[发明专利]一种基于分层处理的图像增强方法

说明书

本发明公开了一种基于分层处理的图像增强方法，包括如下步骤：步骤1，对原始图像进行图像分层，得到高频层图像和低频层图像；步骤2，分别对高频层图像和低频层图像进行灰度拉伸；步骤3，将灰度拉伸后的高频层图像和低频层图像融合到一起，得到最终的图像。

技术领域

本发明涉及一种基于分层处理的图像增强方法。

背景技术

由于红外图像的对比度低，在红外图像采集中往往需要对其进行相应的图像处理，以增强图像的可视度。图像增强可分为频率域法和空间域法两大类：频率域法将图像看成一种二维信号，对其进行二维傅里叶变换，可得到不同频率空间的图像信息，通过低频、高频滤波可实现图像的去燥、锐化等功能。空间域法常用的有灰度拉伸和直方图均衡化等，其主要思想是对图像灰度值做重映射，从而提高图像的动态范围，增强可视性。单纯的频率域法和空间域法功能比较单一，容易造成图像信息的丢失，适用场合受限。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于分层处理的图像增强方法，包括如下步骤：

步骤1，对原始图像进行图像分层，得到高频层图像和低频层图像；

步骤2，分别对高频层图像和低频层图像进行灰度拉伸；

步骤3，将灰度拉伸后的高频层图像和低频层图像融合到一起，得到最终的图像。

步骤1包括：

步骤1-1，通过低通滤波矩阵对原始图像做卷积运算，得到低频层图像；

步骤1-2，将原始图像和低频层图像相减，得到高频层图像，此时高频层图像的直方图均分布于0位置的空间内，进行直方图移动：将高频层图像的灰度中心平移到直方图的中间位置。

步骤1-1中，所述低通滤波矩阵为如下所示的5*5的均值滤波矩阵：

步骤2中，所述灰度拉伸具体包括如下步骤：

步骤2-1，获取图像的直方图最大值max(h_f)，从直方图为0的位置开始逐点判断，首先寻找第一个值大于等于max(h_f)*r₁的点作为第一个目标区域的左边界f_1r1，在f_1r1之后寻找第一个值小于等于max(h_f)*r₂的点作为第一个目标区域的右边界f_1r2；其中，r₁，r₂∈[0,1]；一般，r₁＝0.05，r₂＝0.03；

步骤2-2，如果f_1r2不是直方图最大点，在点f_1r2之后的重复步骤2-1，寻找下一个目标区域，直到直方图的最大值，若此时仍未找到第n个目标区域的右边界f_nr2，则将直方图的最大值赋给f_nr2；

步骤2-3，通过步骤2-2得到的目前区域[f_1r1，f_1r2]为待拉伸区域，设定拉伸参数a∈[0,1]，则待拉伸区域[f_1r1，f_1r2]的映射区间为[g_1r1，g_1r2]，其中：

g_1r1＝f_1r1-1*(1-a)+f_1r1*a，

g_1r2＝f_1r2+1*(1-a)+f_1r2*a。