專利名稱：：一種圖像增強處理方法
技術領域：
：本發(fā)明涉及圖像處理領域，特別涉及一種圖像增強處理方法。
背景技術：
：在實際工業(yè)生產(chǎn)中大都采用黑白攝像頭，由于受攝像頭精度和工業(yè)現(xiàn)場光照的限制，所獲得的圖像大都較為模糊，細節(jié)處不夠清晰。目前，可以通過使用高動態(tài)范圍的圖像捕獲設備或改善現(xiàn)場環(huán)境來提升圖像細節(jié)，但這兩種方式對實際工業(yè)生產(chǎn)而言代價都很昂貴，因此圖像處理技術應運而生。圖像增強技術是一種能改善圖像質量、突出有用特征的圖像處理技術，現(xiàn)有的圖像增強方法可以分為兩大類——"空間域法"和"頻率域法"。這兩類方法中，傳統(tǒng)的"空間域法"普適性相對較弱；而"頻率域法"以傅立葉變換為基礎，一般來說有較大的計算量。對圖像增強也可采用多重曝光多幅圖像融合處理的方法，但對實際生產(chǎn)現(xiàn)場實時性要求較高的場合，這種方法就帶有一定的局限性，而且現(xiàn)有的各種圖像處理方法在處理時間上都和圖像的尺寸有著密切聯(lián)系，缺乏一種適應性強、與圖像尺寸無關的圖像增強技術。
發(fā)明內容為了克服上述現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的在于提供了一種圖像增強處理方法，具有處理圖像時間不受圖像尺寸大小限制的特點。為了達到上述目的，本發(fā)明的技術方案是這樣實現(xiàn)的(1)提取原始圖像中各個像素點的灰度值，對原始圖像上像素點(x,y)的灰度值用"來表示，其中x表示像素點的橫坐標，y表示像素點的縱坐標。(2)統(tǒng)計出原始圖像中各個灰度級g(A)出現(xiàn)的次數(shù)《Q;(3)用一個函數(shù)Fitoess來評定圖像質量的好壞，該函數(shù)表示為1附xwZa)其中，m，n表示圖像的大??；所求Fitness越小，圖像的質量就越好;(4)建立一個原始圖像和增強后圖像的灰度映射表，如表1所^的矩陣<table>tableseeoriginaldocumentpage5</column></row><table>表1所示的矩陣為一256X256的矩陣，其中列表示原始圖像的灰度，行表示增強后圖像的灰度；也可用列表示原始圖像灰度，行表示增強后圖像灰度；表l中每一行有且僅有一個單元輸出為l，其余為0;為1的單元表示原始圖像中具有對應行灰度值的像素點經(jīng)變換后灰度值變?yōu)閷斜硎镜幕叶戎担蝗绻?、來表示表l中單元OJ)的內容，則^為1時則表示原始圖像中灰度值為i的像素點在圖像增強后灰度值變?yōu)閖;(5)建立如式(2)所示的一個函數(shù)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>(2)式(2)中，El，E2為調整系數(shù)，可通過實驗確定，一般取為El=9000000，E2-80或100，求解目標為v^，即表1中各單元的值。(6)通過式(3)對式(2)求偏微分欣(7)求偏微分后可建立如式(4)所示微分方程組<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>(3)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>(4)(8)求解式(4)即可確定表1中各個單元的值；(9)根據(jù)表(l)中各個單元的值，將原始圖像的灰度值做對應的變換，即可得到增強后的圖像。本發(fā)明通過灰度映射矩陣替代灰度變化曲線，將灰度變化曲線通過一個矩陣表示出來，并通過構造能量函數(shù)將圖像增強問題轉換為一個優(yōu)化問題進行處理，由于直接使用質量評價函數(shù)來判斷圖像質量，因此可以避免進行灰度值歸一化的處理；由于求解矩陣的大小均為256X256,所以圖像增強處理時間不受圖像尺寸大小的限制。圖l、圖2是本發(fā)明實施例2的圖像增強前后示意圖。圖3、圖4是本發(fā)明實施例3的圖像增強前后示意圖。圖5、圖6是本發(fā)明實施例4的圖像增強前后示意圖。具體實施例方式實施例一以mXn像素點大小的原始圖像為例說明本實施例的實施步驟(1)提取mXn原始圖像中各個像素點的灰度值，對mXn原始圖像上像素點(x,y)的灰度值用^來表示，其中x表示像素點的橫坐標，y表示像素點的縱坐標。(2)統(tǒng)計出mXn原始圖像中各個灰度級g(Q出現(xiàn)的次數(shù)c(A)(3)用一個函數(shù)Fitness來評定圖像質量的好壞Fitness越小，圖像的質量就越好，該函數(shù)表示為附xw12>2陽)(5)(4)建:的矩陣。-個原始圖像和增強后圖像的灰度映射表，如表2所示表2灰度映射表<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>表2所示的矩陣為一256X256的矩陣，其中列表示原始圖像的灰度，行表示增強后圖像的灰度；也可用列表示原始圖像灰度，行表示增強后圖像灰度；表2中每一行有且僅有一個單元輸出為1，其余為0;為1的單元表示原始圖像中具有對應行灰度值的像素點經(jīng)變換后灰度值變?yōu)閷斜硎镜幕叶戎担蝗绻?、來表示?中單元(i，j)的內容，則為1時則表示原始圖像中灰度值為i的像素點在圖像增強后灰度值變?yōu)閖;(5)建立如式(6)所示的一個函數(shù)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>(6)式(6)中，El，E2為調整系數(shù)，El=9000000，E2=80，求解目標為~，即表2中各單元的值。(6)通過式(7)對式(6)求偏微分<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>(7)(7)求偏微分后可建立如式(8)所示微分方程組<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>(8)求解式(8)即可確定表2中各個單元的值。(9)根據(jù)表(2)中各個單元的值，將原始圖像的灰度值做對應的變換，即可得到增強后的圖像。實施例二以288X261像素點大小的原始圖像為例說明本實施例的實施步驟(1)提取288X261原始圖像中各個像素點的灰度值，對288X261原始圖像上像素點(x,y)的灰度值用/",來表示，其中x表示像素點的橫坐標，y表示像素點的縱坐標。(2)統(tǒng)計出288X261原始圖像中各個灰度級g(Q出現(xiàn)的次數(shù)c(Q(3)用一個函數(shù)Fitness來評定圖像質量的好壞Fitness越小，圖像的質量就越好，該函數(shù)表示為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>(4)建立一個原始圖像和增強后圖像的灰度映射表，如表3所示的矩陣。表3灰度映射表<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>表3所示的矩陣為一256X256的矩陣，其中列表示原始圖像的灰度，行表示增強后圖像的灰度；也可用列表示原始圖像灰度，行表示增強后圖像灰度；表3中每一行有且僅有一個單元輸出為1，其余為0;為l的單元表示原始圖像中具有對應行灰度值的像素點經(jīng)變換后灰度值變?yōu)閷斜硎镜幕叶戎?；如果用?來表示表3中單元(i,j)的內容，則&為1時則表示原始圖像中灰度值為i的像素點在圖像增強后灰度值變?yōu)閖;(5)建立如式(10)所示的一個函數(shù)d255,255Z/=0V乂M)五2255255乂=0,=0_~288x261255255,=0288x261(10)式(10)中，El，E2為調整系數(shù)，El=9000000，E2=80，求解目標為、，即表1中各單元的值。(6)通過式(11)對式(10)求偏微分敘況&(7)求偏微分后可建立如式(12)所示微分方程組(11)五2乂/=0255255/=0o=07288x261;24)288x261288x261(12)v二0.5+0.5-tanh、"W(8)求解式(12)即可確定表3中各個單元的值。(9)根據(jù)表(3)中各個單元的值，將原始圖像的灰度值做對應的變換，即可得到增強后的圖像，如圖2所示。可以發(fā)現(xiàn)圖l中許多難以觀測的焊縫中的微小瑕疵被清楚的顯示出來了。實施例三以318X243像素點大小的原始圖像為例說明本實施例的實施步驟(1)提取318X243原始圖像中各個像素點的灰度值，對318X243原始圖像上像素點(x,y)的灰度值用^來表示，其中x表示像素點的橫坐標，y表示像素點的縱坐標。(2)統(tǒng)計出318X243原始圖像中各個灰度級g(A)出現(xiàn)的次數(shù)c(&)(3)用一個函數(shù)Fitness來評定圖像質量的好壞Fitness越小，圖像的質量就越好，該函數(shù)表示為1—二318x2431318x243iyW.c(A;)(13)(4)建立一個原始圖像和增強后圖像的灰度映射表，如表4所示的矩陣<表4灰度映射表<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>表4所示的矩陣為一256X256的矩陣，其中列表示原始圖像的灰度，行表示增強后圖像的灰度；也可用列表示原始圖像灰度，行表示增強后圖像灰度；表4中每一行有且僅有一個單元輸出為1，其余為0;為l的單元表示原始圖像中具有對應行灰度值的像素點經(jīng)變換后灰度值變?yōu)閷斜硎镜幕叶戎担蝗绻?amp;來表示表4中單元(i，j)的內容，貝l」、為l時則表示原始圖像中灰度值為i的像素點在圖像增強后灰度值變?yōu)閖;(5)建立如式(14)所示的一個函數(shù)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage12</formula>(14)式(14)中，El，E2為調整系數(shù)，El=9000000，E2=80,求解目標為，即表l中各單元的值。(6)通過式(15)對式(14)求偏微分況(15)(7)求偏微分后可建立如式(16)所示微分方程組<formula>formulaseeoriginaldocumentpage13</formula>(8)求解式(16)即可確定表4中各個單元的值。(9)根據(jù)表(4)中各個單元的值，將原始圖像的灰度值做對應的變換，即可得到增強后的圖像，如圖4所示。可以發(fā)現(xiàn)圖3焊縫和鋼管中肉眼難以發(fā)現(xiàn)的不均勻處都被清楚的顯示出來了。實施例四以438X2S7像素點大小的原始圖像為例說明本實施例的實施歩薩沐(1)提取438X287原始圖像中各個像素點的灰度值，對？438X287原始圖像上像素點(x,y)的灰度值用^來表示，其中x表示像素點的橫坐標，y表示像素點的縱坐標。(2)統(tǒng)計出438X287原始圖像中各個灰度級g(A:)出現(xiàn)的次數(shù)c④。(3)用一個函數(shù)Fitness來評定圖像質量的好壞Fitness越小，圖像的質量就越好，該函數(shù)表示為:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage13</formula>17)(4)建立一個原始圖像和增強后圖像的灰度映射表，如表5所示的矩陣。<table>tableseeoriginaldocumentpage14</column></row><table>表5所示的矩陣為一256X256的矩陣，其中列表示原始圖像的灰度，行表示增強后圖像的灰度；也可用列表示原始圖像灰度，行表示增強后圖像灰度；表5中每一行有且僅有一個單元輸出為1，其余為0;為1的單元表示原始圖像中具有對應行灰度值的像素點經(jīng)變換后灰度值變?yōu)閷斜硎镜幕叶戎?；如果用Vy來表示表5中單元(i,j)的內容，則v^為l時則表示原始圖像中灰度值為i的像素點在圖像增強后灰度值變?yōu)閖;(5)建立如式(18)所示的一個函數(shù)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage14</formula>式(18)中，El，E2為調整系數(shù)，El-卯OOOOO，E2=100，求解目標為v^，即表l中各單元的值。(6)通過式(19)對式(18)求偏微分<formula>formulaseeoriginaldocumentpage14</formula>況(19)(7)求偏微分后可建立如式(20)所示微分方程組255五22255255/=0o=07438x287438x287438x287(20)v;.=0.5+0.5.tanh(8)求解式(20)即可確定表5中各個單元的值。(9)根據(jù)表(5)中各個單元的值，將原始圖像的灰度值做對應的變換，即可得到增強后的圖像，如圖6所示?？梢园l(fā)現(xiàn)圖5焊縫中肉眼難以發(fā)現(xiàn)的氣孔被清楚的顯示出來了。權利要求1、一種圖像增強處理方法，其特征在于，包括如下步驟(1)提取原始圖像中各個像素點的灰度值，對原始圖像上像素點(x，y)的灰度值用ixy來表示，其中x表示像素點的橫坐標，y表示像素點的縱坐標；(2)統(tǒng)計出原始圖像中各個灰度級g(k)出現(xiàn)的次數(shù)c(k)；(3)用函數(shù)Fitness來評定圖像質量的好壞；(4)建立一個原始圖像和增強后圖像的灰度映射表(1)；(5)建立如式(2)所示的一個函數(shù)式(2)中，E1，E2為調整系數(shù)，取E1＝9000000，E2＝80或100，求解目標為vij，即表1中各單元的值；(6)通過式(3)對式(2)求偏微分；(7)求偏微分后可建立如式(4)所示微分方程組；(8)求解式(4)即可確定表1中各個單元的值；(9)根據(jù)表(1)中各個單元的值，將原始圖像的灰度值做對應的變換，即可得到增強后的圖像。2、根據(jù)權利要求l所述的一種圖像增強處理方法，其特征在于，所述的Fitness函數(shù)表示為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>(1)其中，m，n表示圖像的大小，所求Fitness越小圖像的質量就越好。3、根據(jù)權利要求1所述的一種圖像增強處理方法，其特征在于，所述的灰度映射表(1)為<table>tableseeoriginaldocumentpage3</column></row><table>4、根據(jù)權利要求l、3所述的一種圖像增強處理方法，其特征在于，表(1)所示的矩陣為一256X256的矩陣，其中列表示原始圖像的灰度，行表示增強后圖像的灰度；也可用列表示原始圖像灰度，行表示增強后圖像灰度，表(1)中每一行有且僅有一個單元輸出為l，其余為0，為l的單元表示原始圖像中具有對應行灰度值的像素點經(jīng)變換后灰度值變?yōu)閷斜硎镜幕叶戎?，如果用^來表示表l中單元(i,j)的內容，貝Lv々為l時則表示原始圖像中灰度值為i的像素點在圖像增強后灰度值變?yōu)閖。.全文摘要一種圖像增強處理方法，通過灰度映射矩陣替代灰度變化曲線，將灰度變化曲線通過一個矩陣表示出來，并通過構造能量函數(shù)將圖像增強問題轉換為一個優(yōu)化問題進行處理，由于直接使用質量評價函數(shù)來判斷圖像質量，因此可以避免進行灰度值歸一化的處理；由于求解矩陣的大小均為256×256，所以圖像增強處理時間不受圖像尺寸大小的限制。文檔編號G06T5/00GK101436298SQ20081023640公開日2009年5月20日申請日期2008年12月23日優(yōu)先權日2008年12月23日發(fā)明者琳李,穆向陽,高煒欣申請人:西安石油大學