CN105427265A - 一种彩色图像对比度增强方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种彩色图像对比度增强方法，包括如下步骤：读取彩色图像，获取各个像素的坐标及其颜色分量值；计算各颜色分量值的均值，生成均值图像数据；对均值图像数据进行保边缘的平滑滤波处理；进行小尺度的均值滤波处理；根据对比增强控制参数计算像素对比度增强系数；根据像素对比度增强系数，对各所述颜色分量值进行增强，得到颜色分量增强值；对颜色分量增强值进行钳位处理并输出。其次，还公开了执行上述方法的增强***，包括：读取模块、均值计算模块、平滑滤波处理模块、均值滤波处理模块、增强系数计算模块、增强模块和输出模块。本发明能够直接在RGB空间进行处理，只需要进行一次关键的平滑滤波操作即可，计算简化，而且对比度增强的效果良好。

Description

一种彩色图像对比度增强方法及***

技术领域

本发明属于图像和视频处理领域，尤其涉及一种彩色图像对比度增强方法及***。

背景技术

由于不良天气的影响或景物本身的颜色比较灰暗，导致成像图片的对比度低，使得图像中景物的细节模糊、清晰度不足，因此图像对比度增强是图像处理领域应用广泛的一种基本操作，其算法复杂度对实际工程的实时性产生重要影响。

现有的彩色图像对比度增强方法，一般分为两类方法。一类方法是将彩色图像数据从RGB空间转换到另一种颜色空间，如Lab空间，对亮度数据进行对比度增强处理后再转换回RGB空间。此类方法的不足是数据的多次转换造成计算复杂度的增加；另一类方法在RGB空间直接进行处理，如Photoshop软件中的非锐化掩膜(USM)方法，通过对每一个色彩平面分别进行对比度增强，此类方法的缺点是计算多个平面数据带来计算量的成倍增加。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种彩色图像对比度增强方法，用以解决目前彩色图像对比度增强方法中计算量大的不足，使对比度增强处理变得简单，易于实施。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种彩色图像对比度增强的方法，其技术方案为：

一种彩色图像对比度增强方法，包括如下步骤：

步骤1、读取彩色图像，获取像素坐标及其颜色分量值；

步骤2、计算各所述颜色分量值的均值，生成均值图像数据；

步骤3、对所述均值图像数据进行保边缘的平滑滤波处理；

步骤4、对保边缘平滑滤波处理的图像进行小尺度均值滤波处理；

步骤5、计算像素对比度增强系数；

步骤6、根据像素对比度增强系数，对各所述颜色分量值进行增强，得到颜色分量增强值；

步骤7、对所述颜色分量增强值进行钳位处理并输出。

其中，步骤2计算各所述颜色分量值的均值，具体为：对各个所述颜色分量值相加之和除以3，使所述彩色图像变成灰度图像。

其中，步骤3中所述保边缘平滑滤波的公式为：

$BF(i,j)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{k,l}mean(k,l)\mathrm{\ω}(i,j,k,l)}{{\mathrm{\Σ}}_{k,l}\mathrm{\ω}(i,j,k,l)},$

其中：BF代表滤波后的结果，(k,l)表示以(i,j)为中心的局部区域的其它像素的坐标，

$\mathrm{\ω}(i,j,k,l)=\exp (-\frac{{(i-k)}^2+{(j-1)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_d^2}-\frac{{\left(mean\right(i,j)-mean(k,l\left)\right)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_r^2})$

其中σ_d和σ_r为空间域和值域高斯滤波器的标准差，默认值分别为50和25。

其中，步骤4具体为进行小窗口均值滤波操作，所述小窗口为正方形，宽度取值为3～7像素。

其中，步骤5的计算公式为：对比度增强系数＝(均值图像数据/小尺度均值滤波处理结果-1)*(1+小尺度均值滤波处理结果/512)*对比增强控制参数+1。

其中，所述对比增强控制参数的取值范围为0.5～2.5。

其中，步骤6具体为对各个所述颜色分量值分别乘以其对应的所述对比增强系数。

其中，步骤7中的钳位处理具体为：如果所述颜色分量增强值大于255，则将其设置为255。

其次，提供一种执行上述彩色图像对比度增强方法的增强***，包括：

读取模块，用于读取彩色图像，获取像素坐标及其颜色分量值；

均值计算模块，用于计算各所述颜色分量值的均值，生成均值图像数据；

平滑滤波处理模块，用于对所述均值图像数据进行保边缘的平滑滤波处理；

均值滤波处理模块，用于进行小尺度的均值滤波处理；

增强系数计算模块，用于计算像素对比度增强系数；

增强模块，用于对各所述颜色分量值进行增强；

输出模块，对所述颜色分量增强值进行钳位处理并输出。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：能够直接在RGB空间进行处理，只需要进行一次关键的平滑滤波操作即可，计算简化，而且对比度增强的效果良好。

附图说明

图1为本发明中彩色图像对比度增强方法的流程图；

图2为待处理的图片；

图3为经过本发明中彩色图像对比度增强方法处理后的图片。

具体实施方式

为便于本领域技术人员对本发明的技术方案和有益效果进行理解，特结合附图对具体实施方式进行如下描述。

如图1所示，其为本发明中的彩色图像对比度增强方法的流程图，从图中可知，该方法包括如下步骤：

步骤1、读取彩色图像，获取像素坐标及其颜色分量值。

具体为：读入彩色图像，获得彩色图像的像素坐标(x,y)，并对其每一个像素坐标读取其颜色分量值，红色分量值为r(x,y)，绿色分量值为g(x,y)，蓝色分量值为b(x,y)。

步骤2、计算各所述颜色分量值的均值，生成均值图像数据。

各个所述颜色分量值相加之和除以3，使所述彩色图像变成单一平面的灰度图像，如下式：

mean(x,y)＝(r(x,y)+g(x,y)+b(x,y))/3(1)

其中，mean(x,y)表示坐标(x,y)位置上的均值图像数据。

步骤3、对均值图像数据进行保边缘的平滑滤波处理。

平滑滤波处理中具体采用如下公式：

$BF(i,j)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{k,l}mean(k,l)\mathrm{\ω}(i,j,k,l)}{{\mathrm{\Σ}}_{k,l}\mathrm{\ω}(i,j,k,l)}---\left(2\right)$

其中，BF代表双边滤波后的结果，(i,j),(k,l)分别表示不同的坐标取值，即(x,y)的不同取值，(k,l)表示以(i,j)为中心的局部区域的其他像素的坐标，ω(i,j,k,l)定义如下式：

$\mathrm{\ω}(i,j,k,l)=\exp (-\frac{{(i-k)}^2+{(j-1)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_d^2}-\frac{{\left(mean\right(i,j)-mean(k,l\left)\right)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_r^2})---\left(3\right)$

其中，其中σ_d和σ_r为空间域和值域高斯滤波器的标准差，默认值分别为50和25。

在实际操作中，本领域技术人员还可以采用的保边缘的平滑滤波方法如：采用引导滤波器、RF滤波器等，或者其他具有保边缘特性的平滑滤波器都可以应用于本方法中。

步骤4、对保边缘的平滑滤波处理的图像进行小尺度的均值滤波处理。

具体为：对保边缘的滤波结果图像进行小窗口内简单算术均值滤波操作，滤波结果记做AF(x,y)。其中，小窗口为正方形，其宽度取值范围为3～7像素，默认值为5。此步骤能够进一步增强最终处理结果的清晰度。

步骤5、计算像素对比度增强系数。

其计算公式如下：

xishu(x,y)＝(mean(x,y)/AF(x,y)-1)*(1+AF(x,y)/512)*p+1(4)

其中，xishu(x,y)表示像素对比度增强系数，p表示对比度增强控制参数，去值范围为0.5至2.5，对于一般图像其默认值为0.5。p的值越大，则结果图像的对比度越强，反之亦然。同时，对于较亮区域的像素，对比度相应增强更多，符合人眼生理学特点。

步骤6、根据像素对比度增强系数，对各所述颜色分量值进行增强，得到颜色分量增强值。

具体为对各个颜色分量值分别乘以其对应的所述对比增强系数，如下式：

R(x,y)＝r(x,y)*xishu(x,y)

G(x,y)＝g(x,y)*xishu(x,y)

B(x,y)＝b(x,y)*xishu(x,y)(5)

其中，R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别表示红色分量增强值、绿色分量增强值和蓝色分量增强值。

步骤7、对颜色分量增强值进行钳位处理并输出。

钳位处理具体为：如果所述颜色分量增强值大于255，则将其设置为255。

经过上述处理后，彩色图像的对比度得到增强，如图2和图3所示，其分别为待处理的图片和经过本发明中彩色图像对比度增强方法处理后的图片，通过两张片进行对比可以看出，经过上述方法处理的图片，其对比度得到明显的增强。

此外，本发明还提供了一种执行上述彩色图像对比度增强方法的增强***，包括：

读取模块，用于读取彩色图像，获取像素坐标及其颜色分量值；

均值计算模块，用于计算各所述颜色分量值的均值，生成均值图像数据；

平滑滤波处理模块，用于对所述均值图像数据进行保边缘的平滑滤波处理；

均值滤波处理模块，用于进行小尺度的均值滤波处理；

增强系数计算模块，用于计算像素对比度增强系数；

增强模块，用于对各所述颜色分量值进行增强；

输出模块，对所述颜色分量增强值进行钳位处理并输出。

本发明中的彩色图像对比度增强方法及***，能够直接在RGB空间进行处理，只需要进行一次关键的平滑滤波操作即可，计算简化，整个处理过程简单，而且对比度增强的效果良好，与复杂度高的处理方法媲美，对比度增强的程度比较适中。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种彩色图像对比度增强方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、读取彩色图像，获取像素坐标及其颜色分量值；

步骤2、计算各所述颜色分量值的均值，生成均值图像数据；

步骤3、对所述均值图像数据进行保边缘的平滑滤波处理；

步骤4、对保边缘平滑滤波处理的图像进行小尺度均值滤波处理；

步骤5、计算像素对比度增强系数；

步骤6、根据像素对比度增强系数，对各所述颜色分量值进行增强，得到颜色分量增强值；

步骤7、对所述颜色分量增强值进行钳位处理并输出。

2.根据权利要求1所述的彩色图像对比度增强方法，其特征在于，步骤2计算各所述颜色分量值的均值，具体为：对各个所述颜色分量值相加之和除以3，使所述彩色图像变成灰度图像。

3.根据权利要求1所述的彩色图像对比度增强方法，其特征在于，步骤3中所述保边缘平滑滤波的公式为：

$BF(i,j)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{k,l}mean(k,l)\mathrm{\ω}\left(i,j,k,l\right)}{{\mathrm{\Σ}}_{k,l}\mathrm{\ω}(i,j,k,l)},$

其中：BF代表滤波后的结果，(k,l)表示以(i,j)为中心的局部区域的其它像素的坐标，

$\mathrm{\ω}(i,j,k,l)=\exp (-\frac{{(i-k)}^2+{(j-l)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_d^2}-\frac{{\left(mean\right(i,j)-mean(k,l\left)\right)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_r^2})$

其中σ_d和σ_r为空间域和值域高斯滤波器的标准差，默认值分别为50和25。

4.根据权利要求1所述的彩色图像对比度增强方法，其特征在于，步骤4具体为进行小窗口均值滤波操作，所述小窗口为正方形，宽度取值为3～7像素。

5.根据权利要求1所述的彩色图像对比度增强方法，其特征在于，步骤5的计算公式为：对比度增强系数＝(均值图像数据/小尺度均值滤波处理结果-1)*(1+小尺度均值滤波处理结果/512)*对比增强控制参数+1。

6.根据权利要求5所述的彩色图像对比度增强方法，其特征在于，所述对比增强控制参数的取值范围为0.5～2.5。

7.根据权利要求1所述的彩色图像对比度增强方法，其特征在于，步骤6具体为对各个所述颜色分量值分别乘以其对应的所述对比增强系数。

8.根据权利要求1所述的彩色图像对比度增强方法，其特征在于，步骤7中的钳位处理具体为：如果所述颜色分量增强值大于255，则将其设置为255。

9.一种执行权利要求1-8任一项所述的彩色图像对比度增强方法的增强***，其特征在于，包括：

读取模块，用于读取彩色图像，获取像素坐标及其颜色分量值；

均值计算模块，用于计算各所述颜色分量值的均值，生成均值图像数据；

平滑滤波处理模块，用于对所述均值图像数据进行保边缘的平滑滤波处理；

均值滤波处理模块，用于进行小尺度的均值滤波处理；

增强系数计算模块，用于计算像素对比度增强系数；

增强模块，用于对各所述颜色分量值进行增强；

输出模块，对所述颜色分量增强值进行钳位处理并输出。