[发明专利]图像增强方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，尤其是涉及一种通过调整图像灰度值来提高图像清晰度的图像增强方法。

背景技术

图像增强，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

图像增强的方法很多，其中针对图像灰度做调整使图像清晰度提高的典型方法有直方图均衡法或直方图拉伸法。图像增强处理就是将原始图像的每个像素做变换，形成新的图像。新的图像清晰度更好，更适合人眼观察。

对于用8位表示的灰度图像来说，每个像素灰度值的范围是0-255。但是一帧图像的灰度往往不能充分利用这256个灰度值，从而使图像或偏暗，或偏亮，或显得朦朦胧胧不清晰。以下分析均以256个灰度等级来分析，对于其它灰度等级的情况原理是一样的。

对于图像灰度拉伸，每个像素的典型变换公式是：

新像素灰度=最大灰度值×(原像素灰度-最小像素灰度)/(最大像素灰度-最小像素灰度)

尽管原始图的像素灰度分布情况可能会偏向某个灰度区间，但通过上式的变换，一幅图像的所有灰度会分布在从0到255的范围内。

按照灰度拉伸公式，一幅图像的所有像素灰度值都统一做拉伸处理。图像常会出现某些细节，而这些细节在整个图像灰度范围内只占一小部分，这些细节往往又是人们关注的地方。传统拉伸公式并没有将这些细节突出出来，所以传统灰度拉伸对细节的表现力不够。

中华人民共和国国家知识产权局于2010年10月06日公开了公布号为CN101853497A的专利文献，名称是一种图像增强方法和装置。其中，所述的方法包括：将目标图像进行灰度拉伸，并将拉伸后的图像进行灰度映射，得到所述目标图像的全局灰度映射值；将所述目标图像分割成图像单元，每9个图像单元所构成的正方形区域为一个局部块，局部块中每4个图像单元所构成的正方形区域为一个图像块；将每个局部块中的4个图像块分别进行灰度拉伸，并将拉伸后的图像块分别进行灰度映射，得到图像块的灰度映射值，将图像块的灰度映射值进行加权求和，得到所述目标图像的局部灰度映射值；将所述全局灰度映射值和所述局部灰度映射值进行算数平均，得到所述目标图像的灰度增强值。上述方法对某些极端情况的图像不能得到良好的效果，比如一幅1000个像素点的图像中有500个像素点的灰度值为255，499个像素点的灰度值为254，1个像素点的灰度值为0，经过传统的灰度拉升公式或者上述方法处理以后，人眼仍然难以区分灰度值为255的点和灰度值为249的点。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的对细节增强效果不明显、对灰度值相近的像素点难以有效区分的技术问题，提供一种新的图像增强方法，可以突出细节部分，对灰度值相近的点进行有效区分。

本发明针对上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种图像增强方法，包括以下步骤：

步骤一、计算目标图像中每种灰度值的像素点个数，灰度值最小为0，灰度值最大为255；

步骤二、计算所有像素点的总灰度平均值mean0；

步骤三、将目标图像中的所有像素点按照灰度值大小进行分类，灰度值小于总灰度平均值mean0的像素点归为第一像素点集合，灰度值大于或等于总灰度平均值mean0的像素点归为第二像素点集合；

步骤四、计算第一像素点集合中所有像素点的第一灰度平均值mean1；

步骤五、计算第二像素点集合中所有像素点的第二灰度平均值mean2；

步骤六、将第一像素点集合中的所有像素点按照灰度值大小进行分类，灰度值小于第一灰度平均值mean1的像素点归为第三像素点集合，灰度值大于或等于第一灰度平均值mean1的像素点归为第四像素点集合；

步骤七、将第二像素点集合中的所有像素点按照灰度值大小进行分类，灰度值小于第二灰度平均值mean2的像素点归为第五像素点集合，灰度值大于或等于第二灰度平均值mean2的像素点归为第六像素点集合；

步骤八、计算第三像素点集合中所有像素点的第三灰度平均值mean3；

步骤九、计算第四像素点集合中所有像素点的第四灰度平均值mean4；

步骤十、计算第五像素点集合中所有像素点的第三灰度平均值mean5；

步骤十一、计算第六像素点集合中所有像素点的第四灰度平均值mean6；