[发明专利]一种低频小波系数插值的图像均衡增强方法

说明书

本发明公开了一种低频小波系数插值的图像均衡增强方法，包括以下步骤：S1单层分解以得到初始低频子带和三个高频子带；S2均衡化计算以获得第一低频子带，初始低频子带具有系数大于零的初始序列，第一低频子带具有系数大于零的第一序列；S3计算初始序列不等于零的初始个数与第一序列不等于零的第一个数之间的差值；S4计算用于插入第一序列的多个插入位置和每一插入位置的插入值，以得到第二序列；S5将第二序列的数值按照系数从小到大的顺序依次替换初始序列的数值，以得到具有第三序列的第三低频子带；S6重构第三低频子带和三个高频子带，以得到第一图像。本发明能够在增强图像对比度的同时增加图像的灰度级数(或灰度层次)、丰富图像细节。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种低频小波系数插值的图像均衡增强方法。

背景技术

图像增强是图像预处理的基本技术之一，主要为增加图像的对比度，突出有用信息。目前图像增强处理的方法，主要分为空间域和频率域两类。空间域主要是直接对图像像素的灰度值进行处理，以调整灰度分布为出发点，在整幅图像范围内进行灰度修改。相关算法以经典直方图均衡方法(HE)及相关直方图改进算法居多。这些算法虽然具有运算速度快、增强效果明显的优点，但是也存在灰度级被合并，出现灰度级断层现象，丢失了图像宝贵的细节部分。频率域增强算法主要有余弦变换(DCT)、傅里叶变换(FFT)、小波变换(DWT)等，主要是将待增强图像在某个变换域进行变换处理，然后通过相应的逆变换获得增强图像。余弦变换与傅里叶变换域增强图像容易去除图像的细节和突变信息，图像过度平缓等。小波变换是空间和频率的局部变换，数字图像经过小波变换可以将图像分解成各个尺度的多层低频与高频信息，可以有选择性的对低频或高频系数进行增强处理，增强图像对比度，丰富图像细节信息。小波变换既有效解决空域增强图像造成灰度级减少、细节丢失等问题，又能在增强图像的同时减少噪声。

发明内容

为解决现有技术存在的空域增强图像比原图像灰度级减少，图像细节易丢失的缺陷，本发明提供了一种低频小波系数插值的图像均衡增强方法。

本发明的技术方案为：一种低频小波系数插值的图像均衡增强方法，包括以下步骤：

S1：利用db1二代小波算法对初始图像进行单层分解，以得到初始低频子带和三个高频子带；

S2：对所述初始低频子带中系数大于零的部分进行均衡化计算，以获得取整后的第一低频子带，所述初始低频子带具有系数大于零的初始序列，所述第一低频子带具有系数大于零的第一序列；

S3：计算所述初始序列不等于零的初始个数与所述第一序列不等于零的第一个数之间的差值；

S4：计算用于插入所述第一序列的多个插入位置和每一插入位置的插入值，以得到第二低频子带的第二序列，其中，所述插入位置的数量为所述差值；

S5：将所述第二序列的数值按照系数从小到大的顺序依次替换所述初始序列的数值，以得到具有第三序列的第三低频子带；

S6：重构所述第三低频子带和所述三个高频子带，以得到增强后的第一图像。

优选的，S2的所述均衡化计算具体包括以下步骤：

S201：统计所述初始序列，记为hca(K)；

S202：计算所述初始低频子带中系数的最大值与最小值，分别记为K_max和K_min；

S203：计算所述初始低频子带均衡化后的第一低频子带，记为ca1(K)，其计算公式为：

其中，t为系数的变量；m为初始低频子带的行数；n为初始低频子带的列数；

S204：对所述ca1(K)取整，以得到所述第一低频子带。

优选的，S3具体包括以下步骤：