[发明专利]一种图像增强方法及系统

权利要求书

1.一种图像增强方法，其特征在于，包括：

S1、将获取的原始图像预处理，得到预处理图像；

S2、将所述预处理图像进行自适应对幂变换，得到初始均衡图像；

S3、通过优化所述自适应对幂变换的参数对所述初始均衡图像进行优化，输出最终的均衡图像。

2.根据权利要求1所述的一种图像增强方法，其特征在于，所述自适应对幂变换的公式为：

其中，X′表示所述初始均衡图像，X表示所述预处理图像，a表示对数函数的底数，b表示幂函数的指数，p表示调整对数函数和幂函数的综合程度的调和参数，Δ表示偏置值。

3.根据权利要求2所述的一种图像增强方法，其特征在于，步骤S2包括：将所述自适应对幂变换进行参数初始化；所述预处理图像经过初始化的所述自适应对幂变换，成为所述初始均衡图像。

4.根据权利要求1所述的一种图像增强方法，其特征在于，步骤S3采用反向传播算法对所述自适应对幂变换的参数进行优化，包括：

S31、构建神经网络的损失函数；

S32、计算所述损失函数的梯度；

S33、通过所述损失函数的梯度对所述自适应对幂变换的参数进行优化，得到优化图像。

5.根据权利要求4所述的一种图像增强方法，其特征在于，步骤S33所述的参数包括底数、指数及调和参数。

6.根据权利要求5所述的一种图像增强方法，其特征在于，所述底数、指数及调和参数的优化公式分别为：

其中，a′表示优化后的底数，b′表示优化后的指数，p′表示优化后的调和参数，γ表示学习率，和分别表示损失函数在所述底数、指数及调和参数处的梯度。

7.根据权利要求4所述的一种图像增强方法，其特征在于，步骤S31包括：

S311、对所述初始均衡图像进行哈夫曼编码，获取所述初始均衡图像灰度级的码字；

S312、根据所述灰度级的码字，得到图像编码冗余指标；

S313、定义所述神经网络的损失函数等于所述图像编码冗余指标。

8.根据权利要求7所述的一种图像增强方法，其特征在于，所述图像编码冗余指标＝|计算平均比特数-信息熵|。

9.根据权利要求4所述的一种图像增强方法，其特征在于，还可以对所述自适应对幂变换优化后的参数进行更新，步骤包括：

S341、将所述优化图像再进行所述自适应对幂变换；

S342、设置更新周期和损失阈值，重复步骤S31-S33；

S343、判断累计时间是否大于所述更新周期，若是，则执行步骤S345，否则执行S344；

S344、判断实际损失是否小于所述损失阈值，若是，则执行步骤S345，否则执行步骤S341；

S345、得到最优参数下的图像，输出最终的所述均衡图像。

10.一种图像增强系统，其特征在于，执行权利要求1-9所述的一种图像增强方法，包括图像处理模块、自适应对幂变换算法模块、算法优化模块和图像输出模块；所述图像处理模块、自适应对幂变换算法模块、算法优化模块及图像输出模块依次连接。