[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
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 | ||
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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