[发明专利]基于二代小波整数变换的图像增强方法及图像增强系统

说明书

本发明涉及一种基于二代小波整数变换的图像增强方法及图像增强系统，本图像增强方法包括如下步骤：步骤S1，对原始图形进行单层分解，以获得原始整数低频子图ca；步骤S2,对原始整数低频子图ca进行计算，以获得第一整数低频子图ca′；步骤S3，对第一整数低频子图ca′进行计算，以获得第二整数低频子图ca″；以及步骤S4，将第二整数低频子图ca″进行重构，以得到增强的新图像；本发明通过二代小波整数变换，对图像进行单层分解，对低频子图系数进行均衡化处理,在有效增强图像的同时减小了图像噪声，取得了理想的图像处理效果。

技术领域

本发明涉及一种图像增强技术，属于图像处理领域，特别涉及一种基于二代小波整数变换的图像增强方法及系统。

背景技术

图像增强的目的是为改善图像的视觉效果,提供直观、清晰、适合于分析的图像。图像增强方法较多，其中直方图均衡化是一种经典、有效的图像增强方法之一。虽直方图均衡化算法具有运算速度快、增强效果明显等诸多优点，但仍存在以下明显缺陷：(1)在原始图像灰度动态范围小、质量比较差、直方图分布极不均匀时，经传统直方图均衡化后的图像层次感会变的很差；(2)原始图像中叠加的噪声在经传统直方图增强后，噪声放大明显；(3)若一幅图像中灰度范围接近0时，在进行均衡化算法时，把非常窄的暗像素区间映射到输出图像，结果就会得到一个亮的冲淡了的图像，导致图像的基本特征如平均亮度改变、细节丢失，影响了增强图像的视觉效果,从而使得直方图算法应用范围有限。

而同态滤波是一种在频域中同时将图像亮度范围压缩和对比度增强的方法。其基本思想是将非线性问题转化成线性问题处理，同态滤波增强的缺点是在噪声图像的增强过程中会损失了大量的图像细节。

在小波变换过程中，传统小波变换的滤波器输出是浮点数，而图像的像素值均为整数，小波提升格式对小波的构造提出了一种新的观点，即小波提升方案(liftingscheme)，也称之为第二代小波变换。小波提升格式具有真正意义上的可逆性，可以不用考虑边界效应。与传统小波变换相比，提升方案主要有如下优点：a)继承了第一代小波的多分辨率特性，图像的恢复质量对输入序列的长度没有任何限制，具有对任意尺寸图像进行变换的能力；b)小波的构造完全在空域内进行，无需傅里叶分析理论；c)所用到的工具相当简单，主要为Laurent级数的Euclidean除法，所有的传统小波可以由提升方案中基本的提升和对偶分解而成；d)运算速度快，节省存储空间；e)可以实现整数到整数的变换。

发明内容

本发明的目的是提供一种算法简单、增强效果明显且对噪声抑制好、亮度与原图保持较好，以及便于硬件实现的图像增强方法及图像增强系统。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种图像增强方法，包括如下步骤：

步骤S1，对原始图形进行单层分解，以获得原始整数低频子图ca；

步骤S2,对原始整数低频子图ca进行计算，以获得第一整数低频子图ca′；

步骤S3，对第一整数低频子图ca′进行计算，以获得第二整数低频子图ca″；以及

步骤S4，将第二整数低频子图ca″进行重构，以得到增强的新图像。

进一步，所述步骤S1中对原始图形进行单层分解，以获得原始整数低频子图ca的方法包括：

利用二代小波整数变换对原始图像进行单层分解，以获得原始整数低频子图ca。

进一步，所述步骤S2中对原始整数低频子图ca进行计算，以获得第一整数低频子图ca′的方法包括如下步骤：

步骤S21，统计原始整数低频子图ca中各系数k的总和n(k)；

步骤S22，计算原始整数低频子图ca中系数k的最大值K_max与最小值K_min；