一种图像对比度增强方法

摘要

本发明公开了一种图像对比度增强方法，包括：利用人眼视觉的临界可见偏差特性，设计临界可视偏差增强函数和梯度压扩函数，从增强后的梯度场重建增强图像。该发明首先计算原始图像梯度场，根据图像平均背景亮度获得临界可见偏差阈值及临界可视偏差增强函数，同时，根据梯度幅度值不同而进行不同程度的梯度值压扩，最后采用梯度场重构方法及线性拉伸处理得到输出图像。这种基于图像对比度增强方法，噪声抑制和增强效果好，细节清晰，更符合人眼视觉特性；多次重复增强同一图像的增强图像，增强后的图像质量稳定，同时，对质量较好的图像，通过本方法增强后，不恶化其图像质量。

主权项

一种图像对比度增强方法，主要包括以下步骤：步骤101.读取图像的R、G、B分量图像，对每个分量图像执行步骤102至步骤110；步骤102.求取输入图像I(x,y)的梯度▽I(x,y)；步骤103.对输入图像的每个像素点(x,y)，计算其平均背景亮度μ(x,y)；步骤104.根据图像平均背景亮度计算每个像素点的临界可见偏差阈值JND(x,y)；步骤105.求取图像梯度模值，与图像临界可见偏差相结合，得到临界可视偏差增强函数V_JND(x,y)；步骤106.根据图像梯度，构造梯度压扩函数Φ(x,y)，对大的梯度值进行压缩、小的梯度值扩展，零值附近的梯度值抑制；步骤107.将压扩函数Φ(x,y)和临界可视偏差增强函数V_JND(x,y)作用于▽I(x,y)上，获得增强后的梯度G(x,y)＝▽I(x,y)×V_JND(x,y)×Φ(x,y)；步骤108.计算增强后梯度场的散度div(G)；步骤109.通过求解泊松方程▽²I_Re(x,y)＝div(G)，从增强后的梯度重建亮度图像I_Re(x,y)；步骤110.对重建出的亮度图像像素取值I_Re(x,y)重新线性拉伸至0∽255区间内，其计算方法如下：求取图像I_Re(x,y)的像素最大值Imax_Re和像素最小值Imin_Re，则线性拉伸后的图像为：I_Reunify(x,y)＝255*(I_Re(x,y)‑Imin_Re)/(Imax_Re‑Imin_Re)；步骤111.合并经步骤102至步骤110操作后的R、G、B三个分量图像，得到最终增强后的图像。