[发明专利]一种基于多尺度相对梯度直方图均衡化的图像增强算法有效

专利信息
申请号: 202010080144.8 申请日: 2020-02-04
公开(公告)号: CN111325685B 公开(公告)日: 2020-11-17
发明(设计)人: 黄立东;黄黎明;李志明;陈海华 申请(专利权)人: 北京锐影医疗技术有限公司
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T5/40
代理公司: 北京中誉至诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11858 代理人: 张平力
地址: 100089 北京市海淀区西*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 尺度 相对 梯度 直方图 均衡 图像 增强 算法
【权利要求书】:

1.一种基于多尺度相对梯度直方图均衡化的图像增强算法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤S1:根据相对梯度直方图定义计算图像的相对梯度直方图;

步骤S2:根据步骤S1得到的相对梯度直方图计算图像多尺度相对梯度直方图;

步骤S3:对步骤S2获取的多尺度相对梯度直方图进行直方图均衡化,其中,该步骤包括:

步骤S31,多尺度相对梯度直方图累加;

步骤S32,对累加后的多尺度相对梯度直方图进行归一化,得到灰度映射函数;

步骤S33,将原始图像所有像素点对应的灰度级替换为其映射后灰度级,得到增强后图像;

所述步骤S1,所述相对梯度直方图的定义为

其中,尺度参数γ∈[0,2],M和N为输入图像fM×N的行数和列数,和为256×1的向量:

其中,分别为{[f(i,j),f(i,j-1)],[f(i,j),f(i,j+1)],[f(i,j),f(i-1,j)],[f(i,j),f(i+1,j)]}的最大值和最小值,所述B(i,j)为输入图像像素点(i,j)处(2W+1)×(2W+1)窗口内的所有像素点灰度值的均值,

2.根据权利要求1所述的基于多尺度相对梯度直方图均衡化的图像增强算法,其特征在于,所述步骤S2,所述多尺度相对梯度直方图的运算过程为:

其中,上式中,

s1=log(sum(IGHγ=0))

s2=log(sum(IGHγ=1))

s3=log(sum(IGHγ=2)),

其中所述IGHγ=0,IGHγ=1和IGHγ=2分别为参数γ=0,γ=1和γ=2时对应的相对梯度直方图,sum(IGHγ=0),sum(IGHγ=1)和sum(IGHγ=2)分别为γ=0,γ=1和γ=2时对应的相对梯度直方图的和。

3.根据权利要求2所述的基于多尺度相对梯度直方图均衡化的图像增强算法,其特征在于,所述步骤S3,所述多尺度相对梯度直方图累加的公式:

4.根据权利要求3所述的基于多尺度相对梯度直方图均衡化的图像增强算法,其特征在于,所述步骤S3,所述灰度映射函数为:

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