[发明专利]基于直方图修正的图像自适应增强方法

权利要求书

1.一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

(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。

2.根据权利要求1所述的图像自适应增强方法，其特征是：所述步骤(3)中标准差δ的计算式为：

$\mathrm{\δ}=\sqrt{\frac{1}{K}\underset{k=0}{\overset{K-1}{\Σ}}{\[\tilde{h}\left(k\right)-u\]}^2},$

式中K为图像中总灰度级数，为原直方图h(k)中非零元素的集合，u为的均值，其计算式为：

$u=\frac{\underset{k=0}{\overset{K-1}{\Σ}}\tilde{h}\left(k\right)}{K}.$

3.根据权利要求1所述的图像自适应增强方法，其特征是：所述步骤(5)中图像平均亮度值μ的计算公式是：

$\mathrm{\μ}=\frac{\underset{k=0}{\overset{K-1}{\Σ}}\left(\tilde{h}\right(k)\×k)}{N},$

式中N为图像{f(i,j)}中像素点的总个数。

4.根据权利要求1所述的图像自适应增强方法，其特征是：所述步骤(8)中直方图均衡化的计算方法是利用公式计算映射函数：其中T(k)代表灰度值k经本方法后的映射值，cdf(k)为修正后的累积分布函数，其计算式为：

其中k＝0,1,...,K-1，

这里p(k)为修正后的概率密度函数，其计算式为：

其中k＝0,1,...,K-1。