基于数据驱动技术的高度自适应图像对比度增强方法

摘要

本方法公开一种基于内容的分块自适应图像对比度增强算法，通过数据驱动的思想解决现有技术难以自适应处理多种不同特性降质图像的问题。本方法通过分块分析和处理的手段，更好地利用图像的细节和局部信息对图像进行更加细致的处理；通过建立参数化的增强函数，使得增强函数具备了通过调节相关参数来改变增强曲线特性的功能，从而实现针对不同特性的图像生成与之相适合的增强函数曲线的功能；通过对图像子块的内容分析，提取出与增强函数相关的特征，并根据这些特征自动生成与之相适应的增强参数，并将这些参数赋值给增强函数，使得图像的特征和增强函数的特性能够有机的关联。使用上述方法，无需人工干预就能自适应的处理多种不同特征的降质图像。

主权项

一种基于数据驱动的自适应图像对比度增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将图像从三原色色彩空间转换到色相、色度、灰度色彩空间；步骤2、在灰度通道中采用M×N大小的窗对图像以滑动步长为1像素的滑窗方法进行遍历，其中M、N分别为图像子块的行数和列数；步骤3、对滑窗方法遍历灰度通道的结果灰度值进行归一化，得到增强后的灰度通道图像；步骤4、对图像的色度通道进行修正；步骤5、将增强后的灰度通道与修正后的色度通道以及原始的色相通道合并，并重新转换到RGB色彩空间，最终得到增强后的彩色图像。