[发明专利]基于CbCr角度归一化直方图的图像增强方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于CbCr角度归一化直方图的图像增强方法及系统。首先在图像的YCbCr色彩空间分别计算Y分量归一化直方图与CbCr角度归一化直方图；然后根据CbCr角度分布直方图的特征数据进行图像分类；如果图像被判定为I类图像，根据Y分量归一化直方图特征数据再次进行Ⅰ类图像的情况区分，并根据不同情况分别进行图像增强；如果图像被判定为II类图像，根据Y分量归一化直方图特征数据再次进行II类图像的情况区分，并根据不同情况分别进行图像增强；最后显示输出增强后的图像。本发明实现了对采集到的图像的智能判断，提高了图像增强的有效性，能够满足不同图像情况下的不同图像增强需求。

主权项

一种基于YCbCr空间CbCr角度归一化直方图的图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在图像的YCbCr颜色空间，分别计算Y分量归一化直方图与CbCr角度归一化直方图；所述CbCr角度归一化直方图是统计|Cb|≥ThresholdCbCrCollect或者|Cr|≥ThresholdCbCrCollect的像素点的Cb、Cr分量在二维平面角度分布的归一化直方图，ThresholdCbCrCollect为一设定的阈值，将CbCr角度作为直方图横轴，将含有CbCr角度的像素点的概率作为纵轴，范围为[0，1]；2)根据CbCr角度归一化直方图的特征数据进行图像分类，分为Ⅰ类图像与Ⅱ类图像，其中Ⅰ类图像是文本图像或者大部分为文本的图像，Ⅱ类图像是非文本的场景图像或者大部分为场景的图像；其具体步骤为：2‑1)如果图中所统计像素点个数与原图像像素总量的比值小于阈值ThresholdTotalRatio，则原图像被判定为Ⅰ类图像，进入步骤3)；否则进入步骤2‑2)；2‑2)如果图中概率大于1/360的角度个数和大于阈值ThresholdCountCbCr，则原图像被判定为Ⅱ类图像，进入步骤4)；否则进入步骤2‑3)；2‑3)如果图中最大概率值大于阈值ThreasholdMaxRatio，则原图像判定为Ⅰ类图像，进入步骤3)；否则进入步骤2‑4)；2‑4)如果图中最大概率值对应的角度Lmax所在窗口内的概率和大于阈值ThresholdWindTRatio，则原图像被判定为Ⅰ类图像，进入步骤3)；否则原图像判定为Ⅱ类图像，进入步骤4)；3)如果图像被判定为I类图像，根据Y分量归一化直方图特征数据再次进行Ⅰ类图像的情况区分，并根据以下不同情况分别进行图像增强：3‑1)如果图中概率大于1/256的亮度的等级数小于阈值ThreasholdLumCount，则不进行图像增强，图像处理过程结束，进入步骤5)，否则，进行步骤3‑2)；3‑2)如果图中左半部的概率和与右半部的概率和之差的绝对值小于阈值ThresholdLum，则先进行动态范围调整，再进行基于正弦函数的S型曲线变换，图像增强处理过程结束，进入步骤5)，否则，进入步骤3‑3)；3‑3)如果图中左半部的概率和与右半部的概率和之差的绝对值大于阈值ThresholdLum，则图像偏暗或偏亮，先进行空间滤波处理，再重新统计Y分量归一化直方图，然后进行动态范围调整，最后进入步骤5)；4)如果图像被判定为Ⅱ类图像，根据Y分量归一化直方图特征数据再次进行Ⅱ类图像的情况区分，并根据以下不同情况分别进行图像增强；4‑1)如果图中左半部的概率和与右半部的概率和之差的绝对值小于阈值ThresholdLum，对图像Y分量进行直方图均衡，处理结束后，进入步骤4‑4)，否则，进入步骤4‑2)；4‑2)如果图中左半部的概率和与右半部的概率和之差大于阈值ThresholdLum，对图像Y分量进行基于正弦函数的凸曲线变换，处理结束后，进入步骤4‑4)，否则，进入步骤4‑3)；4‑3)如果图中右半部的概率和与左半部的概率和之差大于阈值ThresholdLum，对图像Y分量进行基于正弦函数的凹曲线变换，处理结束后，进入步骤4‑4)；4‑4)用当前时刻下的调节系数进行图像的色彩饱和度调节，进行图像的色彩饱和度调节后进入步骤5)；5)显示输出增强后的图像。