[发明专利]基于自适应小波域处理的彩色图像对比度增强算法

摘要

本发明公开了一种基于自适应小波域处理的彩色图像对比度增强算法，其包括如下步骤：步骤1、彩色图像RGB三层数据分别进行小波分解；步骤2、根据RGB三通道低频小波系数分布特性对其进行非线性变换，实现自适应增强对比度；步骤3、根据RGB三通道高频小波系数不同尺度、方向以及噪声特性，构造高斯型阈值滤波函数进行去噪，实现抑制噪声和伪像；步骤4：小波逆变换，重构RGB图像。本发明适用于彩色图像的对比度增强，使图像更加清晰、色调更加鲜明，同时抑制噪声放大、提高信噪比，有效地改善图像的视觉效果。

主权项

1.一种基于自适应小波域处理的彩色图像对比度增强算法，其特征在于所述算法步骤如下：步骤1、彩色图像RGB三层数据分别进行小波分解；所述步骤1的具体步骤如下：(1)将彩色图像动态范围调整到[0,1]区间：式中，Imin为待处理彩色图像，Amax和Amin分别为彩色图像矩阵中最大值和最小值；(2)RGB三通道分别进行小波分解：式中，ψ为sym4小波基函数，j为小波分解尺度，R、G、B分别代表三基色通道，WR、WG和WB分别为RGB三通道小波系数，x、y和p、q分别表示图像域和小波域的坐标，Z为整数集合；步骤2、根据RGB三通道低频小波系数分布特性对其进行非线性变换，实现自适应增强对比度；所述步骤2的具体步骤如下：(1)提取三通道低频小波系数，构成矩阵WA，并计算矩阵WA累积分布函数：式中，m为WA中最小值，Nr(ω)表示数值等于ω的小波系数数量，N为小波系数长度；在累积分布函数中找到T值为1％和99％时相应的小波系数ωm和ωM，即：T(ωm)＝1％，T(ωM)＝99％；(2)根据低频小波系数整体分布特性，求解非线性变换函数f(ω)：f(ω)＝aω2+bω+c；式中，a、b、c为待定系数，利用该变换函数将ωm和ωM分别变换到WA中最小值m和最大值M处，同时WA均值ωz变换到2j‑1附近，即：解方程可确定待定系数：(3)利用f(ω)对WA进行灰度变换得WAx，然后对WAx中含有的小于m或大于M的数据进行剔除：式中，WAout为低频小波系数最终增强结果；(4)从WAout中分离出三层数据，替换三通道低频小波系数；步骤3、根据RGB三通道高频小波系数不同尺度、方向以及噪声特性，构造高斯型阈值滤波函数进行去噪，实现抑制噪声和伪像；所述步骤3的具体步骤如下：(1)根据RGB三通道高频小波系数的不同尺度、方向以及噪声特性，计算相应滤波阈值：式中，L_j和σ_x分别为j尺度子带图像小波系数的长度和标准差，为噪声方差；(2)构造高斯型阈值函数F(ω)，对各通道、尺度、方向的高频小波系数分别进行阈值滤波，达到抑制噪声和伪像的目的：步骤4：小波逆变换，重构RGB图像。