[发明专利]基于改进模式分解和颜色的茶叶图像增强方法

权利要求书

1.一种基于改进模式分解和颜色的茶叶图像增强方法，其特征是包含以下具体步骤：

(1)将原始茶叶图像f(x,y)从RGB空间转换到HSI空间，并得到H、S、I的3个分量值，提取亮度分量图像f_I(x,y)；

(2)初始化余量函数r：r₁＝imf₁＝f_I(x,y)；

(3)筛选第i个imf_i；

I)赋值h_i＝r_i，并用数学形态学的方法提取局域h_i的极大值和极小值；

II)通过改进的三角剖分插值法构造上下极值包络曲面X_i和Y_i；

III)求取上下包络曲面的均值m_i＝(X_i+Y_i)/2；

IV)用原曲面减去均值包络曲面，求出余量h_i+1＝h_i-m_i；

V)计算和判别停止收敛条件SD；

VI)重复步骤I)～～步骤V)，直到满足SD≤SD_max,并赋值imf_i＝h_i,r_i＝r_i-1-imf_i；

(4)对其进行视觉适应性计算；

I)初始化适应函数：s₀＝imf_i；

II)计算s₀的均值和方差，并计算出亮度调整矩阵，进行亮度调整；

III)对输入图像再进行对比度调整；

IV)得到视觉适应性图像；

(5)重复步骤(3)～步骤(4)，直到r_i中极值点数少于2；

(6)对得到的残差图像res(x,y)进行步骤(4)处理；

(7)得到最终图像

(8)将图像转换为RGB格式。

2.根据权利要求1所述的基于改进模式分解和颜色的茶叶图像增强方法，其特征是：在步骤(3)采用改进的三角剖分插值法，算法的具体步骤是：

1)选取一个初始三角形T，T包含点集C；

2)在C中依次取出一点C_i，插入到初始三角形；

3)判断C_i位于哪些三角形的外接圆中,将这些三角形构成一个凸包；

4)删去凸包中所有的边；

5)将C_i点与该凸包的所有顶点连接起来，得到当前的三角剖分；

6)如果C≠Φ，则转向步骤2)，否则结束；

7)找到奇异点SP(i₁,j₁)及最近的边界点l(i₂,j₂)；

8)以l(i₂,j₂)为对称中心找到与奇异点SP(i₁,j₁)对称的点SP′(2i₂-i₁,2j₂-j₁),以点SP′(2i₂-i₁,2j₂-j₁)的灰度值赋给奇异点SP(i₁,j₁)。

3.根据权利要求1所述的基于改进模式分解和颜色的茶叶图像增强方法，其特征是：在步骤(3)中的停止收敛条件SD定义为：

其中f(x,y)是二维M×N像素的图像，而x＝1,2,...,M,y＝1,2,...,N。

4.根据权利要求1所述的基于改进模式分解和颜色的茶叶图像增强方法，其特征是：在步骤(4)的视觉适应性计算中，提出视觉适应性模型，其模型函数表示为：

s(x,y)＝F{(i(x,y))×k(x,y)}

其中，s是输出的视觉适应性图像；i为输入灰度图像；k用于调节图像亮度；F用于调节图像对比度。