[发明专利]一种矿井下低光照泊松-高斯噪声腐蚀图像的增强方法

权利要求书

1.一种矿井下低光照泊松-高斯噪声腐蚀图像的增强方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、将矿井下含复杂噪声的图像X进行GVST变换得到GVST变换图像X_GVST；

式中：x表示观测图像X的灰度值；α为比例因子，满足α＞0，对于归一化的图像取值为1；μ，σ表示观测图像X＝αp(I)+g中高斯噪声g的均值和标准差，若高斯噪声成分的均值为0，则令μ＝0，σ则由小波噪声经验估计公式估计得出，使用Symlets小波系的Sym4小波对观测图像X^c,c∈{r,g,b}进行一次分解，使用对角细节小波系数的中位数估计噪声标准差σ；

步骤二、分解的r,g,b三个颜色通道图像，得到分解系数集其中，与分别表示的低频子带与高频方向子带；

步骤三、将步骤二得到的高频方向子带根据阈值萎缩函数得到萎缩的高频方向子带系数矩阵

步骤四、将萎缩的高频方向子带系数矩阵和实施NSST逆变换，重构出X_GVST的噪声抑制图像Y_GVST

步骤五、分解噪声抑制图像Y_GVST，获得图像的细节层Y_{GVST_D}和基础层Y_{GVST_B}；

步骤六、将噪声抑制图像的将噪声抑制图像Y_GVST和细节层Y_{GVST_D}进行融合得到图像的细节层强化图像Y_{GVST_E}；

步骤七、对细节层强化图像Y_{GVST_E}实施GVST逆变换得到RGB颜色域噪声抑制的细节强化图像Y_{D_E}；

步骤八、根据基础层Y_{GVST_B}，计算其r,g,b三个颜色通道的最大值，获得无噪声的亮通道图像

式中，上标“Gray”表示单通道灰度图像，下标“GVST”表示未实施GVST逆变换的图像；

步骤九、根据基础层的亮通道图像实施GVST逆变换获得RGB颜色域的照度传输图

步骤十、采用Retinex理论，使用RGB颜色域的噪声抑制的细节强化图像Y_{D_E}除以照度传输图获得对比度提高的最终增强图像Y_E，

2.根据权利要求1所述的矿井下低光照泊松-高斯噪声腐蚀图像的增强方法，其特征在于：步骤三中采用的阈值萎缩函数为：

式中：k_j表示尺度j对应的阈值系数，σ^c表示噪声标准差，由小波噪声经验估计公式估计得出；表示蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)联合小波噪声经验公式得到的不同尺度j与方向滤波器s对应的分解系数矩阵方差估计。

3.根据权利要求1所述的矿井下低光照泊松-高斯噪声腐蚀图像的增强方法，其特征在于：步骤六中融合方式为：

式中β为融合比例因子。

4.根据权利要求3所述的矿井下低光照泊松-高斯噪声腐蚀图像的增强方法，其特征在于：融合比例因子β＝1/2，则，

5.根据权利要求1所述的矿井下低光照泊松-高斯噪声腐蚀图像的增强方法，其特征在于：步骤七中实施GVST逆变换得到RGB颜色域噪声抑制的细节强化图像Y_{D_E}，逆变换方式为，

其中，y为Y_{GVST_E}的像素灰度值。