一种图像增强的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像增强的方法及装置，利用自动阈值分割算法统计高位深灰度图像中各个目标像素的亮度值，计算得出用于区分亮暗像素的亮度阈值；根据各个目标像素的亮度值统计亮目标像素个数和暗目标像素个数；根据亮目标像素个数和暗目标像素个数，去除干扰目标像素；确定剩余的目标像素的最大亮度值和最小亮度值；利用对数归一化公式、最大亮度值和最小亮度值对剩余的所述目标像素的亮度值作映射，得到低位深灰度图像。根据自动阈值分割算法可以有效地避免小干扰辐射源对增强效果的影响，利用对数归一化可以较好地突出部分灰度细节。可见，将对数归一化和自动阈值分割算法相结合，可以使增强后的图像的对比度较高，动态范围较大，鲁棒性较强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，特别是涉及一种图像增强的方法及装置。
技术介绍
在图像数据的采集过程中，为了增加采集的精度，会适应性地增加图像数据的位数。而在显示图像时，大多数情况下只能实现低位深的图像数据显示，故需要将采集的高位深图像的数据转换为低位深像的数据，利用图像映射可以实现数据的转换。高位深图像的数据是指用于表示图像的像素点的亮度值的位数较高，例如用14位或者16位二进制数来表示像素点的亮度值。而低位深图像的数据是指用于表示图像的像素点的亮度值的位数较低，例如用8位二进制数来表示像素点的亮度值。由于利用映射的方式来实现数据高低位转换，需要压缩数据的位数，而压缩的过程会造成图像部分信息的丢失，故在进行图像映射时，会选择对图像信息增强的映射方式来实现数据的转换。图像增强的目的是增强图像中的有用信息，改善图像的视觉效果，丰富图像信息量，加强图像判别和识别效果。目前常用的图像数据转换方式是线性映射，通过将原始高位深灰度图像的各个像素点的亮度值代入线性映射公式，从而得出各个像素点的映射亮度值。然后根据映射亮度值可以得出映射的低位深灰度图像。使用线性映射可以对灰度图像的有用的边缘细节进行增强，但是不能突出中间灰度区域的大部分灰度细节，继而会造成图像的对比度下降的问题，影响成像的质量。例如，将14位高位深原始灰度图像映射为8位低位深灰度图像，可以使用g∈(gMin,gMax)来对像素点的亮度值进行映射，其中，G为8位低位深灰度图像的像素点的亮度值，g为14位高位深原始灰度图像的像素点的亮度值，gMin为14位高位深原始灰度图像的最小亮度值，gMax为14位高位深原始灰度图像的最大亮度值。在高位深的灰度图像转换为低位深的灰度图像的过程中，得到的低位深灰度图像的灰度细节突出、鲁棒性较差。如何使增强后的图像的对比度高、动态范围较大、鲁棒性强是本领域亟待解决的问题，基于此，本专利技术提出了一种图像增强的算法及装置。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种图像增强的方法，目的在于解决增强后的图像的对比度低、动态范围较小、鲁棒性弱的问题；本专利技术的另一目的是提供一种图像增强的装置，其图像增强效果较好。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种图像增强的方法，该方法包括以下内容：利用自动阈值分割算法统计高位深灰度图像中各个目标像素的亮度值，计算得出用于区分亮暗像素的亮度阈值；根据各个所述目标像素的所述亮度值统计亮目标像素个数和暗目标像素个数，所述亮目标像素的亮度值大于所述亮度阈值，所述暗目标像素的亮度值小于所述亮度阈值；根据所述亮目标像素个数和所述暗目标像素个数，去除干扰目标像素；确定剩余的所述目标像素的最大亮度值和最小亮度值；利用对数归一化公式、所述最大亮度值和所述最小亮度值对剩余的所述目标像素的所述亮度值作映射，得到低位深灰度图像。可选地，所述根据所述亮目标像素个数和所述暗目标像素个数，去除干扰目标像素包括：将所述亮目标像素个数与所述暗目标像素个数作比值；当所述比值小于第一预设阈值时，则判断所述高位深灰度图像中有亮干扰目标像素，去除所述亮度值大于所述亮度阈值的所述目标像素。可选地，所述确定剩余的所述目标像素的最大亮度值和最小亮度值包括：将所述亮度阈值作为所述高位深灰度图像的最大亮度值；根据统计的各个剩余的所述目标像素的所述亮度值，得出所述高位深灰度图像的最小亮度值。可选地，所述根据所述亮目标像素个数和所述暗目标像素个数，去除干扰目标像素包括：将所述亮目标像素个数与所述暗目标像素个数作比值；当所述比值大于第二预设阈值时，则判断所述高位深灰度图像中有暗干扰目标像素，去除所述亮度值小于所述亮度阈值的所述目标像素。可选地，所述确定剩余的所述目标像素的最大亮度值和最小亮度值包括：将所述亮度阈值作为所述高位深灰度图像的最小亮度值；根据统计的各个剩余的所述目标像素的所述亮度值，得出所述高位深灰度图像的最大亮度值。可选地，所述利用对数归一化公式、所述最大亮度值和所述最小亮度值对剩余的所述目标像素的所述亮度值作映射，得到低位深灰度图像包括：利用对数归一化公式对剩余的所述目标像素的所述亮度值作映射，得到低位深灰度图像；其中，G为所述映射亮度值，gMax为所述最大亮度值，gMin为所述最小亮度值，ε为一个不为零的正数，g为所述目标像素的所述亮度值，g∈(gMax,gMin)。此外，本专利技术还提供了一种图像增强的装置，该装置包括：计算单元，用于利用自动阈值分割算法统计高位深灰度图像中各个目标像素的亮度值，计算得出用于区分亮暗像素的亮度阈值；统计单元，用于根据各个所述目标像素的所述亮度值统计亮目标像素个数和暗目标像素个数，所述亮目标像素的亮度值大于所述亮度阈值，所述暗目标像素的亮度值小于所述亮度阈值；去除单元，用于根据所述亮目标像素个数和所述暗目标像素个数，去除干扰目标像素；确定单元，用于确定剩余的所述目标像素的最大亮度值和最小亮度值；映射单元，用于利用对数归一化公式、所述最大亮度值和所述最小亮度值对剩余的所述目标像素的所述亮度值作映射，得到低位深灰度图像。可选地，所述去除单元包括：第一比值子单元，将所述亮目标像素个数与所述暗目标像素个数作比值；第一去除子单元，用于当所述比值小于第一预设阈值时，则判断所述高位深灰度图像中有亮干扰目标像素，去除所述亮度值大于所述亮度阈值的所述目标像素。可选地，所述去除单元包括：第二比值子单元，将所述亮目标像素个数与所述暗目标像素个数作比值；第二去除子单元，用于当所述比值大于第二预设阈值时，则判断所述高位深灰度图像中有暗干扰目标像素，去除所述亮度值小于所述亮度阈值的所述目标像素。可选地，所述映射单元包括：代入子单元,用于利用对数归一化公式对剩余的所述目标像素的所述亮度值作映射，得到低位深灰度图像；其中，G为所述映射亮度值，gMax为所述最大亮度值，gMin为所述最小亮度值，ε为一个不为零的正数，g为所述目标像素的所述亮度值，g∈(gMax,gMin)。本专利技术所提供的一种图像增强的方法及装置，利用自动阈值分割算法统计高位深灰度图像中各个目标像素的亮度值，计算得出用于区分亮暗像素的亮度阈值；根据各个目标像素的亮度值统计亮目标像素个数和暗目标像素个数，所述亮目标像素的亮度值大于亮度阈值，暗目标像素的亮度值小于亮度阈值；根据亮目标像素个数和暗目标像素个数，去除干扰目标像素；确定剩余的目标像素的最大亮度值和最小亮度值；利用对数归一化公式、最大亮度值和最小亮度值对剩余的所述目标像素的亮度值作映射，得到低位深灰度图像。根据自动阈值分割算法统计亮暗目标像素的个数，通过剔除一些亮度值极大或者是亮度值极小的干扰目标像素点，最大限度地减低了小干扰辐射源对映射效果的影响，使映射得到的图像区域不会出现整体较亮或者是整体较暗的现象，可以有效地避免了小干扰辐射源对增强效果的影响，得到的低位深灰度图像的鲁棒性较好；而利用对数归一化对像素点的亮度值作映射，可以较好地突出了中间灰度区域的大部分灰度细节。可见，将对数归一化和自动阈值分割算法相结合，可以使增强后的图像的对比度较高，动态范围较大，鲁棒性较强。附图说明为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像增强的方法，其特征在于，包括：利用自动阈值分割算法统计高位深灰度图像中各个目标像素的亮度值，计算得出用于区分亮暗像素的亮度阈值；根据各个所述目标像素的所述亮度值统计亮目标像素个数和暗目标像素个数，所述亮目标像素的亮度值大于所述亮度阈值，所述暗目标像素的亮度值小于所述亮度阈值；根据所述亮目标像素个数和所述暗目标像素个数，去除干扰目标像素；确定剩余的所述目标像素的最大亮度值和最小亮度值；利用对数归一化公式、所述最大亮度值和所述最小亮度值对剩余的所述目标像素的所述亮度值作映射，得到低位深灰度图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像增强的方法，其特征在于，包括：利用自动阈值分割算法统计高位深灰度图像中各个目标像素的亮度值，计算得出用于区分亮暗像素的亮度阈值；根据各个所述目标像素的所述亮度值统计亮目标像素个数和暗目标像素个数，所述亮目标像素的亮度值大于所述亮度阈值，所述暗目标像素的亮度值小于所述亮度阈值；根据所述亮目标像素个数和所述暗目标像素个数，去除干扰目标像素；确定剩余的所述目标像素的最大亮度值和最小亮度值；利用对数归一化公式、所述最大亮度值和所述最小亮度值对剩余的所述目标像素的所述亮度值作映射，得到低位深灰度图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述亮目标像素个数和所述暗目标像素个数，去除干扰目标像素包括：将所述亮目标像素个数与所述暗目标像素个数作比值；当所述比值小于第一预设阈值时，则判断所述高位深灰度图像中有亮干扰目标像素，去除亮度值大于所述亮度阈值的目标像素。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定剩余的所述目标像素的最大亮度值和最小亮度值包括：将所述亮度阈值作为所述高位深灰度图像的最大亮度值；根据统计的各个剩余的所述目标像素的所述亮度值，得出所述高位深灰度图像的最小亮度值。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述亮目标像素个数和所述暗目标像素个数，去除干扰目标像素包括：将所述亮目标像素个数与所述暗目标像素个数作比值；当所述比值大于第二预设阈值时，则判断所述高位深灰度图像中有暗干扰目标像素，去除亮度值小于所述亮度阈值的目标像素。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定剩余的所述目标像素的最大亮度值和最小亮度值包括：将所述亮度阈值作为所述高位深灰度图像的最小亮度值；根据统计的各个剩余的所述目标像素的所述亮度值，得出所述高位深灰度图像的最大亮度值。6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述利用对数归一化公式、所述最大亮度值和所述最小亮度值对剩余的所述目标像素的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张艳超，刘建卓，刘英，王尧，王潇洵，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：吉林;22