[发明专利]一种利用数学形态学交替滤波器的能够保留图像细节的增强方法

摘要

本发明涉及一种利用数学形态学交替滤波器的能够保留图像细节的增强方法，它有四大步骤：设有n个尺度不同的结构元素参与计算，首先，利用数学形态学中的交替滤波器提取图像的亮区域和暗区域；然后，改变结构元素的尺度大小，分别提取n个不同尺度结构元素交替滤波器所对应图像的亮区域和暗区域；随后，分别取所有亮区域和暗区域的最大值作为所有尺度结构元素交替滤波器提取的亮区域和暗区域；最后，通过在保留原始图像基本信息的图上分别加上提取的亮区域并减去提取的暗区域，增大原始图像的对比度从而达到保留图像细节的图像增强。本发明广泛应用于各类基于图像的应用系统，具有广阔的市场前景与应用价值。

主权项

1.一种利用数学形态学交替滤波器的能够保留图像细节的增强方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：步骤一：利用数学形态学交替滤波器AF₁(f)，AF₂(f)计算提取图像的亮区域(BF)与暗区域(DF)：f⊕B=maxu,v(f(x-u,y-v)+B(u,v)),]]>BFF=max{f-AF₁(f),0}BFS=max{f-AF₂(f),0}BF=max{BFF,BFS}DFF=max{AF₁(f)-f,0}DFS=max{AF₂(f)-f,0}DF=max{DFF,DFS}；其中，f是原始图像；B是结构元素；(x,y)是图像像素坐标；(u,v)是结构元素中的像素坐标；○，●，⊕，分别是数学形态学开运算、闭运算、膨胀和腐蚀运算符；AF₁，AF₂是用来分别提取图像亮、暗区域的交替滤波器；BFF，BFS，DFF，DFS是分别用两种交替滤波器提取到的亮区域和暗区域；BF，DF是两种形态学交替滤波器最终提取到的亮、暗区域；步骤二：改变结构元素的尺度大小，分别提取n个不同尺度结构元素（B₁,B₂…B_n）所对应图像的亮区域(BF_i)和暗区域(DF_i)：BFFi=max{f-AF1i(f),0}]]>BFSi=max{f-AF2i(f),0}]]>BF_i=max{BFF_i,BFS_i}DFFi=max{AF1i(f)-f,0}]]>DFSi=max{AF2i(f)-f,0}]]>DF_i=max{DFF_i,DFS_i}，式中，是用不同尺度结构元素B_i分别提取图像亮、暗区域的交替滤波器；BFF_i，BFS_i，DFF_i，DFS_i是分别用两种交替滤波器提取到的亮区域和暗区域；BF_i，DF_i是不同尺度结构元素B_i下两种形态学交替滤波器最终提取到的亮、暗区域；步骤三：计算所有n个尺度下结构元素提取的亮区域(FBF)和暗区域(FDF)：FBF=maxi{BFi},]]>FDF=maxi{DFi};]]>步骤四：通过在保留原始图像基本信息的图上加上提取的亮区域并减去提取的暗区域达到图像增强的目的：EI=BI+FBF-FDFBI=0.5×[AF1n(f)+AF2n(f)]]]>其中，EI是最终增强的图像，f是原始图像，BI是包含原始图像基本信息的图像。