[发明专利]图像对比度的线性增强方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频监控的技术领域，具体说是一种能够对不同场景的自适应处理的图像对比度的线性增强方法。

背景技术

目前行业中对于图像对比度线性增强的主要方法为单一线性对比度拉伸，上述方法在提升图像对比度的同时，会严重牺牲图像的过亮和过暗部分的信息，并且对于不同亮度，不同场景的图像适应性较差。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种能够对不同场景的自适应处理的图像对比度的线性增强方法。

本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是:

本发明的图像对比度的线性增强方法，包括以下步骤：

A、当检测到输入视频流时，使用计数器对图像灰度进行直方图统计，然后对统计完毕的该帧数据进行直方图累积，并进行正反两个方向的直方图累积，每累积5%的总像素点数标定一次灰度坐标，通过该坐标判断直方图的形状；

B、根据已经生成的直方图形状，计算出4个灰度阈值，把直方图分为5个区域，即暗区次要区域，暗区保留区域，拉伸区域，亮区保留区域以及亮区次要区域，根据读出的灰度值判断整体图像最有效信息部分的位置，即拉伸区域的两个端点，后依次向两边递推，得出两个保留区域和压缩区域的边界值，并根据各区域的比例关系计算出相应的拉伸斜率，对不同场景的图像依据直方图信息产生不同的灰度阈值并输出不同的曲线斜率；

C、根据上述5个部分的斜率以及上一区间的结束端点，逐一进行分类和拉伸计算，从而得出下一区间经相应曲线处理后的灰度值，即为最终自适应曲线的输出值，向外输出视频流。

本发明具有的优点和积极效果是:

本发明的图像对比度的线性增强方法，基于对灰度域图像的直方图分析，针对包含不同信息的图像生成不同的对比度线性增强曲线，从而达到对不同场景的自适应处理，能够应用在不同场景中，突出图像信息丰富的部分，在最大限度的保留图像细节的同时压缩次要部分，避免了图像细节吞噬现象，并达到场景自适应。

附图说明

图1是经本发明的图像对比度的线性增强方法处理前后的图像灰度曲线及直方图对比；

图2是本发明的图像对比度的线性增强方法的流程图。

具体实施方式

以下参照附图及实施例对本发明进行详细的说明。

图1是经本发明的图像对比度的线性增强方法处理前后的图像灰度曲线及直方图对比；图2是本发明的图像对比度的线性增强方法的流程图。

如图1和图2所示，本发明的图像对比度的线性增强方法，包括以下步骤：

A、当检测到输入视频流时，使用计数器对图像灰度进行直方图统计，在此可使用RAM存储器，然后对统计完毕的该帧数据进行直方图累积，对RAM进行读操作，并进行正反两个方向的直方图累积，每累积5%的总像素点数标定一次灰度坐标，通过该坐标判断直方图的形状；

B、根据已经生成的直方图形状，计算出4个灰度阈值，把直方图分为5个区域，即暗区次要区域，暗区保留区域，拉伸区域，亮区保留区域以及亮区次要区域，根据读出的灰度值判断整体图像最有效信息部分的位置，即拉伸区域的两个端点，后依次向两边递推，得出两个保留区域和压缩区域的边界值，并根据各区域的比例关系计算出相应的拉伸斜率，对不同场景的图像依据直方图信息产生不同的灰度阈值并输出不同的曲线斜率；

C、根据上述5个部分的斜率以及上一区间的结束端点，逐一进行分类和拉伸计算，从而得出下一区间经相应曲线处理后的灰度值，即为最终自适应曲线的输出值，输出视频流。

实现本发明的图像对比度的线性增强方法，所采用的系统由直方图统计与累积模块、直方图分析模处理块和输出值计算模块等组成。其中直方图统计与累积模块，根据视频像素数据灰度值进行正反两个方向的直方图累积，并统计出出直方图形状。直方图分析处理模块，针对不同的直方图形状，根据直方图统计与累积模块输出的结果把直方图像素信息分为5类，并得出不同类别灰度值的曲线斜率。输出值计算模块，对每一个像素值根据直方图分析处理模块生成的斜率进行计算，得到输出值。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例公开如上，然而，并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内,当然会利用揭示的技术内容作出些许更动或修饰，成为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。