[发明专利]隐形图像的色度信息挖掘方法

说明书

本发明公开了一种隐形图像的色度信息挖掘方法，包括：获取原始图像；分别获取原始图像在各图像通道的通道图像；分别计算各通道图像的每一个色度级的像素频率以及在各通道的有效色度级；分别计算各通道图像的每一个色度级的目标色度级值；分别对各通道图像的每一个色度级的目标色度级值进行归一化处理；分别比较各通道图像中每一个色度级的归一化后的目标色度级值和原始色度级值，得到隐形图像的色度信息。本发明的方案无论挖掘级数为多少，原始图像中不存在色度级的像素点始终不会有色度级存在，原本存在色度级的像素点的色度值也不会改变，能够更精准的挖掘出图像中的隐形图像信息。

技术领域

本发明属于处理技术领域，特别是涉及一种隐形图像的色度信息挖掘方法。

背景技术

在自然界恶劣环境(比如，外界光照不足、光照过强、有雾、水下等环境)下，采集的数字图像容易产生过暗、过亮、有雾、有水等现象，图像中出现很多肉眼无法识别的图像信息，称之为图像隐形。为了改善图像质量，通常会进行图像增强复原，而在进行图像增强复原之前需要对已有图像信息进行分析。

目前广泛运用的图像信息分析工具为灰度/颜色直方图。灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级[0，255]共256级灰度分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素按照灰度值的大小，统计其出现的频率。颜色直方图是指在某种颜色空间(比如RGB颜色空间)中，某一个颜色通道(R通道、G通道、B通道、灰度通道)中颜色级[0，255]所占的比例。这里将灰度和各颜色通道上的分级统称为色度级。

一般图片的横轴代表色度级、纵轴代表该色度级上的像素频率(即像素数大小)。在恶劣环境下采集的图像，由于某些色度级出现的概率很小，容易淹没在暗照度、亮照度、雾、水中成为隐形像素。这种像素并非不存在，而是对人类的视觉系统产生了隐形，这种像素往往就是进行图像增强和复原的重要目标信息。

目前直方图是静态的，隐形的色度信息无法直观表达，而直方图的均衡化通过人为给每个色度级以整幅图像的色度平均值，会导致原本没有像素的灰度级也出现像素，违背了像素不变原理，人为改变图像像素结构，可能导致后续研究结构出现异常。因此，需要一种通用的、基本的、简单的精准挖掘方法，使隐形的像素重现，以便信息的分析。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种隐形图像的色度信息挖掘方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：隐形图像的色度信息挖掘方法，包括：

获取原始图像；

分别获取原始图像在各图像通道的通道图像；

分别计算各通道图像的每一个色度级的像素频率以及在各通道的有效色度级；

分别计算各通道图像的每一个色度级的目标色度级值，目标色度级值的计算公式如下：

式中，ch表示通道图像；i表示色度级级数，其取值范围为[0，255]；TL(i)_ch表示通道图像第i色度级的目标色度级值；OL(i)_ch表示通道图像第i色度级的原始色度级值；T表示通道图像总的色度值数；N表示通道图像的有效色度级级数；n表示等差挖掘级数；K表示等差挖掘极限值，(n-1)≤K；

分别对各通道图像的每一个色度级的目标色度级值进行归一化处理，归一化的公式如下：

式中，ch表示通道图像；i表示色度级级数，其取值范围为[0，255]；TL(i)_ch表示通道图像第i色度级的目标色度级值；表示通道图像的最大色度级的像素频率值；表示通道图像的最小色度级的像素频率值；NL(i)_ch表示通道图像第i色度级的目标色度级值归一化后的值；