[发明专利]基于多尺度分解的图片能量归一化处理方法及系统

权利要求书

1.基于多尺度分解的图片能量归一化处理方法，其特征在于: 包括如下步骤：

步骤（1）：对原始图像进行多尺度分解，分别得到尺度从精细到粗糙的多级子带图像；

步骤（2）：对步骤（1）中得到的各级子带图像分别进行归一化处理；

步骤（3）：对步骤（2）得到的归一化处理后的各级子带图像进行多尺度重建，得到重建后的图像；

步骤（4）：将步骤（3）中重建后的图像中的各点线性变换归一化为取值在[0 1]之间,进而得到最终处理后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于多尺度分解的图片能量归一化处理方法，其特征在于，所述步骤（4）中，根据设定的有效百分位数值的上限和下限，将重建后的图像中百分位数值等于上限和等于下限的各点以及上限和下限之间的各点，线性变换归一化为取值在[0 1]之间；高于上限的点则取值1，低于下限的点则取值0，进而得到最终处理后的图像。

3.根据权利要求1所述的基于多尺度分解的图片能量归一化处理方法，其特征在于：所述步骤（1）中采用拉普拉斯金字塔分解，对原始图像进行多尺度分解，分别得到尺度从精细到粗糙的多级子带图像。

4.根据权利要求1所述的基于多尺度分解的图片能量归一化处理方法，其特征在于：所述步骤（1）中采用小波变换，对原始图像进行多尺度分解，分别得到尺度从精细到粗糙的多级子带图像。

5.根据权利要求1所述的基于多尺度分解的图片能量归一化处理方法，其特征在于：在对图像进行多尺度分解前，还包括对图像进行降采样的步骤。

6.根据权利要求1所述的基于多尺度分解的图片能量归一化处理方法，其特征在于：还包括，分别计算每个尺度的能量或平均绝对偏差的统计量的步骤，进而，所述步骤（2）中，计算所述统计量与子带图像平均能量的比例，将对应尺度上的原子带图乘以该比例的开方数，以得到归一化处理后的各级子带图像。

7.根据权利要求6所述的基于多尺度分解的图片能量归一化处理方法，其特征在于：所述统计量为中值、均值以90分位值中的任意一种。

8.根据权利要求6所述的基于多尺度分解的图片能量归一化处理方法，其特征在于：所述步骤（2）中先对各级子带图像进行裁剪，获取中心区域的图像信息，将该区域内的图像平均能量用于所述的比例计算。

9.一种基于多尺度分解的图片能量归一化处理系统，其特征在于，包括：

输入模块，用于输入原始图像；

分解模块，用于对输入模块发送来的原始图像进行多尺度分解，分别得到尺度从精细到粗糙的多级子带图像；

归一化处理模块，用于对从分解模块得到的各级子带图像分别进行归一化处理；

重建模块，用于对归一化处理模块得到的归一化处理后的各级子带图像进行多尺度重建，得到重建后的图像；

输出模块，用于将从重建模块中得到的重建后的图像中的各点线性变换归一化为取值在[0 1]之间,进而得到最终处理后的图像输出。

10.根据权利要求9所述的基于多尺度分解的图片能量归一化处理系统，其特征在于，还包括统计模块，用于计算和统计分解模块分解后的每个尺度的图片的能量或平均绝对偏差的统计量，并发送给所述归一化处理模块；所述归一化处理模块，用于计算所述统计量与子带图像平均能量的比例，将对应尺度上的原子带图乘以该比例的开方数，以得到归一化处理后的各级子带图像。