[发明专利]多尺度视觉自适应图像增强方法及评价方法

摘要

本发明提供一种多尺度视觉自适应图像增强方法及评价方法，其中一种多尺度视觉自适应图像增强方法包括如下四个步骤：（1）将原始图像分区，并转化到对数域进行处理。（2）将图像通过不同模板滤波，对不同的图像分量分别进行处理。（3）对图像在不同滤波模板下的分量进行局部对比度增强。（4）将图像不同尺度下的分量进行合成并校正。同时，提出了一种如上所述图像增强方法的评价方法，该评价方法包括四个步骤：（1）通过多人实验来确定图像的临界可见偏差。（2）定义二值函数DP(i,j)用以寻找视觉可分辨点。（3）定义增强图像的视觉可分辨差VDD。（4）视觉可分辨差模型评价方法的评价标准。本发明属于数字图像处理领域，具有广阔的应用前景。

主权项

1.一种多尺度的视觉自适应图像增强方法，其特征在于：其步骤如下：⑴将原始图像O(i,j)分区得到图像O'(i,j)，并图像O'(i,j)转化到对数域进行处理，公式如下，其中d(O'(i,j))表示对原始图像中点(i,j)处的灰度值扩展为浮点型以提高计算精度，O_log(i,j)表示对数域图像：O_log(i,j)＝log[d(O'(i,j))+1]⑵将O_log(i,j)按通过三个尺寸依次递增的窗口进行高低频分离，得到平滑低频分量O_log-S(i,j)O_log-M(i,j)、O_log-L(i,j)，并按照下式得到细节分量O_hS(i,j)、O_hM(i,j)、O_hL(i,j)：O_hS(i,j)＝O_log(i,j)-O_log-S(i,j)O_hM(i,j)＝O_log(i,j)-O_log-M(i,j)O_hL(i,j)＝O_log(i,j)-O_log-L(i,j)⑶将图像的细节分量按下式进行局部对比度增强，式中表示对图像的各个细节分量O_hS(i,j)O_hM(i,j)O_hL(i,j)分别取平均值：ES(i,j)=Ohs(i,j)Ohs(i,j)‾×[Ohs(i,j)0.8+Ohs(i,j)]]]>EM(i,j)=OhM(i,j)OhM(i,j)‾×[OhM(i,j)0.8+OhM(i,j)]]]>EL(i,j)=OhL(i,j)OhL(i,j)‾×[OhL(i,j)0.8+OhL(i,j)]]]>⑷对平滑低频分量O_log-S(i,j)O_log-M(i,j)O_log-L(i,j)进行幂次变换得到O'_log-S(i，j)、O′_log-M(i，j)、O′_log-L(i，j)，并对O′log-L(i，j)进行直方图均衡得到O_log-EQ(i,j)，将各图像分量按下式相加取平均，经过指数变换得到F，式中E_S，E_M，E_L分别表示增强后的图像细节分量：F=exp(13(ES+EM+EL+O′log-S+O′log-M+Olog-EQ))]]>将图像不同尺度下的分量按下式进行灰度校正：f(x)＝x+x×(255-x)/255式中x表示图像某个像素点的灰度值，f(x)表示灰度校正后图像该像素点的灰度值，并裁去过渡带得到图像的最终输出。