列记为hca3(K)，其计算公式为：
优选的，S6后还包括以下步骤：
S7：将所述第一图像的像素值除以所述第一图像的像素最大值，以使得所述第一图像的图像数值转换到0至1的范围内，从而得到第二图像。
优选的，S7后还包括以下步骤：
S8：根据所述第二图像的每一像素值计算最终输出的第三图像，其计算公式为：
其中，y为第三图像的像素值，x为第二图像的像素值。
有益效果：本发明从小波变换域的角度，对图像进行单层小波分解，然后对低频小波系数进行均衡与插值处理。图像在经过小波插值增强后，其对比度增强的同时，灰度级数也大大增加了，丰富了图像细节，柔和了图像视觉效果。本发明方法对于低照度的红外图像及遥感图像对比度效果特别明显，能够有效改善图像可视范围，丰富图像细节。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
图1为本发明图像均衡增强方法的简易流程图；
图2为本发明图像均衡增强方法中S4的具体步骤图；
图3(a)为本发明第一个实施例正常照度下的初始图像；
图3(b)为通过本发明的方法处理第一个实施例的初始图像后得到的增强图像；
图3(c)为通过现有技术空域直方图的方法处理第一个实施例的初始图像后得到的增强图像；
图4(a)为本发明第二个实施例正常照度下的初始图像；
图4(b)为通过本发明的方法处理第二个实施例的初始图像后得到的增强图像；
图4(c)为通过现有技术空域直方图的方法处理第二个实施例的初始图像后得到的增强图像；
图5(a)为本发明第三个实施例正常照度下的初始图像；
图5(b)为通过本发明的方法处理第三个实施例的初始图像后得到的增强图像；
图5(c)为通过现有技术空域直方图的方法处理第三个实施例的初始图像后得到的增强图像；
图6(a)为本发明第四个实施例低照度下的红外初始图像；
图6(b)为通过本发明的方法处理第四个实施例的红外初始图像后得到的增强图像；
图6(c)为通过现有技术空域直方图的方法处理第四个实施例的红外初始图像后得到的增强图像；
图7(a)为本发明第五个实施例低照度下的红外初始图像；
图7(b)为通过本发明的方法处理第五个实施例的红外初始图像后得到的增强图像；
图7(c)为通过现有技术空域直方图的方法处理第五个实施例的红外初始图像后得到的增强图像。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。
如图1所示，本发明低频小波系数插值的图像均衡增强方法，主要包括以下步骤：
S1：利用db1二代小波算法对初始图像进行单层分解，以得到初始低频子带和三个高频子带；
S2：对所述初始低频子带中系数大于零的部分进行均衡化计算，以获得取整后的第一低频子带，所述初始低频子带具有系数大于零的初始序列，所述第一低频子带具有系数大于零的第一序列；
S3：计算所述初始序列不等于零的初始个数与所述第一序列不等于零的第一个数之间的差值；
S4：计算用于插入所述第一序列的多个插入位置和每一插入位置的插入值，以得到第二低频子带的第二序列，其中，所述插入位置的数量为所述差值；
S5：将所述第二序列的数值按照系数从小到大的顺序依次替换所述初始序列的数值，以得到具有第三序列的第三低频子带；
S6：重构所述第三低频子带和所述三个高频子带，以得到增强后的第一图像。
在S1中，初始低频子带为ca，而三个高频子带分别为水平方向高频子带ch，垂直方向高频子带cv，对角方向高频子带cd。在后续的步骤中，主要对低频子带进行处理。
在S2中，所述均衡化计算具体包括以下步骤：
S201：统计所述初始序列，记为hca(K)；
S202：计算所述初始低频子带中系数的最大值与最小值，分别记为Kmax和Kmin；
S203：计算所述初始低频子带均衡化后的第一低频子带，记为ca1(K)，其计算公式为：
其中，t为系数的变量；m为初始低频子带的行数；n为初始低频子带的列数；
S204：对所述ca1(K)取整，以得到所述第一低频子带。
上述步骤S201至S204对初始低频子带的系数进行了统计和计算，并在公式(1)计算取整后得到了第一低频子带。
在S3中，差值计算具体包括以下步骤：
S301：统计所述第一序列，记为hca1(K)；
S302：计算所述差值，记为q，其公式为：
q＝n1-n2 (2)
其中，n1为所述初始个数；n2为所述第一个数。
然后，如图2所示，步骤S4得到新的第二低频子带的第二序列的流程具体包括以下步骤：
S401：找出所述第一序列中所有相邻的间隔；
S402：在第一数组中记录首个所述第一序列中数值等于零的位置的间隔，所述第一数组记为Ksd(i)，i为首个所述第一序列中数值等于零的位置；
S403：保留所述第一数组中具有相同数值的间隔中的一个唯一值，并去除所述具有相同数值的间隔中的其他值，将处理后的所述第一数组按照间隔数值从大到小的顺序排列至第二数组，所述第二数组记为Ksd1(j)；
S404：依次比较所述第一数组中的第一间隔数值和所述第二数组中的第二间隔数值，判断第一间隔数值是否等于第二间隔数值，“是”则进行S405，“否”则继续进行S404；
S405：累计所述插入位置的数量，判断所述数量是否小于等于所述差值，“是”则进行S406，“否”则结束循环；
S406：所述插入位置记为p，所述每一插入位置的所述插入值记为hca1(p)，其计算公式为：
p＝round(i+g/2) (3)
hca1(p)＝round{[hca1(i-1)+hca1(i+g)]/2} (4)
其中，round为取整函数，g为相等的所述第一间隔数值或所述第二间隔数值；
S407：在所述第一序列中的所述多个插入位置分别插入所述插入值，以得到所述第二序列，记为hca2(K)。
在步骤S403中，如果Ksd(1)与Ksd(5)之间的间隔为4，Ksd(8)与Ksd(12)之间的间隔也为4，那么在这两个相同数值的间隔中取一个唯一值，并去除另一个其他值，从而进行第二数组Ksd1(j)的重组。上述步骤S401至S407，通过对第一数组Ksd(i)和第二数组Ksd1(j)的比较，得到在第一序列中的插入位置，并得到每一插入位置处的具体插入值。第一序列经过插值后得到第二序列。
在S5中，第二序列hca2(K)中的数值按K值从小到大的顺序依次替换掉初始序列hca(K)的数值，替换后记为第三序列hca3(K)。然后，根据公式(5)反推得到第三低频子带ca3(K)。
而第三低频子带ca3(K)和三个高频子带ch、cv、cd重构得到增强的第一图像。然后在步骤S7中，将所述第一图像的像素值除以所述第一图像的像素最大值，以使得所述第一图像的图像数值转换到0至1的范围内，从而得到第二图像。然后，根据公式(6)和公式(7)计算第二图像的每一个像素值，计算后得到第三图像。公式(6)和公式(7)的计算式如下：
其中，y为第三图像的像素值，x为第二图像的像素值。根据公式(7)，当根据公式(6)计算得到的第三图像像素值为负数时，对这一像素值取0值。
图3(a)、图4(a)、图5(a)、图6(a)、图7(a)为初始图像，而通过本发明的方法对初始图像进行处理，就得到了最后输出的第三图像，例如图3(b)、图4(b)、图5(b)、图6(b)、图7(b)。可以从三个图的比较中，明显地看出，相比于现有技术空域直方图的处理方法，例如现有技术处理后的图3(c)、图4(c)、图5(c)、图6(c)、图7(c)，本发明的方法处理后的图像明显增强了对比度，大大增加了灰度级数，丰富了图像细节，柔和了图像视觉效果。而且，相比正常照度的图像，本发明对低照度下的红外图像及遥感图像的增强效果更明显，能够有效改善图像可视范围，丰富图像细节。
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。