基于灰度线阵CCD图像的自适应增强算法

摘要

本发明利用优化后的多尺度Retinex(MSR)算法对基于灰度线阵CCD图像进行增强处理，主要步骤是首先对图像进行灰度分布的分析和取样；然后使用二维方向的高斯模糊滤波器，利用灰度均值和深度比例自动定义不同尺度下高斯模糊滤波器的标准方差；通过二维高斯模糊滤波器对图像的不同区域进行多尺度增强。使用本增强算法在对噪音去除的同时还使得照度趋于平衡，使得图像中的阴暗区域的细节更加明显，易于人眼的观测，并能提高前景分割的准确性。

主权项

一种基于灰度线阵CCD图像的自适应增强算法，其特征在于，该算法按照以下步骤实施：步骤1、将图像的像素值从8位整型转化为32位浮点型；步骤2、获取原图像的灰度直方图和灰度均值；步骤3、根据步骤2所获得的灰度均值，进行Retinex(MSR)增强算法，具体计算过程如下：(1)根据步骤2获得的灰度均值，计算出当前尺度的高斯方差；(2)从图像左上方，第一个像素开始，以半径为n的窗口扫描整幅图像，使用二维方向的高斯模糊滤波器，计算在每个窗口的高斯滤波值；(3)将得到的高斯滤波值，计算获得当前尺度的增强；(4)重复计算过程(1)至(3)，直到完成所有尺度的计算；(5)将所有尺度的增强值迭代相加，获得最终的增强值；(6)将最终增强值赋予窗口的中心点作为新的像素值；步骤4、将步骤3计算获得的新的像素值重新转化为8位整型。