[发明专利]基于变幂次单稳态自适应随机共振的彩色图像增强方法

权利要求书

1.一种基于变幂次单稳态自适应随机共振的彩色图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对原始含噪低对比度彩色图像进行分解，获得彩色图像R、G和B三个通道的图像分量；

步骤2：对三个分量分别进行Hilbert降维扫描处理，获得一维图像序列。

步骤3：建立变幂次单稳态系统模型，将步骤2中得到的三分量一维图像序列分别作为单稳态系统的输入，经过数值求解后得到一维输出信号并将其映射到[0,255]范围，得到输出一维序列；

步骤4：对步骤3处理获得的一维序列通过Hilbert逆变换得到增强后三通道分量并合成，得到增强的彩色图像；

步骤5：通过遗传算法优化单稳态系统的参数a和b，选用无参考图像评价指标—信息熵作为遗传算法的适应度函数，对三通道的单稳态系统参数进行全局最优求解，获得彩色图像信息熵最大时三通道对应的最佳系统参数组合(a_R,b_R；a_G,b_G；a_B,b_B)；

步骤6：依据步骤5中获得的三通道对应的最佳系统参数组合(a_R,b_R；a_G,b_G；a_B,b_B)下的变幂次单稳态系统，重新执行步骤3和步骤4获得最终增强后的彩色图像。

2.根据权利要求1所述的基于变幂次单稳态自适应随机共振的彩色图像增强方法，其特征在于：步骤1中对大小为M×N的原始暗彩色图像矩阵I(i,j,k)进行分解，获得彩色图像R、G和B三个通道的分量I_R(i,j)，I_G(i,j)和I_B(i,j)：

其中，k＝1,2,3分别对应R、G和B三个通道，I_R(i,j)、I_G(i,j)和I_B(i,j)分别为R、G和B通道图像分量第i行第j列的灰度值。

3.根据权利要求1所述的基于变幂次单稳态自适应随机共振的彩色图像增强方法，其特征在于：步骤2中利用Hilbert扫描分别将三通道的二维分量转换为一维图像序列{S_R(l),l＝1,2,...,MN}、{S_G(l),l＝1,2,...,MN}和{S_B(l),l＝1,2,...,MN}，Hlibert扫描矩阵的递推关系为

当n为奇数：

当n为偶数：

其中，初始矩阵为2ⁿ阶Hilbert扫描矩阵，为矩阵的转置，为所有元素均是1的2ⁿ阶矩阵，updown(H)为将矩阵H上下翻转，leftright(H)为将矩阵H左右翻转。

4.根据权利要求1所述的基于变幂次单稳态自适应随机共振的彩色图像增强方法，其特征在于：步骤3中所述建立变幂次单稳态系统模型，经过数值求解后得到一维输出信号并将其映射到[0,255]范围，具体过程包括：

步骤3-1：建立变幂次单稳态系统，该系统可由郎之万方程来描述：

式中，x(t)为变幂次单稳态系统的输出信号，s(t)为变幂次单稳态系统的输入信号，即三通道分量经预处理后得到的一维图像序列，U(x)为系统的势函数，其表达式为：

U(x)＝a|x|^b

式中，a和b为系统的结构参数，且a＞0，b＞0，系统的幂次取决于参数b；

步骤3-2：利用四阶Runge-Kutta法数值求解变幂次单稳态系统的输出x(t)，所用公式为：

式中，h为计算步长；

步骤3-3：利用线性变换和尺度拉伸将输出信号x映射到[0,255]范围，得到输出一维序列{X(l),l＝1,2,...,MN},映射方式为：

式中，x_max为输出最大值，x_min为输出最小值，round(*)为四舍五入取整函数。