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一种改进的基于局部极值和像素值梯度的图像增强方法，其特征在于：在双边滤波方法和局部极值滤波方法的基础上，通过将上述两种不同的滤波方法融合的方式，提出该方法，包括以下步骤：a.记输入图像I(x,y)大小为(b‑a)×(d‑c)，在二维平面区域Ω:[a，b]×[c，d]上，输出图像为O(x,y)后采用以下步骤；b.将输出图像O(x,y)初始化为零；c.在输入图像左上角定义一个k×k的子图像I<sub>B</sub>并设其水平与垂直方向移动的步长分别为h和v；d.对子图像I<sub>B</sub>按照基于局部极值和像素梯度的滤波方法进行图像处理，要求对整个子图像的所有像素点进行处理，将其结果输出到子图像中心点所对应的输出图像O(x,y)的位置中；e.将子图像以水平方向移动步长h,若子图像没有超出图像边界,重复步骤e,否则进入下一步；f.将子图像以垂直方向移动步长v,若子图像没有超出图像边界,重复步骤e，否则进入下一步；g.当以上步骤完成后,将得到输出图像O(x,y)；其中，所述步骤d的计算方法步骤如下：(1).统计原始图像像素点的局部极值点个数:当点(x0，y0)的像素值最多比以其为中心的k×k邻域内k‑1个点的像素值小时，算法则认为(x0，y0)是图像I的局部极大值点，类似地，算法用同样的方式判断图像的局部极小值点，上述计算方式相当于认为图像的纹理所造成的像素值振荡间隔最多只有k个像素；通过调整参数k的大小，最终的算法将各种频率的纹理去除，通过所述方法，统计像素点在k×k邻域内极值点的个数IExtrma；(2).计算基于局部极值和像素梯度的滤波器模板：在原始的双边滤波器基础上，通过引入局部极值信息到双边滤波器的模板，对双边滤波器的模板中像素域权重添加对应像素点的局部极值点个数IExtrma作为修正项，此时，滤波器模板不仅基于图像各点之间的像素值之差判断该点是否位于物体的边缘，同时根据像素点邻域内极值点的个数进行判断，从而避免将振动幅度大的纹理误判为物体的边缘。 |
