[发明专利]截断直方图均衡实现装置及方法

说明书

本发明提供一种截断直方图均衡实现装置及方法，该实现装置包括图像采集模块；直方图统计模块，用于统计采集图像预设通道的直方图H₀~H_L‑1，并获得图像灰度区间[0,L‑1]；直方图均衡乘法模块，用于遍历采集图像中的灰度p，累加直方图像素S(p)，并截取S(p)占用M位寄存器的M‑N‑1位高位信息后，进行T(p)=（M‑N‑1）*N乘法运算；以及直方图均衡除法模块，用于计算采集图像的总像素S_all，并进行T(p)/S_all除法运算。本发通过采用直方图像素及图像总像素进行截取的办法，可以大大改善直方图均衡中的乘法器和除法器的资源，效率等，实现了更简易，效率更高，资源占用更少的直方图均衡。本发明结构及方法简单，效果显著，在图像处理领域有广泛的应用前景。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种截断直方图均衡实现装置及方法。

背景技术

在图像处理和计算机视觉领域，图像处理技术是提高图像质量，达到最优图像显示效果的关键技术。图像的增强技术是一个已经被大量研究，而且仍需进一步研究的重要方向。

图像增强的目的是增强图像中的有用信息，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，改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果。图像增强的应用范围非常广泛，比如在低光照条件下获得的图像，直接在屏上显示时效果比较差，甚至会产生图像失真。所以原图像在屏幕上显示之前，需要经过一定的对比度增强处理。

直方图是对输出数据进行分组统计图，它反映了目标数据的分布几率特征。直方图均衡是一种利用该分组统计图进行分布特征优化的技术，优化以后的数据分布趋向均匀分布，直方图均衡技术被广泛地应用于图像增强。

直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。

直方图均衡具体过程如下，假设图像有[0,1…L-1]共L个灰度级，每个灰度级对应的直方图为H₀，H₁，H_L-1，均衡完之后的灰度转换关系为：

其中，m为原来灰度，Y(m)是均衡结束之后对应的灰度，如图1a～图1b所示，图1a显示为原图的直方图，图1b显示为均衡后图像的直方图。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种截断直方图均衡实现装置及方法，以实现一种速度更快，更简单实用的直方图均衡装置及方法。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种截断直方图均衡实现装置，包括：图像采集模块，用于对目标图像进行采集获得采集图像；直方图统计模块，用于统计采集图像预设通道的直方图H₀～H_L-1，并获得图像灰度区间[0,L-1]，其中，L为整数；直方图均衡乘法模块，用于遍历采集图像中的灰度p，累加直方图像素S(p)，0≤p≤L-1且p为整数，并截取S(p)占用M位寄存器的M-N-1位高位信息后，进行T(p)＝(M-N-1)*N乘法运算，其中，N为存储灰度区间[0,L-1]所需的寄存器的位数，M、N均为整数且M＞N；以及直方图均衡除法模块，用于计算采集图像的总像素S_all，并进行T(p)/S_all除法运算。