专利汇可以提供一种基于遍历寻优的直方图均衡方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于遍历寻优的直方图均衡方法,包括:对灰度图像的直方图进行均值归一化并且遍历Gamma值,再将图像遍历后所得的 对比度 和信息熵数据输入到混合模型得到最优Gamma值;对灰度图像均值归一化的直方图进行最优Gamma校正并进行直方图后处理;最后,进行直方图均衡处理并输出图像。本发明能够解决部分图像中由于环境原因所导致图像存在图像细节不足、 亮度 不足或曝光过度等问题。,下面是一种基于遍历寻优的直方图均衡方法专利的具体信息内容。
1.一种基于遍历寻优的直方图均衡方法,其特征在于,包括:
S101,对灰度图像的直方图进行均值归一化处理得到均值归一化直方图Hnorm;
S102,根据预设的步进长度Step,从开始值γstart到结束值γend的范围内,遍历所有Gamma值γ;根据当前所在Gamma值对均值归一化直方图Hnorm进行Gamma校正得到新直方图Hγ,并对Gamma校正后的直方图进行均衡处理得到校正直方图Ht;
S103,根据直方图Ht计算统计参数,得到信息熵及对比度;
S104,基于所述信息熵和对比度,通过混合模型得到最佳Gamma值γbest;使用最佳Gamma值γbest对均值归一化直方图Hnorm进行伽玛校正得到校正直方图Hrevise;
S105,对校正直方图Hrevise小于1的数据进行Gamma校正处理,此处Gamma参数值取最佳Gamma值γbest与主客观匹配参数的乘积;
S106,对S105中进行Gamma校正处理后的直方图进行均衡处理后输出。
2.根据权利要求1所述的基于遍历寻优的直方图均衡方法,其特征在于,对灰度图像的直方图进行均值归一化处理得到均值归一化直方图Hnorm,具体包括:
将灰度图像的直方图除以像素总数N,再乘以总灰度级数Drange得到均值归一化直方图Hnorm,其中Drange=Lmax-Lmin。
3.根据权利要求1所述的基于遍历寻优的直方图均衡方法,其特征在于,根据当前所在Gamma值对均值归一化直方图Hnorm进行Gamma校正得到新直方图Hγ中,校正公式为:Hλ=(Hnorm)γ。
4.根据权利要求1所述的基于遍历寻优的直方图均衡方法,其特征在于,信息熵Et和对比度Ct的计算方式如下:
Ct=p0(x1-x0)+∑1≤k≤Kpk(xk-xk-1)
其中,t为当前Gamma值的所累加的次数,Pi为灰度级概率密度函数中非零灰度级i所对应的概率,将灰度图像的直方图除以像素总数得到灰度级概率密度函数Pi,x0~xk-1表示直方图中k个不为零的灰度级,x0为第一个非零灰度级,p0~pk-1是k个非零灰度级所对应的概率;Lmax为灰度图像所对应的最大灰度级;Lmin为灰度图像对应的最小灰度级。
5.根据权利要求4所述的基于遍历寻优的直方图均衡方法,其特征在于,所述混合模型表示如下:
EC(t)=γbest=arg max(Et×Ct)。
6.根据权利要求4所述的基于遍历寻优的直方图均衡方法,其特征在于,所述主客观匹配参数的取值范围为[0.5,2],默认值设为0.85。
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