基於局部紋理方向性的圖像增強方法
2023-09-16 22:27:45
基於局部紋理方向性的圖像增強方法
【專利摘要】基於局部紋理方向性的圖像增強方法，包括局部紋理方向判斷和局部紋理圖像增強兩步，在局部紋理方向時，首先計算圖像輪廓圖；然後在其上計算特徵像素點，提取12種特徵像素點，並將其劃分到8個方向；計算8個方向特徵像素點積分圖；最後利用特徵像素點積分圖快速判斷圖像上任一區域內紋理主方向；在局部紋理圖像增強時，首先對原圖像進行高提升濾波；再根據局部像素點的紋理方向，迭代執行雙線性插值的浮雕化操作與高斯濾波兩到三次，直到圖像效果穩定；本發明方法能夠有效增強方向性紋理特徵，突出方向性紋理的方向、密度、紋理寬度等細節，可以有效地抑制光照，噪音等因素對圖像紋理的影響，使增強後的紋理的圖像應用於其他數字圖像處理算法中。
【專利說明】基於局部紋理方向性的圖像増強方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及數字圖像處理領域中的紋理描述與圖像增強【技術領域】，具體涉及一種 基於局部紋理方向性的圖像增強方法。
【背景技術】
[0002] 紋理特徵描述作為圖像分割與分類的首要問題，一直以來都是研宄的焦點。作為 一種重要的視覺線索，它在圖像中普遍存在卻又難以描述。人們總是試圖尋找紋理特徵維 數不大、魯棒性好、區分能力強的特徵描述。如今已經有很多不同的紋理描述方法，主要分 為統計方法、幾何方法、結構方法、模型方法和信號處理方法；其子方法如灰度共生矩陣法， 傅立葉能量變換法，分形維數法，馬爾科夫隨機場，小波分析等。這些方法對紋理的特徵都 從不同角度進行了描述，並且都具有廣泛的用途。
[0003] 圖像增強算法在數字圖像處理應用中有著廣泛的應用，目前主要方法分為空間域 方法與頻率域方法。基於空間域的方法包括灰度變換，直方圖修正，梯度增強，中值濾波等； 基於頻率域的方法主要包括高通濾波，拉普拉斯算子等。各類算法從不同角度對圖像進行 變換，可以增強圖像某些細節或特徵，或者去除圖像上我們不關心的內容，為圖像的後續處 理提供?目息。
【發明內容】
[0004] 為了解決上述現有技術存在的問題，本發明的目的在於提供一種基於局部紋理方 向性的圖像增強方法，可以有效增強方向性紋理特徵，突出方向性紋理的方向，密度，紋理 寬度等細節，可以有效地抑制光照，噪音等因素對圖像紋理的影響，使增強後的紋理的圖像 應用於其他數字圖像處理算法中。
[0005] 為達到以上目的，本發明採用以下技術方案：
[0006] 基於局部紋理方向性的圖像增強方法，包括如下步驟：
[0007] 步驟1 :局部紋理方向判斷
[0008] 1)計算圖像輪廓圖；
[0009] 2)在輪廓圖像上計算特徵像素點，提取12種特徵像素點，並將其劃分到8個方向， 具體方法為：對於輪廓圖，根據每個像素點3*3鄰域內的情況，求取每個像素點的哈希值， 每個像素點的值非〇即1，使像素點3*3鄰域內每個像素點的取值與一個8位2進位數的每 位相對應，這個8位2進位數的十進位形式即是這個像素點的哈希值；對於所有圖像上所有 點，只考慮12種極具方向性意義的像素點作為特徵像素點，特徵像素點滿足如下條件：
[0010] Α) 3*3鄰域內中心像素點為前景點；
[0011] Β) 3*3鄰域內，除中心像素點外，有且僅有兩個前景點Al，Α2
[0012] C)在3*3領域內，繞中心像素點沿順時針方向，Al到A2間隔Dl個背景點，A2到 Al間隔D2個背景點，D1、D2的值或同時為3,或一個為2, 一個為4 ;
[0013] 根據每個像素點的哈希值，提取特徵像素點，對於其他哈希值像素點則忽略；
[0014] 8個方向劃分的具體方法為：3*3鄰域內非中心像素點連線與X軸正向的夾角分別 為 0°、30°、45°、60°、90°、120°、135°、150°，作為 8 個方向；
[0015] 3)計算8個方向的特徵像素點積分圖；
[0016] 4)利用特徵像素點積分圖快速判斷圖像上任一區域內紋理主方向：設在窗口內 相鄰兩方向的特徵像素點數之和最大的兩種方向分別為Θ JP Θ 2，其對應的特徵像素點數 分別為NUMdP NUM 2，最後此特徵像素點的主方向Θ final為特徵像素點數之和最大的相鄰兩 種方向的加權和，如下所示
[0017] Sfinal= Θ ^ (NUM1/ (NUM^NUM2)) + Θ 2* (NUM2/ (NUM11+NUM2))
[0018] 步驟2:局部紋理圖像增強
[0019] 1)對圖像進行高提升濾波；
[0020] 2)根據局部像素點的紋理方向，迭代執行雙線性插值的浮雕化操作與高斯濾波兩 到三次，直到圖像效果穩定；迭代執行雙線性插值的浮雕化操作具體方法為：對原圖像上 每個像素點按主方向Θ final的垂直方向，取預設距離的兩點作差值，乘以大於10的係數，再 加上背景常數128,採用雙線性插值的方法選取距每個像素點按一定方向需要作差的兩像 素點值。
[0021] 優選地，對步驟1計算的圖像輪廓圖進行去噪，減少噪聲點對紋理主方向判斷的 幹擾。
[0022] 本發明和現有技術相比，具有如下優點：
[0023] 通過本發明方法增強圖像上方向性紋理的特徵和細節。紋理的方向性是紋理圖像 的一個基本特徵，通過對圖像的方向性特徵增強，將局部紋理上光照，噪音等不關心的因素 抑制，使局部圖像在紋理方向上的細節保留下來，成為圖像進一步識別，分類，判斷的依據。 增強後的紋理圖像保留了紋理的方向性特徵與紋理細節，抑制了紋理顏色，光照，噪聲等影 響。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0024] 圖1為12種特徵像素點示意圖。
[0025] 圖2為8個方向特徵像素點分類圖。
[0026] 圖3為雙線性插值的浮雕化操作示意圖。
[0027] 圖4為高斯濾波的模板圖。
[0028] 圖5為原圖像。
[0029] 圖6為增強後的圖像。
[0030] 圖7為原圖像的輪廓圖。
[0031] 圖8為高提升濾波後的圖像。
[0032] 圖9為圖5的局部放大圖。
[0033] 圖10為對圖9增強後的圖像。
【具體實施方式】
[0034] 以下結合附圖及具體實施例對本發明作進一步的詳細描述。
[0035] 本發明主要分為兩大部分：1.局部紋理方向判斷；2.局部紋理圖像增強。局部紋 理方向判斷主要步驟分為輪廓圖計算，輪廓圖去噪，特徵像素點計算，特徵像素點積分圖計 算，局部紋理方向判斷；局部紋理圖像增強主要步驟分為高提升濾波，迭代執行雙線性插值 浮雕化與高斯模糊。
[0036] 下面分步驟具體介紹：
[0037] 1)局部紋理方向判斷
[0038] 局部紋理方向判斷使用了一種簡單，有效，快速，魯棒的局部方向性描述子一一可 以在複雜的自然圖像中，快速，準確地判斷紋理大致方向。紋理的基本方向為後續的雙線性 插值浮雕化操作提供了依據。方法首先用canny算子計算輪廓圖像；然後對輪廓圖作去噪； 再在輪廓二值圖上根據每個像素點3*3鄰域的情況計算每個像素點的哈希值；根據每個像 素點哈希值的不同，提取12種表徵方向意義的像素點；將12種表徵方向意義的像素點歸類 為8種方向，計算在8個方向上特徵點個數的積分圖；對於圖像上某一區域，通過8種方向 的積分圖可以快速計算出局部圖像紋理方向。
[0039] I. 1)圖像輪廓圖計算
[0040] 圖象的邊緣是指圖象局部區域亮度變化顯著的部分，該區域的灰度剖面一般可以 看作是一個階躍，既從一個灰度值在很小的緩衝區域內急劇變化到另一個灰度相差較大的 灰度值。圖象的邊緣部分集中了圖象的大部分信息，圖象邊緣的確定與提取對於整個圖象 場景的識別與理解是非常重要的，同時也是圖象分割所依賴的重要特徵。對於具有方向性 紋理的圖像，圖像的邊緣圖具有明顯的特徵。這裡採用Canny算子計算圖像輪廓圖，如圖7 所示。
[0041] 其主要步驟如下：高斯算子對圖像進行平滑，有效抑制圖像中存在的噪聲；用一 階差分卷積模板，計算圖像梯度幅值和方向；非極大值抑制（匪S)，保留局部梯度最大值 點，抑制非極大梯度值；雙閾值算法檢測和連接圖像輪廓，保留強邊緣和與強邊緣連接的弱 邊緣。
[0042] Canny算子計算出的輪廓圖，為下一步提取特徵像素點提供依據。
[0043] 1.2)輪廓圖去噪
[0044] 對於計算出的輪廓圖使用中值濾波，對輪廓圖中一些較小細節的噪聲進行濾除。 減少噪聲點對紋理主方向判斷的幹擾。
[0045] 1. 3)特徵像素點計算
[0046] 對於去噪後的二值輪廓圖，根據每個像素點3*3鄰域內的情況，求取每個像素點 的哈希值。每個像素點的值非〇即1，使像素點3*3鄰域內每個像素點的取值與一個8位2 進位數的每位相對應，這個8位2進位數的十進位形式即是這個像素點的哈希值。
[0047] 對於所有圖像上所有點，只希望考慮12種極具方向性意義的像素點作為特徵像 素點，特徵像素點滿足如下條件：
[0048] A) 3*3鄰域內中心像素點為前景點；
[0049] B) 3*3鄰域內，除中心像素點外，有且僅有兩個前景點Al，A2
[0050] C)在3*3領域內，繞中心像素點沿順時針方向，Al到A2間隔Dl個背景點，A2到 Al間隔D2個背景點，D1、D2的值或同時為3,或一個為2, 一個為4。
[0051] 如圖1所示（黑色點代表前景點，白色點代表背景點）。根據每個像素點的哈希 值，我們可以提取這些我們感興趣的特徵像素點，對於其他哈希值像素點則忽略。
[0052] 如圖2所示，對於提取的12種像素點，將其分為8個方向，3*3鄰域內非中心像素 點連線與X軸正向的夾角分別為0°、30°、45°、60°、90°、120°、135°、150°，作為8個 方向。
[0053] 1.4)局部紋理方向計算
[0054] 為了快速計算圖像在任一區域內對於特徵像素點的統計信息，需要圖像局部區域 內哪個方向的特徵像素點統計值多。先計算關於8個方向的特徵像素點積分圖，對於每一 種方向的像素點，計算SUM[i][j]，代表圖像內由（0,0)，（i，0)，（0, j)，（i，j)這四個點圍成 的矩形區域內，此種方向像素點的個數。對於SUM[i][j]的計算用普通積分圖遞推公式即 可，如下所示，Pixel[i][j]代表像素點（i，j)是否為此種方向的像素點，是則為1，否則為 0 ：
[0055] SUM[i] [j] = SUM[i-l] [j]+SUM[i] [j-1]-SUM[i-l] [j-1]+Pixel [i] [j]
[0056] 對於計算得到的8種方向的特徵像素點積分圖，可以用來快速計算任一區域內8 種特徵像素點的統計值。以某一像素點（i，j)為中心，在邊長為d的窗口範圍內統計各方 向特徵像素點數，某一方向的特徵像素點數公式如下：
[0057] Total = SUM [i + d/2] [ j + d/2]-SUM [i + d/2] [ j-d/2]-SUM [i-d/2] [j+d/2]+SUM[i-d/2][j-d/2]
[0058] 設在窗口內相鄰兩方向的特徵像素點數和最大的兩種方向分別為Θ I和Θ 2,其 對應的特徵像素點數分別為NUMl，NUM2,最後此像素點的方向為這相鄰兩種方向的加權和， 如下所示
[0059] Θ final = Θ I*(NUMl/(NUM1+NUM2))+ Θ 2*(NUM2/(NUM1+NUM2))
[0060] 因為假設局部紋理方向是一致的，所以對每個像素點的方向再進行一次均值濾 波，使局部紋理方向儘量一致。
[0061] 2)局部紋理圖像增強
[0062] 局部紋理圖像增強，根據上一個步驟中計算出的局部紋理方向對紋理作圖像增 強。因為方向性紋理的特殊性，這裡沿著局部紋理垂直方向迭代執行類浮雕化操作，增強方 向性紋理，保留方向性紋理特徵，抑制除紋理方向以外的其他特徵，達到圖像增強的目的。
[0063] 2. 1)高提升濾波
[0064] 高提升濾波是一種常見的圖像銳化方法，對原圖濾波以後效果如圖8所示，其主 要步驟為：1.模糊原圖像。2.從原圖像中減去模糊圖像得到一個模板圖像，其計算公式 為：gmask(x，y) = f(x，y) - f(x，y) 3.將模板圖像乘以大於10的係數再加到原圖像 O 上。這種銳化方式主要對圖像邊緣進行銳化，對圖像上色彩連續均勻變換的地方給予了保 留，主要的優點是可以在保證圖像銳化的同時極少地產生噪音。其公式為：g(x，y) =f(x， y)+k*gmask(x，y)。其中：f (x，y)表示原圖像，表示模糊後的圖像，gmask(x，y)表示模 板圖像，g(x，y)表示高提升濾波後的圖像，k為一個較大的係數。
[0065] 2. 2)雙線性插值浮雕化
[0066] 在銳化後的圖像上作帶雙線性插值的浮雕化操作。對圖像上每個像素點按一定方 向，取一定距離的兩點作差值，乘以大於10的係數，再加上背景常數128(圖像為灰度圖，像 素點最大值為255)。這樣使得相差較大的灰度值，相差更加突出，從而增強局部紋理的效 果，使光照，噪聲等因素得到抑制。在選取一個像素點按固定方向一定距離的兩點作差值 時，因為兩像素點坐標不一定是整數，所以選取的兩點不一定能從圖像上直接取到，如果選 取較近的整數點近似代替，則會使浮雕化後的圖像產生較多的噪音。這裡採用雙線性插指 的方法選取距每個像素點按一定方向需要作差的兩像素點值。
[0067] 具體細節如下：
[0068] a.對於圖像中的像素點，根據局部紋理方向判斷中計算出的像素點紋理方向 Θ final的垂直方向，以預設距離d，選取需要作差值的兩點坐標b和c，如圖3所示，計算公式 如下所述X，y代表相應像素點坐標。
[0069] b. X = a. x_d*sin Θ .
[0070] b. y = a. y+d*cos θ
[0071] c. x = a. x+d*sin θ .
[0072] c. y = a. y_d*cos θ
[0073] b.對於計算出的b，c點坐標可能不為整數，無法直接從圖像上獲得像素點灰度 值，這裡採用雙線性插值的方法獲得一一獲取最相鄰近四個像素點的灰度值乘以對應權重 係數，即對於圖上點b、c，通過對應白框四個頂點的灰度值計算其取值，對每個像素點乘以 與目標點的距離相關的比例係數再求和。
[0074] c.對於取得的b，c兩點的值，求取差的絕對值，乘以一個較大的比例係數k，再加 上背景常量128,即為最後點a浮雕化後的值，公式如下：
[0075] ANS = MIN(255, MAX(0, (B_value-C_value)*k+128)))
[0076] 2· 3)高斯濾波
[0077] 對於浮雕化操作以後的圖像還會存在很多噪聲，這裡採用高斯濾波器對圖像噪聲 進行抑制。高斯濾波器是一類根據高斯函數的形狀來選擇權值的線性平滑濾波器，如圖4 所示。高斯平滑濾波器對於抑制服從正態分布的噪聲非常有效。通過對整幅圖像進行加權 平均，每一個像素點的值，都由其本身和鄰域內的其他像素值經過加權平均後得到。
[0078] 高斯濾波後，整體圖像又會趨於模糊，再重複執行步驟2. 2與步驟2. 3,此過程迭 代執行2至3次，使圖像質量增強質量趨於穩定，局部原圖像如圖9所示，增強後圖像如圖 10所示。
[0079] 本發明提出一種基於局部方向性紋理的圖像增強算法，可以有效增強方向性紋理 特徵，突出方向性紋理的方向，密度，紋理寬度等細節，可以有效地抑制光照，噪音等因素對 圖像紋理的影響，使增強後的紋理的圖像應用於其他數字圖像處理算法中，紋理增強前後 圖像如圖5和圖6所示。
【權利要求】
1. 基於局部紋理方向性的圖像增強方法，其特徵在於；包括如下步驟： 步驟1;局部紋理方向判斷 1) 計算圖像輪廓圖； 2) 在輪廓圖像上計算特徵像素點，提取12種特徵像素點，並將其劃分到8個方向，具體 方法為：對於輪廓圖，根據每個像素點3*3鄰域內的情況，求取每個像素點的哈希值，每個 像素點的值非0即1，使像素點3*3鄰域內每個像素點的取值與一個8位2進位數的每位相 對應，該個8位2進位數的十進位形式即是該個像素點的哈希值；對於所有圖像上所有點， 只考慮12種極具方向性意義的像素點作為特徵像素點，特徵像素點滿足如下條件： A) 3*3鄰域內中屯、像素點為前景點； B) 3*3鄰域內，除中屯、像素點外，有且僅有兩個前景點A1，A2 C) 在3*3領域內，繞中屯、像素點沿順時針方向，A1到A2間隔D1個背景點，A2到A1間 隔D2個背景點，D1、D2的值或同時為3,或一個為2, 一個為4 ; 根據每個像素點的哈希值，提取特徵像素點，對於其他哈希值像素點則忽略； 8個方向劃分的具體方法為；3*3鄰域內非中屯、像素點連線與X軸正向的夾角分別為 0。、30。、45。、60。、90。、120。、135。、150。，作為 8 個方向； 3) 計算8個方向的特徵像素點積分圖； 4) 利用特徵像素點積分圖快速判斷圖像上任一區域內紋理主方向：設在窗口內相鄰 兩方向的特徵像素點數之和最大的兩種方向分別為和0 2,其對應的特徵像素點數分別 為NUMi和NUM2,最後此特徵像素點的主方向0 為特徵像素點數之和最大的相鄰兩種方 向的加權和，如下所示 白final=白 1* (NUMi/ (NUM1+NUM2) ) + 白 2* (NUM2/^(NUMiI+NUM2)) 步驟2;局部紋理圖像增強 1) 對圖像進行高提升濾波； 2) 根據局部像素點的紋理方向，迭代執行雙線性插值的浮雕化操作與高斯濾波兩到= 次，直到圖像效果穩定；迭代執行雙線性插值的浮雕化操作具體方法為；對原圖像上每個 像素點按主方向0 的垂直方向，取預設距離的兩點作差值，乘W大於10的係數，再加上 背景常數128,採用雙線性插值的方法選取距每個像素點按一定方向需要作差的兩像素點 值。
2. 根據權利要求1所述的基於局部紋理方向性的圖像增強方法，其特徵在於；對步驟1 計算的圖像輪廓圖進行去噪。
【文檔編號】G06T5/20GK104463814SQ201410741870
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年12月8日 優先權日:2014年12月8日
【發明者】宋永紅, 龔晨, 張元林 申請人:西安交通大學