[发明专利]基于近似方差和暗色块像素统计信息的图像边缘增强方法

权利要求书

1.一种基于近似方差和暗色块像素统计信息的图像边缘增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对噪声图像进行HSV分解，取出亮度分量：

设I(x,y)为含有噪声污染的、不经过去噪处理的实际图像，S(x,y)为对I(x,y)进行去噪处理后的结果图像,两者均为RGB颜色格式，且大小均为M×N,对I(x,y)进行去噪处理以获得S(x,y)；将I(x,y)和S(x,y)分别转化到HSV颜色空间，分别得到在HSV颜色空间的两幅图像I_hsv(x,y)和S_hsv(x,y),取出两者的亮度分量

2)计算图像像素近似方差:

A)创建大小为(2w+1)×(2w+1)的矩阵模板F,w为自然数，假定矩阵第一行第一列位置坐标为(0,0)，则矩阵中心位置为(w,w),f(k,l)表示位置坐标为(k,l)的矩阵模板元素值，k＝0,1,…,2w，l＝0,1,…,2w,矩阵模板元素值均为浮点数值，矩阵模板元素值按照各元素位置到中心点位置的距离增大而减小，且中心位置对应的元素值要比周边位置元素要大；

B)运用矩阵模板F对进行卷积处理得到C_I(x,y)，即：

其中为卷积运算，并对图像矩阵C_I(x,y)的每一元素进行平方计算，得到的新的值作为对应位置的元素值，得到一幅新的图像矩阵，设为G(x,y)；

C)对图像矩阵的每一元素进行平方计算，得到的新的值作为对应位置的元素值，得到一幅新的图像矩阵，设为P(x,y)；

D)运用矩阵模板F对P(x,y)进行卷积计算，得到C_P(x,y)，即：

E)计算图像矩阵C_P(x,y)与G(x,y)的差，得到近似方差D(x,y)，即：

D(x,y)＝C_P(x,y)-G(x,y)

3)检测单一暗色图像块：

A)将划分成H×W个n×n图像块，其中表示对a取比a小的最大的整数,对每个n×n图像块，计算其对应的像素平均值和方差，由此获得图像块像素平均值集合S_ave＝{l₁,l₂,…,l_H×W}和图像块像素方差集合S_std＝{δ₁,δ₂,…,δ_H×W}；

B)从集合S_std＝{δ₁,δ₂,…,δ_H×W}中选出值最小的U个元素,其中U<0.5|S_std|，|S_std|表示集合S_std的元素个数，设选出的U个元素为{δ′₁,δ′₂,…,δ′_U}，计算其平均值

C)从所有H×W个n×n选出单一暗色图像块，满足以下条件的将被确定为单一暗色图像块：

l_i<l_thr且

其中l_thr，δ₀，λ为预先设定的常值参数；

4)计算噪声相关阈值：

对所有选出来的单一暗色图像块，找到它们之间像素方差最大的图像块，设对应的最大像素方差为δ_bm；对除了单一暗色图像块剩下的图像块，计算它们图像块像素方差的平均值，设为δ_na；由此获得两个阈值：

5)对每一像素计算边缘增强系数k：

确定系数矩阵K，其大小与图像矩阵I(x,y)相同,对K的每一矩阵元素k(x,y)，按照以下规则取值：

其中k_t为预设的常量参数，D_t＝max{D(x,y)>T₂}，即D_t取集合{D(x,y)>T₂}中最大的值；

6)对去噪图像边缘增强处理，转换到RGB格式输出：

A)对的每一个像素按照以下公式进行增强处理，得到一幅新的图像矩阵

B)用替代并把S_hsv(x,y)转换到RGB图像颜色空间，得到新的RGB图像I^*(x,y)，I^*(x,y)即为边缘增强方法处理后的输出结果。