[发明专利]一种快速有效的图像增强方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于改进的直方图均衡化算法和改进的反锐化掩模算法结合的快速有效的图像增强方法。

背景技术

对于识别灰度图中的信息，例如识别二维条码图像中的二维码信息和文字图像中的文字信息，由于光照环境的影响，其容易导致灰度图的质量下降，特别是当光线不足时，则会导致灰度图中条的灰度值（即用于表示信息的像素点的灰度值）以及空的灰度值（即用于表示空白的像素点的灰度）相对接近，进而造成条的灰度值与空的灰度值的对比度下降，同时引起大量噪声进而导致细节不够清晰，因此这样常常会造成灰度图的信息识别率低下。而对于灰度图的信息识别率低下这一问题，应采用灰度图对比度提升和降噪的手段将质量下降的灰度图进行处理。

现有的灰度图对比度提升的技术通常可以分为两类：全局增强技术和局部增强技术。全局增强技术利用某些转换函数对灰度图的亮度通道或颜色通道进行处理，进而使灰度图达到显示设备的最大显示动态范围从而获取更多的图像细节，此技术通常采用线性或非线性函数、直方图均衡化、模糊对比度集约化等方法来间接提升整幅灰度图的对比度，然而其对局部细节的提升不足；局部增强技术通常利用灰度图中的边缘信息和局部统计信息来对图像局部细节进行增强，然而，基于最优化转换函数和平均边缘灰度对比度检测方法进而提出的通过拉伸亮度值而提高对比度的方法，其在提高对比度的同时也增强了噪声。因此如何在提升对比度的同时抑制噪声，这是一个迫切解决的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种在提升对比度的同时抑制噪声的快速有效的图像增强方法。

本发明所采用的技术方案是：一种快速有效的图像增强方法，该方法步骤包括：

获取灰度图；

采用带背光补偿亮度保持的QDHE算法对获取的灰度图进行全局对比度的提升，进而得到全局对比度提升的灰度图；

采用带噪声抑制的反锐化掩膜算法对获取的灰度图进行局部对比度的提升，进而得到局部对比度提升的灰度图；

将全局对比度提升的灰度图和局部对比度提升的灰度图进行叠加，进而输出一幅增强图像的灰度图。

进一步， 所述步骤采用带背光补偿亮度保持的QDHE算法对获取的灰度图进行全局对比度的提升，进而得到全局对比度提升的灰度图，其包括：

采用压缩高亮直方图部分的方法对获取的灰度图的直方图进行处理，进而得到待处理灰度图；

将待处理灰度图划分区域后计算出每个子区域的直方图；

采用带门限剪切的动态区域划分方法对每个子区域的直方图进行处理后，每个子区域的直方图分别进行独立的直方图均衡，进而得到全局对比度提升的灰度图。

进一步，所述步骤采用带噪声抑制的反锐化掩膜算法对获取的灰度图进行局部对比度的提升，进而得到局部对比度提升的灰度图，其包括：

采用拉普拉斯算子对获取的灰度图进行边缘滤波，进而获得边缘图像；

对边缘图像的直方图进行边缘判别，根据判别结果进而采用直方图均衡方法对边缘图像的直方图进行边缘自适应提升后得到局部对比度提升的灰度图。    

进一步，所述步骤采用压缩高亮直方图部分的方法对获取的灰度图的直方图进行处理，进而得到待处理灰度图中，所述压缩高亮直方图部分的方法，其采用的公式如下：

其中，表示压缩后的灰度级k的直方图，h(k)表示原灰度图的灰度级k的直方图，α为常量，n为max(1,1+p₁-p₂)，即n的值为1和1+p₁-p₂中较大的数，而p₁表示低照度区域的比例，p₂表示高照度区域的比例。

进一步，所述步骤将待处理灰度图划分区域后计算出每个子区域的直方图，其具体为，采用5个点将待处理灰度图划分4个子区域后计算出每个子区域的直方图。 

进一步，所述步骤采用带门限剪切的动态区域划分方法对每个子区域的直方图进行处理后，每个子区域的直方图分别进行独立的直方图均衡，进而得到全局对比度提升的灰度图，其包括：

对每个子区域的直方图进行动态分配范围；

采用带门限剪切的方法对每个子区域的直方图进行修正；

对每个子区域的直方图分别进行独立的直方图均衡后重建每个子区域内的亮度映射表，根据每个子区域的亮度映射表进而得到全局对比度提升的灰度图。

进一步，所述步骤对每个子区域进行动态分配范围，其包括：