[发明专利]基于CbCr角度特征与模型分层的图像增强方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于CbCr角度特征与模型分层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I类图像Y分量增强；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II类图像Y分量增强；对于II类图像，再进行基于YCbCr空间模型分层的饱和度调节；最后显示输出增强后的图像。本发明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CbCr角度特征与模型分层的图像增强方法，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Y分量归一化直方图是统计各亮度值即Y分量值的分布概率的直方图，横轴为各个亮度，取值范围是[0,255]，纵轴为各亮度像素的出现概率，范围为[0，1]；该直方图的统计公式为：p(i)=miM,i=0,1,2,3,...255,]]>其中，M为图像像素点的个数，mi是亮度为i的像素点个数；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]；CbCr角度的计算公式为：这里“∧”为“并且”，“∨”为“或者”；CbCr角度归一化直方图的平均概率为1/360，归一化直方图的统计公式为：p(k)=nkN,k=0,1,2,3,...359,]]>这里，N为统计像素点个数，指图像像素中符合统计条件像素点的个数，nk是CbCr角度为k的像素点个数；2)根据CbCr角度分布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；如果是Ⅰ类图像，则进入步骤3)，如果是Ⅱ类图像，则进入步骤4)；所述根据CbCr角度分布直方图的特征数据进行图像分类，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，并根据不同情况分别进行Y分量增强；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，并根据不同情况分别进行Y分量增强；5)如果图像被判定为Ⅱ类图像，再进行基于YCbCr颜色空间模型分层的图像饱和度增强；6)显示输出增强后的图像。