基于空間引導(dǎo)濾波的圖像細(xì)節(jié)增強方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于空間引導(dǎo)濾波的圖像細(xì)節(jié)增強方法，其特征是按如下步驟進(jìn)行：首先，利用圖像邊緣檢測算子對源圖像提取邊緣特征響應(yīng)圖，并進(jìn)行歸一化；然后，對于不同的灰度區(qū)間分別建立二值化的空間指示圖，并對每個空間指示圖進(jìn)行高斯卷積，得到空間濾波圖，并計算每個空間濾波圖的權(quán)值；其次，計算累加圖，并對累加圖進(jìn)行引導(dǎo)圖像濾波得到空間引導(dǎo)圖；最后，求解基礎(chǔ)圖像和殘差圖像，建立基于空間引導(dǎo)濾波的圖像細(xì)節(jié)增強模型對源圖像進(jìn)行圖像細(xì)節(jié)增強。本發(fā)明能有效提升對圖像細(xì)節(jié)的增強效果。
【專利說明】基于空間引導(dǎo)濾波的圖像細(xì)節(jié)增強方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像細(xì)節(jié)增強方法，更具體地說是一種用于改善圖像的視覺效果，力口 強圖像中細(xì)節(jié)部位圖像的判讀和識別力的圖像細(xì)節(jié)增強方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 21世紀(jì)是信息時代，互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展，手機(jī)、iPad等便攜式智能移動設(shè)備已經(jīng)遍 布人們?nèi)粘Ｉ睢缀跛械谋銛y式智能移動設(shè)備都具備圖像采集功能。全球的用戶利用 手機(jī)或者iPad每天拍攝了大量的圖片，并分享到網(wǎng)絡(luò)上。但是，迫于照片拍攝時所處自然 環(huán)境因素或者拍攝設(shè)備的限制，很多網(wǎng)絡(luò)圖片的視覺效果并不顯著。于是，為了提升圖片的 視覺效果，大量數(shù)字圖像處理方法被研究者提出。在大量的數(shù)字圖像處理方法中，圖像細(xì)節(jié) 增強方法在近年來受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的大量研究者的關(guān)注。
[0003] 圖像中細(xì)節(jié)特征往往包含有重要的信息，尤其是在醫(yī)學(xué)圖像方面。然而由于噪聲 和對比度等因素的影響，這些圖像的細(xì)節(jié)特征的可視性大大降低，不利于對圖像細(xì)節(jié)特征 的有效利用。圖像細(xì)節(jié)增強作為一種圖像處理方法，不僅能突出圖像中的細(xì)節(jié)特征信息，還 能夠削弱或者消除干擾信號。
[0004] 當(dāng)前，多個基于邊緣特征驅(qū)動的圖像濾波方法被用于圖像細(xì)節(jié)增強，比如局部拉 普拉斯濾波方法和引導(dǎo)圖像濾波方法。這類圖像濾波方法的主要目標(biāo)是在沒有引入"偽影" 的前提下增強圖像的細(xì)節(jié)內(nèi)容。但是，這類濾波方法在圖像濾波過程中對圖像所有區(qū)域的 像素采用統(tǒng)一的濾波強度，沒有考慮到濾波強度和不同區(qū)域圖像內(nèi)容之間的聯(lián)系，導(dǎo)致了 以下幾個缺陷 ：
[0005] (1)在對圖像細(xì)節(jié)進(jìn)行增強時，"偽影"需要被額外地引入，降低了方法的適用范 圍；
[0006] (2)這些濾波方法將無法對不同的圖像區(qū)域采用不同的濾波強度，降低了濾波效 果。
[0007] 在圖像細(xì)節(jié)增強過程中，用戶一般對圖像中某些包含重要視覺信息的區(qū)域進(jìn)行增 強，而對其它普通區(qū)域則不處理，保持不變。例如，對于一幅包含了"藍(lán)天"、"樹"和"山峰" 的自然風(fēng)景照片，大多數(shù)用戶可能希望對圖像中"山峰"或者"樹"的區(qū)域進(jìn)行細(xì)節(jié)增強，而 對日常生活中常見的"藍(lán)天"區(qū)域保持不變。如果能準(zhǔn)確地識別出不同語義的圖像區(qū)域，進(jìn) 而對不同區(qū)域采用不同的濾波強度，圖像細(xì)節(jié)增強的效果將會大大提升。但是，由于低層視 覺特征和高層語義內(nèi)容之間所存在的"語義鴻溝"問題，導(dǎo)致從語義上準(zhǔn)確地識別出圖像區(qū) 域變得很困難。因此，當(dāng)前的圖像細(xì)節(jié)增強方法的增強效果均有限，不能達(dá)到用戶的要求。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明是為避免上述現(xiàn)有技術(shù)所存在的不足之處，提供一種基于空間引導(dǎo)濾波的 圖像細(xì)節(jié)增強方法，以期有效提升對圖像細(xì)節(jié)的增強效果。
[0009] 本發(fā)明為解決方法問題采用如下方法方案：
[0010] 本發(fā)明一種基于空間引導(dǎo)濾波的圖像細(xì)節(jié)增強方法的特點是按如下步驟進(jìn)行：
[0011] 步驟1，對于分辨率為HiXn的源圖像I，IeRmxn，利用圖像邊緣檢測算子提取所 述源圖像I的邊緣響應(yīng)圖，并將所述邊緣響應(yīng)圖除以255進(jìn)行歸一化，獲得歸一化邊緣響應(yīng) 矩陣|VI|，|VI|GR_ ;m為源圖像I的長度；n為源圖像I的寬度；
[0012] 步驟2,將所述歸一化邊緣響應(yīng)矩陣|VI|的灰度范圍區(qū)間[0, 1]均勻劃分成k個子 區(qū)間Qi,利用式（1)分別對所述k個子區(qū)間Qi中的每個子區(qū)間建立相對應(yīng)的空間指示圖M(i),M(i)GRmXn,I^i^k；
[0013]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于空間引導(dǎo)濾波的圖像細(xì)節(jié)增強方法，其特征是按如下步驟進(jìn)行： 步驟1，對于分辨率為HiXn的源圖像I，IeRmxn，利用圖像邊緣檢測算子提取所述源 圖像I的邊緣響應(yīng)圖，并將所述邊緣響應(yīng)圖除以255進(jìn)行歸一化，獲得歸一化邊緣響應(yīng)矩陣 ▽ 11，I▽ 11eRmxn;m為源圖像I的長度；n為源圖像I的寬度； 步驟2,將所述歸一化邊緣響應(yīng)矩陣I▽ 1|的灰度范圍區(qū)間[0, 1]均勻劃分成k個子 區(qū)間Qi，利用式（1)分別對所述k個子區(qū)間Qi中的每個子區(qū)間建立相對應(yīng)的空間指示圖 M(i),M(i)eRmXn,I^i^k；
式（1)中：(x，y)表示所述歸一化邊緣響應(yīng)矩陣I▽ 11中元素的坐標(biāo)，并對應(yīng)于所述 源圖像I中像素的位置；1彡X彡m，lSn; ▽I(X，y)IeΩi表示所述歸一化邊緣響應(yīng)矩陣I▽ 11中第X行第y列元素的取值 位于第i個子區(qū)間Qi中；M(x，y)(i)表示第i個空間指示圖M(i)中第X行第y列元素的取 值； 步驟3、利用高斯卷積依次對每一個空間指示圖進(jìn)行濾波處理，得到k個空間濾波圖 IGauss(i)，Ig-⑴eRmxn; 步驟4、依次統(tǒng)計所述歸一化邊緣響應(yīng)矩陣I▽ 1|中所有元素落在每個子區(qū)間中元素 的個數(shù)，并利用式（2)計算每個空間濾波圖的權(quán)重； w(，) =y\(卜i) (2) k -1 /77/7 式（2)中，hi表示所述歸一化邊緣響應(yīng)矩陣IVIl中的元素落在第i個子區(qū)間Qi中 元素的個數(shù);w(i)表示落在第i個空間濾波圖的權(quán)重； 步驟5、利用式（3)計算累加圖Sa，SaeRmxn ;
步驟6、將所述源圖像I作為引導(dǎo)圖，采用引導(dǎo)圖像濾波方法對所述累加圖Sa進(jìn)行引導(dǎo) 圖像濾波處理，得到空間引導(dǎo)圖S，SeRnxn ; 步驟7、將所述源圖像I作為引導(dǎo)圖，采用引導(dǎo)圖像濾波方法對所述源圖像I自身進(jìn)行 引導(dǎo)圖像濾波處理，得到基礎(chǔ)圖像Ib，IbeRmxn ; 步驟8、利用式（4)所示的圖像細(xì)節(jié)增強模型，對所述源圖像I進(jìn)行圖像細(xì)節(jié)增強處理， 獲得細(xì)節(jié)增強圖像I。，I。eRmxn; I。=Ib+S〇 ·SΘIr (4) 式（4)中：Stl為濾波強度；Stl為標(biāo)量；Θ為哈達(dá)瑪乘積符號，表示兩個矩陣對應(yīng)相乘；L表不殘差圖像，并有Ir =I_Ib。
【文檔編號】G06T5/00GK104318525SQ201410552788
【公開日】2015年1月28日 申請日期:2014年10月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月17日
【發(fā)明者】汪萌, 郝世杰, 楊勛, 韋希明 申請人:合肥工業(yè)大學(xué)