[发明专利]图像增强方法、图像增强装置及图像处理电路

权利要求书

1.一种图像增强方法，该图像增强方法用于基于区域的迭代调整图像增强，该图像增强方法包含：

对于图像的多个区域中的每一区域，执行该区域的最近代表函数的目标函数的至少一个梯度计算，并根据该梯度计算更新该最近代表函数；以及

当至少一个预定收敛准则未被满足时，对于该图像的该多个区域的该区域，根据该最近代表函数的该相同目标函数的该至少一个梯度计算，迭代地更新该最近代表函数。

2.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，该图像增强方法更包含：

当该至少一个预定收敛准则被满足时，对于该图像的该多个区域的该区域，对该区域的该最近代表函数执行后处理以产生对应于该区域的迭代调整的部分图像。

3.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，该执行该区域的该最近代表函数的该目标函数的该至少一个梯度计算，并根据该梯度计算更新该最近代表函数的步骤更包含：

通过计算该最近代表函数的该目标函数的导数，执行该区域的该最近代表函数的该目标函数的该梯度计算；以及

根据该最近代表函数的该目标函数的该导数，更新该最近代表函数。

4.如权利要求3所述的图像增强方法，其特征在于，该执行该区域的该最近代表函数的该目标函数的该至少一个梯度计算，并根据该梯度计算更新该最近代表函数的步骤更包含：

用增量/减量更新该最近代表函数，其中该增量/减量的绝对值正比于该最近代表函数的该目标函数的该导数的函数。

5.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，该目标函数是数据保真度函数与一个或多个事前知识导引调整函数的线性组合。

6.如权利要求5所述的图像增强方法，其特征在于，该图像增强方法更包含：

通过将该数据保真度函数与该一个或多个事前知识导引调整函数相加来计算该目标函数，其中该一个或多个事前知识导引调整函数被至少一个拉格朗日乘数加权。

7.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，该图像的该多个区域具有各自的尺寸。

8.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，该多个区域代表该图像的多个重迭部分图像；以及该图像增强方法更包含：

应用该区域的该最近代表函数以产生该区域的主要部分的更新版本。

9.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，该多个区域代表该图像的多个非重迭部分图像；以及该图像增强方法更包含：

应用该区域的该最近代表函数以产生该整个区域的更新版本。

10.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，该图像增强方法更包含：

对于该图像的该多个区域，应用该多个区域的多个最近代表函数各自的目标函数。

11.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，该图像增强方法更包含：

对于该图像的该多个区域，应用各自的一个或多个预定收敛准则。

12.一种图像增强装置，该图像增强装置用于基于区域的迭代调整图像增强，该图像增强装置包含：

区域引擎，用于执行迭代调整图像增强；

其中，对于图像的多个区域的每一区域，该区域引擎执行该区域的最近代表函数的目标函数的至少一个梯度计算，且根据该梯度计算更新该最近代表函数；以及当至少一个预定收敛准则未被满足时，根据该最近代表函数的该相同目标函数的该至少一个梯度计算，迭代地更新该最近代表函数。

13.如权利要求12所述的图像增强装置，其特征在于，当该至少一个预定收敛准则被满足时，对于该图像的该多个区域的该区域，该区域引擎对该区域的该最近代表函数执行后处理，以产生对应于该区域的迭代调整的部分图像。

14.如权利要求12所述的图像增强装置，其特征在于，该区域引擎通过计算该最近代表函数的该目标函数的导数，执行该区域的该最近代表函数的该目标函数的该梯度计算，并根据该最近代表函数的该目标函数的该导数更新该最近代表函数。

15.如权利要求14所述的图像增强装置，其特征在于，该区域引擎用增量/减量更新该最近代表函数，其中该增量/减量的绝对值正比于该最近代表函数的该目标函数的该导数的函数。