基于直方图修饰的图像自适应增强方法

摘要

本发明公开了一种基于直方图修正的图像自适应增强方法。它首先计算原直方图的标准差，并与原直方图相加，获得一次修正的直方图；其次在一次修正直方图的基础上进行自适应的伽马矫正，得到二次修正的直方图；最后在二次修正直方图的基础上应用传统直方图增强的方法得到目标增强的图像。本发明的优点是:1)适应性强，适用于各类图像的自适应增强；2)增强处理过程中信息丢失少，能有效保持图像细节，本发明增强的图像能保留原始图像绝大部分细节信息；3)避免图像亮度的过度改变，对各类图像，本发明都能有效保留图像的原始特点，避免图像亮度的过改变。

主权项

一种基于直方图修正的图像自适应增强方法，其特征在于，包括下列步骤：(1)用编程工具读取需要增强的数字图像，得到目标图像的矩阵表达式{f(i,j)},其中f(i,j)表示图像{f(i,j)}中任一个像素点，i,j为像素点f(i,j)对应的横坐标与纵坐标；(2)计算图像{f(i,j)}的直方图h(k)，其中h(k)代表灰度值为k的像素在目标图像中出现的频率；(3)计算直方图h(k)中非零元素的标准差δ；(4)计算一次修正后的直方图h₁(k)，其中h₁(k)＝h(k)+δ,h(k)为原始直方图，h₁(k)为修正后直方图。(5)计算图像平均亮度值μ；(6)计算自适应伽马校正系数γ，其中$\gamma =\left\{\begin{array}{cc}(255-\mu )/255& \mu <128\\ \mu /255& \mu \ge 128\end{array}\right.;$(7)计算二次修正后的直方图h₂(k)，其中h₂(k)＝[h₁(k)]^γ；(8)利用(7)修正后的直方图h₂(k)，应用直方图均衡化公式进行直方图均衡化。