基于灰度線陣CCD圖像的自適應增強算法制造技術

本發明專利技術利用優化后的多尺度Retinex(MSR)算法對基于灰度線陣CCD圖像進行增強處理，主要步驟是首先對圖像進行灰度分布的分析和取樣；然后使用二維方向的高斯模糊濾波器，利用灰度均值和深度比例自動定義不同尺度下高斯模糊濾波器的標準方差；通過二維高斯模糊濾波器對圖像的不同區域進行多尺度增強。使用本增強算法在對噪音去除的同時還使得照度趨于平衡，使得圖像中的陰暗區域的細節更加明顯，易于人眼的觀測，并能提高前景分割的準確性。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于圖像處理
，特別是涉及到一種基于灰度線陣CXD圖像的自適應增強算法。
技術介紹
鐵路上經常用到線陣CC D成像技術來進行信息采集和檢測，由于室外環境的復雜性和鉄路建設施工的局限性，在鉄路現場采集到的灰度線陣CCD圖像，都有不同程度的空間噪音和照度的不平衡。如何能夠對灰度線陣CCD圖像進行噪音去除、使得照度趨于平衡，使得圖像中的明暗區域的細節更加明顯，這是目前急需解決的問題。
技術實現思路
本專利技術要解決的問題是提出一種基于灰度線陣CCD圖像的自適應增強算法，對灰度線陣CCD圖像進行噪音去除，使得照度趨于平衡，易于人眼的觀測，井能提高前景分割的準確性。為了實現上述目的，本專利技術采取的技術方案為一種基于灰度線陣CXD圖像的自適應增強算法，該方法按照以下步驟實施步驟I、將圖像的像素值從8位整型轉化為32位浮點型；由于原圖像的像素值都是8位整型，而在基于Java的計算機軟件處理的算法中要求其像素點為浮點型，因此首先進行對像素點數值類型的轉換。步驟2、獲取原圖像的灰度直方圖和灰度均值；步驟3、根據步驟2所獲得的灰度均值，進行Retinex (MSR)增強算法，具體計算過程如下(I)根據步驟2獲得的灰度均值，計算出當前尺度的高斯方差；(2)從圖像左上方，第一個像素開始，以半徑為n的窗ロ掃描整幅圖像，使用ニ維方向的高斯模糊濾波器，計算在每個窗ロ的高斯濾波值；(3)將得到的高斯濾波值，計算獲得當前尺度的增強；(4)重復計算過程(I)至(3)，直到完成所有尺度的計算；(5)將所有尺度的增強值迭代相加，獲得最終的增強值；(6)將最終增強值賦予窗ロ的中心點作為新的像素值；步驟4、將步驟3計算獲得的新的像素值重新轉化為8位整型。優選的，步驟3中的計算過程(I)，計算公式如下權利要求1.一種基于灰度線陣CCD圖像的自適應增強算法，其特征在于，該算法按照以下步驟實施 步驟I、將圖像的像素值從8位整型轉化為32位浮點型； 步驟2、獲取原圖像的灰度直方圖和灰度均值； 步驟3、根據步驟2所獲得的灰度均值，進行Retinex(MSR)增強算法，具體計算過程如下 (1)根據步驟2獲得的灰度均值，計算出當前尺度的高斯方差； (2)從圖像左上方，第一個像素開始，以半徑為η的窗口掃描整幅圖像，使用二維方向的高斯模糊濾波器，計算在每個窗口的高斯濾波值； (3)將得到的高斯濾波值，計算獲得當前尺度的增強； (4)重復計算過程(I)至(3)，直到完成所有尺度的計算； (5)將所有尺度的增強值迭代相加，獲得最終的增強值； (6)將最終增強值賦予窗口的中心點作為新的像素值； 步驟4、將步驟3計算獲得的新的像素值重新轉化為8位整型。2.如權利要求I所述的一種基于灰度線陣CCD圖像的自適應增強算法，其特征在于所述步驟3中的計算過程(I)，計算公式如下3.如權利要求2所述的一種基于灰度線陣CCD圖像的自適應增強算法，其特征在于所述s等于240。4.如權利要求I所述的一種基于灰度線陣CCD圖像的自適應增強算法，其特征在于所述步驟3中的計算過程(2)，計算公式如下5.如權利要求I所述的一種基于灰度線陣CCD圖像的自適應增強算法，其特征在于所述步驟3中的計算過程(3)，計算公式如下全文摘要本專利技術利用優化后的多尺度Retinex(MSR)算法對基于灰度線陣CCD圖像進行增強處理，主要步驟是首先對圖像進行灰度分布的分析和取樣；然后使用二維方向的高斯模糊濾波器，利用灰度均值和深度比例自動定義不同尺度下高斯模糊濾波器的標準方差；通過二維高斯模糊濾波器對圖像的不同區域進行多尺度增強。使用本增強算法在對噪音去除的同時還使得照度趨于平衡，使得圖像中的陰暗區域的細節更加明顯，易于人眼的觀測，并能提高前景分割的準確性。文檔編號G06T5/00GK102855612SQ20121032538公開日2013年1月2日 申請日期2012年9月5日 優先權日2012年9月5日專利技術者俞大海, 韓建楓, 單玉堂, 陳鐘, 岳明, 鄧國青, 李震 申請人:天津光電高斯通信工程技術有限公司本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于灰度線陣CCD圖像的自適應增強算法，其特征在于，該算法按照以下步驟實施：步驟1、將圖像的像素值從8位整型轉化為32位浮點型；步驟2、獲取原圖像的灰度直方圖和灰度均值；步驟3、根據步驟2所獲得的灰度均值，進行Retinex(MSR)增強算法，具體計算過程如下：(1)根據步驟2獲得的灰度均值，計算出當前尺度的高斯方差；(2)從圖像左上方，第一個像素開始，以半徑為n的窗口掃描整幅圖像，使用二維方向的高斯模糊濾波器，計算在每個窗口的高斯濾波值；(3)將得到的高斯濾波值，計算獲得當前尺度的增強；(4)重復計算過程(1)至(3)，直到完成所有尺度的計算；(5)將所有尺度的增強值迭代相加，獲得最終的增強值；(6)將最終增強值賦予窗口的中心點作為新的像素值；步驟4、將步驟3計算獲得的新的像素值重新轉化為8位整型。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：俞大海，韓建楓，單玉堂，陳鐘，岳明，鄧國青，李震，
申請(專利權)人：天津光電高斯通信工程技術有限公司，
類型：發明
國別省市：