[发明专利]基于局部奇异性量化分析的灰度图像增强方法有效
| 申请号： | 201710651537.8 | 申请日： | 2017-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN107292854B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 王斌;董丽丽;许文海 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 阎昱辰;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部奇异性量化分析的灰度图像增强方法，包括如下步骤：检测原始图像中的局部极值点；联合SIFT特征向量和局部灰度共生矩阵来量化表示各局部极值点的局部纹理和灰度特性；量化计算各局部极值点与其邻域内其他局部极值点间的特征距离；将特征距离进行加权叠加，得到各局部极值点的局部奇异性指标；将所得各局部极值点的局部奇异性指标进行归一化，利用归一化的局部奇异性指标进行所述原始图像范围内的曲面拟合，得到原始图像中各像素点的归一化局部奇异性指标；得到原始图像中各像素点的归一化局部奇异性指标；将各点像素值乘以对应的归一化局部奇异性指标，然后将所得图像的灰度范围线性调整至图像的最大灰度动态范围，完成原始图像的灰度增强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 异性 量化 分析 灰度 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
一种基于局部奇异性量化分析的灰度图像增强方法，其特征在于包括如下步骤：—检测原始图像中的局部极值点，记录局部极值点在图像中的位置；—联合SIFT特征向量和局部灰度共生矩阵来量化表示各局部极值点的局部纹理和灰度特性；—量化计算各局部极值点与其邻域内其他局部极值点间的特征距离；将各局部极值点与其邻域内其他局部极值点间的特征距离进行加权叠加，得到各局部极值点的局部奇异性指标；—将所得各局部极值点的局部奇异性指标进行归一化，利用归一化的局部奇异性指标进行所述原始图像范围内的曲面拟合，得到原始图像中各像素点的归一化局部奇异性指标；—将所得各局部极值点的局部奇异性指标进行归一化，然后利用归一化的局部奇异性指标进行曲面拟合，拟合范围为原始图像的尺寸，得到原始图像中各像素点的归一化局部奇异性指标；—将原始图像中各点像素值乘以对应的归一化局部奇异性指标，然后将所得图像的灰度范围线性调整至图像的最大灰度动态范围，完成原始图像的灰度增强。
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