图像处理方法，装置及存储介质与流程

1.本技术实施例涉及数字图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法，装置及存储介质。


背景技术：

2.自然界中，温度高于绝对零度的一切物体总是在不断地发射红外辐射。通过红外热成像系统收集并测量这些辐射能，就可以形成与景物温度相对应的红外图像。但是，红外热成像系统生成的红外图像存在噪声大，对比度低，非均匀性大，空间分辨率差等缺陷，需要进一步处理才能满足用户的实际需求。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例提供了一种图像处理方法，用以克服现有技术的问题。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种图像处理方法，包括：
5.根据预设图像滤波算法对目标图像进行图像滤波，得到目标图像的高频分量，中频分量和低频分量；
6.对目标图像进行第一处理得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像；
7.对目标图像的中频分量进行动态范围映射得到第二子图像；
8.对目标图像的低频分量进行第二处理得到第二处理子图像，对目标图像的低频分量进行第三处理得到第三处理子图像，以第一预设比例合成第二处理子图像和第三处理子图像得到第三子图像；
9.以第二预设比例合成第一子图像，第二子图像和第三子图像。
10.可选地，在本技术的一种实施例中，对目标图像进行第一处理得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像，包括：
11.对目标图像进行均方差计算得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像。
12.可选地，在本技术的一种实施例中，对目标图像的中频分量进行动态范围映射得到第二子图像，包括：
13.获取目标图像的中频分量的动态范围；
14.建立中频分量的动态范围与第一预设区间的映射关系，并将中频分量的动态范围映射到第一预设区间。
15.可选地，在本技术的一种实施例中，对目标图像的低频分量进行第二处理得到第二处理子图像，包括：
16.对目标图像的低频分量进行双平台直方图均衡得到第二处理子图像。
17.可选地，在本技术的一种实施例中，目标图像的低频分量进行第三处理得到第三处理子图像，包括：
18.对目标图像的低频分量进行直方图双向均衡得到第三处理子图像。
19.第二方面，本技术实施例提供了一种图像处理装置，包括：
20.图像分解模块，第一计算模块，第二计算模块，第三计算模块和图像合成模块；
21.图像分解模块用于根据预设图像滤波算法对目标图像进行图像滤波，得到目标图像的高频分量，中频分量和低频分量；
22.第一计算模块用于对目标图像进行第一处理得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像；
23.第二计算模块用于对目标图像的中频分量进行动态范围映射得到第二子图像；
24.第三计算模块用于对目标图像的低频分量进行第二处理得到第二处理子图像，对目标图像的低频分量进行第三处理得到第三处理子图像，以第一预设比例合成第二处理子图像和第三处理子图像得到第三子图像；
25.图像合成模块用于以第二预设比例合成第一子图像，第二子图像和第三子图像。
26.可选地，在本技术的一种实施例中，第一计算模块用于对目标图像进行第一处理得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像，包括：
27.对目标图像进行均方差计算得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像。
28.可选地，在本技术的一种实施例中，第二计算模块用于对目标图像的中频分量进行动态范围映射得到第二子图像，包括：
29.获取目标图像的中频分量的动态范围；
30.建立中频分量的动态范围与第一预设区间的映射关系，并将中频分量的动态范围映射到第一预设区间。
31.可选地，在本技术的一种实施例中，第三计算模块用于对目标图像的低频分量进行第二处理得到第二处理子图像，包括：
32.对目标图像的低频分量进行双平台直方图均衡得到第二处理子图像。
33.可选地，在本技术的一种实施例中，第三计算模块用于对目标图像的低频分量进行第三处理得到第三处理子图像，包括：
34.对目标图像的低频分量进行直方图双向均衡得到第三处理子图像。
35.第三方面，本技术实施例提供了一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，在处理器执行计算机程序时，实现如第一方面任一项的方法。
36.本技术实施例所提供的图像处理方法，通过将目标图像分解为高频分量，中频分量和低频分量，对三种分量分别进行处理，最后将三种分量处理后的结果叠加得到处理后的目标图像，使得处理后的目标图像图像细节更加突出，信噪比更高。
附图说明
37.后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本技术实施例的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比值绘制的。附图中：
38.图1为本技术实施例提供的一种图像处理方法；
39.图2为本技术实施例提供的又一种图像处理方法；
40.图3为本技术实施例提供的一种图像处理装置。
具体实施方式
41.下面结合本发明实施例附图进一步说明本发明实施例具体实现。
42.实施例一
43.请参阅图1，第一方面，本技术实施例提供了一种图像处理方法，包括：
44.s101：根据预设图像滤波算法对目标图像进行图像滤波，得到目标图像的高频分量，中频分量和低频分量；
45.具体地，目标图像在空间域的函数，用于表征目标图像在空间域的灰度分布。优选地，这里可以将目标图像在空间域的函数通过傅里叶变换变换为频率域的函数，再根据预设图像滤波算法对目标图像在频率域的函数进行图像滤波，得到目标图像的高频分量，中频分量和低频分量，如此，可以能够更加便捷准确地分理出目标图像中的高频分量，中频分量和低频分量，便于后续对各个分量分别处理。目标图像的高频分量是指目标图像在频率域的函数中频率较高的分量，对应着目标图像灰度值变化剧烈的部分，即目标图像的边缘或者细节部分；目标图像的中频分量是指目标图像在频率域的函数中频率中等的分量，对应着目标图像灰度值变化中等的部分，即图像的基本结构；目标图像的低频分量是指目标图像在频率域的函数中频率较低的分量，对应着目标图像灰度值变化缓慢的部分，即图像的背景部分。需要说明的是，这里的频率较高，频率中等，频率较低的划分界限可以是根据实际需要人为预设的划分界限，预设的图像滤波算法可以包含根据实际需要人为预设的划分界限。例如，可以设定目标图像在频率域的函数中高于a的部分为高频分量，低于a但大于b的部分为中频分量，小于b的部分为低频分量，a和b为根据实际需要人为预设的数值。当然，此处只是示例性说明，并不代表本技术局限于此。
46.s102：对目标图像进行第一处理得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像；
47.此处详细说明，对目标图像进行第一处理后可以得到体现目标图像各个部分灰度分布的第一处理子图像。例如：对目标图像在空间域的函数进行m
×
n均方差计算，即将目标图像分为m
×
n部分，m和n可以根据实际需要人为设定，计算目标图像每部分的灰度值的均方差，并用计算得到的均方差代替对应部分各个像素点的灰度值，将m
×
n个部分的均方差作为自适应增益系数，也即将经过第一处理后目标图像在空间域上各个像素点与对应的均方差的对应关系作为第一处理子图像在空间域的函数。将目标图像的高频分量在空间域的函数与第一处理子图像在空间域的函数相乘，得到第一子图像在空间域的函数。如此，能够对目标图像的高频分量进一步增益，并且不同的目标图像增益的程度也不同，即能够对目标图像的高频分量进行自适应增益，也使得处理后的目标图像边缘和细节更加突出。
48.s103:对目标图像的中频分量进行动态范围映射得到第二子图像；
49.具体地，图像的动态范围是指图像中最暗的像素点的像素值到最亮的像素点的像素值的范围，图像中最暗的像素点的像素值为图像的动态范围的最小值，图像中最亮的像素点的像素值为图像的动态范围的最大值。优选地，可以将目标图像的中频分量对应的像素点的像素值从小到大统计像素点个数，将第c个像素点的像素值作为目标图像的中频分
量的动态范围的最小值，将目标图像的中频分量对应的像素点的像素值从大到小统计像素点个数，将第d个像素点的像素值作为目标图像的中频分量的动态范围的最大值，其中c和d可以是根据实际需要人为设定的数，一般均取100左右，本技术对此不做限制。如此，可以减小中频分量对应的动态范围的误差，有利于后续处理。
50.动态范围映射是指建立像素值区间[c,d]与[0,255]的映射关系，将像素值在[c,d]间的像素点的像素值映射到区间[0,255]上，即将像素值在[c,d]间的各个像素点的像素值转换为[0,255]间的各个唯一的值，可以通过线性移位算法，对数映射算法，分段函数映射算法，自适应性对数映射算法，高动态范围图像可视化算法，对数分段映射算法等完成这种映射和转换，本技术对此不做限制。由此得到的各个像素点与[0,255]区间上各值的对应关系作为第二子图像的函数。
[0051]
s104:对目标图像的低频分量进行第二处理得到第二处理子图像，对目标图像的低频分量进行第三处理得到第三处理子图像，以第一预设比例合成第二处理子图像和第三处理子图像得到第三子图像；
[0052]
此处详细说明，第二处理可以是双平台直方图均衡，第三处理可以是直方图双向均衡，第一预设比例可以是根据实际需要人为设定的比例，一般取一比一，即以1：1的比例合成第二处理子图像和第三处理子图像。如此，可以使得处理后的目标图像背景更加纯净，信噪比更高。
[0053]
双平台直方图均衡是指选择两个合适的平台阈值t1和t2，其中t1>t2，目标图像的低频分量在空间域灰度值的分布可以通过直方图表示，将灰度值大于t1的像素点的灰度值的直方图值更换为t1，即将灰度值大于t1的像素点的灰度值更换为t1，将灰度值小于t2的像素点的灰度值的直方图值更换为t2，即将灰度值小于t2的像素点的灰度值更换为t2。如此可以有效地抑制目标图像的低频分量中的噪声，增强低频分量的细节表现。
[0054]
直方图双向均衡是指既对直方图的灰度密度进行均衡化处理又对直方图的灰度间距进行均衡化处理。对直方图的灰度密度进行均衡化处理是指将输入的直方图近似地变换为具有均匀密度分布的直方图，如此可以增加图像的动态范围和对比度。对直方图的灰度间距进行均衡化处理是指把各像素点的灰度在显示范围内等间距排列。如此可以增强图像的细节和清晰度。
[0055]
当然，第一处理和第二处理可以均为双平台直方图均衡，也可以均为直方图双向均衡，还可以第二处理为直方图双向均衡，第三处理是双平台直方图均衡，本技术对此不做限制。
[0056]
s105:以第二预设比例合成第一子图像，第二子图像和第三子图像。
[0057]
具体地，第二预设比例可以是根据实际需要人为设定的比例，例如，如果想突出处理后目标图像的边缘和细节，可以将第一子图像的比例设置的大一些，如果想突出处理后的目标图像的基本结构，可以将第二子图像的比例设置的大一些，如果想突出处理后的目标图像的背景，可以将第三子图像的比例设置的大一些，本技术对此不做限制。如此，可以有效的增强目标图像的边缘和细节，基本结构和背景，也便于更加灵活的调整处理后的目标图像的风格。
[0058]
可选地，在本技术的一种实施例中，对目标图像进行第一处理得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像，包括：
[0059]
对目标图像进行均方差计算得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像。
[0060]
例如：对目标图像在空间域的函数进行m
×
n均方差计算，即将目标图像分为m
×
n部分，m和n可以根据实际需要人为设定，计算目标图像每部分的灰度值的均方差，并用计算得到的均方差代替对应部分各个像素点的灰度值，将m
×
n个部分的均方差作为自适应增益系数，也即将经过第一处理后目标图像在空间域上各个像素点与对应的均方差的对应关系作为第一处理子图像在空间域的函数。将目标图像的高频分量在空间域的函数与第一处理子图像在空间域的函数相乘，得到第一子图像在空间域的函数。如此，能够对目标图像的高频分量进一步增益，并且不同的目标图像增益的程度也不同，即能够对目标图像的高频分量进行自适应增益，使得处理后的目标图像边缘和细节更加突出。
[0061]
可选地，在本技术的一种实施例中，对目标图像的中频分量进行动态范围映射得到第二子图像，包括：
[0062]
获取目标图像的中频分量的动态范围；
[0063]
建立中频分量的动态范围与第一预设区间的映射关系，并将中频分量的动态范围映射到第一预设区间。
[0064]
具体地，图像的动态范围是指图像中最暗的像素点的像素值到最亮的像素点的像素值的范围，图像中最暗的像素点的像素值为图像的动态范围的最小值，图像中最亮的像素点的像素值为图像的动态范围的最大值。优选地，可以将目标图像的中频分量对应的像素点的像素值从小到大统计像素点个数，将第c个像素点的像素值作为目标图像的中频分量的动态范围的最小值，将目标图像的中频分量对应的像素点的像素值从大到小统计像素点个数，将第d个像素点的像素值作为目标图像的中频分量的动态范围的最大值，其中c和d可以是根据实际需要人为设定的数，一般均取100左右，本技术对此不做限制。如此，可以减小中频分量对应的动态范围的误差，有利于后续处理。
[0065]
动态范围映射是指建立像素值区间[c,d]与[0,255]的映射关系，将像素值在[c,d]间的像素点的像素值映射到区间[0,255]上，即将像素值在[c,d]间的各个像素点的像素值转换为[0,255]间的各个唯一的值，可以通过线性移位算法，对数映射算法，分段函数映射算法，自适应性对数映射算法，高动态范围图像可视化算法，对数分段映射算法等完成这种映射和转换，本技术对此不做限制。由此得到的各个像素点与[0,255]区间上各值的对应关系作为第二子图像的函数。
[0066]
可选地，在本技术的一种实施例中，对目标图像的低频分量进行第二处理得到第二处理子图像，包括：
[0067]
对目标图像的低频分量进行双平台直方图均衡得到第二处理子图像。
[0068]
双平台直方图均衡是指选择两个合适的平台阈值t1和t2，其中t1>t2，目标图像的低频分量在空间域灰度值的分布可以通过直方图表示，将灰度值大于t1的像素点的灰度值的直方图值更换为t1，即将灰度值大于t1的像素点的灰度值更换为t1，将灰度值小于t2的像素点的灰度值的直方图值更换为t2，即将灰度值小于t2的像素点的灰度值更换为t2。如此可以有效地抑制目标图像的低频分量中的噪声，增强低频分量的细节。
[0069]
可选地，在本技术的一种实施例中，目标图像的低频分量进行第三处理得到第三处理子图像，包括：
[0070]
对目标图像的低频分量进行直方图双向均衡得到第三处理子图像。
[0071]
直方图双向均衡是指既对直方图的灰度密度进行均衡化处理又对直方图的灰度间距进行均衡化处理。对直方图的灰度密度进行均衡化处理是指将输入的直方图近似地变换为具有均匀密度分布的直方图，如此可以增加图像的动态范围和对比度。对直方图的灰度间距进行均衡化处理是指把各像素点的灰度在显示范围内等间距排列。如此可以增强图像的细节和清晰度。
[0072]
请参阅图2，图2为本技术实施例提供的又一种图像处理方法，包括：根据预设图像滤波算法对目标图像进行图像滤波，得到目标图像的高频分量，中频分量和低频分量；对目标图像进行均方差计算得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像；获取目标图像的中频分量的动态范围；建立中频分量的动态范围与第一预设区间的映射关系，并将中频分量的动态范围映射到第一预设区间；对目标图像的低频分量进行双平台直方图均衡得到第二处理子图像，对目标图像的低频分量进行直方图双向均衡得到第三处理子图像，以第一预设比例合成第二处理子图像和第三处理子图像得到第三子图像；以第二预设比例合成第一子图像，第二子图像和第三子图像。如此，能够使得处理后的目标图像图像细节更加突出，信噪比更高。
[0073]
实施例二
[0074]
第二方面，本技术实施例提供了一种图像处理装置20，包括：
[0075]
图像分解模块201，第一计算模块202，第二计算模块203，第三计算模块204和图像合成模块205；
[0076]
图像分解模块201，第一计算模块202，第二计算模块203，第三计算模块204和图像合成模块205可以集成为一个数据处理模块，此处按不同功能将其划分为五个虚拟的模块，并不代表其实际的硬件结构。
[0077]
图像分解模块201用于根据预设图像滤波算法对目标图像进行图像滤波，得到目标图像的高频分量，中频分量和低频分量；
[0078]
具体地，目标图像在空间域的函数，用于表征目标图像在空间域的灰度分布。优选地，这里可以将目标图像在空间域的函数通过傅里叶变换变换为频率域的函数，再根据预设图像滤波算法对目标图像在频率域的函数进行图像滤波，得到目标图像的高频分量，中频分量和低频分量，如此，可以能够更加便捷准确地分理出目标图像中的高频分量，中频分量和低频分量，便于后续对各个分量分别处理。目标图像的高频分量是指目标图像在频率域的函数中频率较高的分量，对应着目标图像灰度值变化剧烈的部分，即目标图像的边缘或者细节部分；目标图像的中频分量是指目标图像在频率域的函数中频率中等的分量，对应着目标图像灰度值变化中等的部分，即图像的基本结构；目标图像的低频分量是指目标图像在频率域的函数中频率较低的分量，对应着目标图像灰度值变化缓慢的部分，即图像的背景部分。需要说明的是，这里的频率较高，频率中等，频率较低的划分界限可以是根据实际需要人为预设的划分界限，预设的图像滤波算法可以包含根据实际需要人为预设的划分界限。例如，可以设定目标图像在频率域的函数中高于根据实际需要人为预设的a的部分为高频分量，低于a但大于根据实际需要人为预设的b的部分为中频分量，小于b的部分为低频分量。当然，此处只是示例性说明，并不代表本技术局限于此。
[0079]
第一计算模块202用于对目标图像进行第一处理得到第一处理子图像，并将第一
处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像；
[0080]
此处详细说明，对目标图像进行第一处理后可以得到体现目标图像各个部分灰度分布的第一处理子图像。例如：对目标图像在空间域的函数进行m
×
n均方差计算，即将目标图像分为m
×
n部分，m和n可以根据实际需要人为设定，计算目标图像每部分的灰度值的均方差，并用计算得到的均方差代替对应部分各个像素点的灰度值，将m
×
n个部分的均方差作为自适应增益系数，也即将经过第一处理后目标图像在空间域上各个像素点与对应的均方差的对应关系作为第一处理子图像在空间域的函数。将目标图像的高频分量在空间域的函数与第一处理子图像在空间域的函数相乘，得到第一子图像在空间域的函数。如此，能够对目标图像的高频分量进一步增益，并且不同的目标图像增益的程度也不同，即能够对目标图像的高频分量进行自适应增益，使得处理后的目标图像边缘和细节更加突出。
[0081]
第二计算模块203用于对目标图像的中频分量进行动态范围映射得到第二子图像；
[0082]
具体地，图像的动态范围是指图像中最暗的像素点的像素值到最亮的像素点的像素值的范围，图像中最暗的像素点的像素值为图像的动态范围的最小值，图像中最亮的像素点的像素值为图像的动态范围的最大值。优选地，可以将目标图像的中频分量对应的像素点的像素值从小到大统计像素点个数，将第c个像素点的像素值作为目标图像的中频分量的动态范围的最小值，将目标图像的中频分量对应的像素点的像素值从大到小统计像素点个数，将第d个像素点的像素值作为目标图像的中频分量的动态范围的最大值，其中c和d可以是根据实际需要人为设定的数，一般均取100左右，本技术对此不做限制。如此，可以减小中频分量对应的动态范围的误差，有利于后续处理。
[0083]
动态范围映射是指建立像素值区间[c,d]与[0,255]的映射关系，将像素值在[c,d]间的像素点的像素值映射到区间[0,255]上，即将像素值在[c,d]间的各个像素点的像素值转换为[0,255]间的各个唯一的值，可以通过线性移位算法，对数映射算法，分段函数映射算法，自适应性对数映射算法，高动态范围图像可视化算法，对数分段映射算法等完成这种映射和转换，本技术对此不做限制。由此得到的各个像素点与[0,255]区间上各值的对应关系作为第二子图像的函数。
[0084]
第三计算模块204用于对目标图像的低频分量进行第二处理得到第二处理子图像，对目标图像的低频分量进行第三处理得到第三处理子图像，以第一预设比例合成第二处理子图像和第三处理子图像得到第三子图像；
[0085]
此处详细说明，第二处理可以是双平台直方图均衡，第三处理可以是直方图双向均衡，第一预设比例可以是根据实际需要人为设定的比例，一般取一比一，即以1：1的比例合成第二处理子图像和第三处理子图像。如此，可以使得处理后的目标图像背景更加纯净，信噪比更高。
[0086]
双平台直方图均衡是指选择两个合适的平台阈值t1和t2，其中t1>t2，目标图像的低频分量在空间域灰度值的分布可以通过直方图表示，将灰度值大于t1的像素点的灰度值的直方图值更换为t1，即将灰度值大于t1的像素点的灰度值更换为t1，将灰度值小于t2的像素点的灰度值的直方图值更换为t2，即将灰度值小于t2的像素点的灰度值更换为t2。如此可以有效地抑制目标图像的低频分量中的噪声，增强低频分量的细节。
[0087]
直方图双向均衡是指既对直方图的灰度密度进行均衡化处理又对直方图的灰度
间距进行均衡化处理。对直方图的灰度密度进行均衡化处理是指将输入的直方图近似地变换为具有均匀密度分布的直方图，如此可以增加图像的动态范围和对比度。对直方图的灰度间距进行均衡化处理是指把各像素点的灰度在显示范围内等间距排列。如此可以增强图像的细节和清晰度。
[0088]
当然，第一处理和第二处理可以均为双平台直方图均衡，也可以均为直方图双向均衡，还可以第二处理为直方图双向均衡，第三处理是双平台直方图均衡，本技术对此不做限制。
[0089]
图像合成模块205用于以第二预设比例合成第一子图像，第二子图像和第三子图像。
[0090]
具体地，第二预设比例可以是根据实际需要人为设定的比例，例如，如果想突出处理后目标图像的边缘和细节，可以将第一子图像的比例设置的大一些，如果想突出处理后的目标图像的基本结构，可以将第二子图像的比例设置的大一些，如果想突出处理后的目标图像的背景，可以将第三子图像的比例设置的大一些，本技术对此不做限制。如此，可以有效的增强目标图像的边缘和细节，基本结构和背景，也便于更加灵活的调整处理后的目标图像的风格。
[0091]
可选地，在本技术的一种实施例中，第一计算模块202用于对目标图像进行第一处理得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像，包括：
[0092]
对目标图像进行均方差计算得到第一处理子图像，并将第一处理子图像与目标图像的高频分量相乘得到第一子图像。
[0093]
例如：对目标图像在空间域的函数进行m
×
n均方差计算，即将目标图像分为m
×
n部分，m和n可以根据实际需要人为设定，计算目标图像每部分的灰度值的均方差，并用计算得到的均方差代替对应部分各个像素点的灰度值，将m
×
n个部分的均方差作为自适应增益系数，也即将经过第一处理后目标图像在空间域上各个像素点与对应的均方差的对应关系作为第一处理子图像在空间域的函数。将目标图像的高频分量在空间域的函数与第一处理子图像在空间域的函数相乘，得到第一子图像在空间域的函数。如此，能够对目标图像的高频分量进一步增益，并且不同的目标图像增益的程度也不同，即能够对目标图像的高频分量进行自适应增益，使得处理后的目标图像边缘和细节更加突出。
[0094]
可选地，在本技术的一种实施例中，第二计算模块203用于对目标图像的中频分量进行动态范围映射得到第二子图像，包括：
[0095]
获取目标图像的中频分量的动态范围；
[0096]
建立中频分量的动态范围与第一预设区间的映射关系，并将中频分量的动态范围映射到第一预设区间。
[0097]
具体地，图像的动态范围是指图像中最暗的像素点的像素值到最亮的像素点的像素值的范围，图像中最暗的像素点的像素值为图像的动态范围的最小值，图像中最亮的像素点的像素值为图像的动态范围的最大值。优选地，可以将目标图像的中频分量对应的像素点的像素值从小到大统计像素点个数，将第c个像素点的像素值作为目标图像的中频分量的动态范围的最小值，将目标图像的中频分量对应的像素点的像素值从大到小统计像素点个数，将第d个像素点的像素值作为目标图像的中频分量的动态范围的最大值，其中c和d
可以是根据实际需要人为设定的数，一般均取100左右，本技术对此不做限制。如此，可以减小中频分量对应的动态范围的误差，有利于后续处理。
[0098]
动态范围映射是指建立像素值区间[c,d]与[0,255]的映射关系，将像素值在[c,d]间的像素点的像素值映射到区间[0,255]上，即将像素值在[c,d]间的各个像素点的像素值转换为[0,255]间的各个唯一的值，可以通过线性移位算法，对数映射算法，分段函数映射算法，自适应性对数映射算法，高动态范围图像可视化算法，对数分段映射算法等完成这种映射和转换，本技术对此不做限制。由此得到的各个像素点与[0,255]区间上各值的对应关系作为第二子图像的函数。
[0099]
可选地，在本技术的一种实施例中，第三计算模块204用于对目标图像的低频分量进行第二处理得到第二处理子图像，包括：
[0100]
对目标图像的低频分量进行双平台直方图均衡得到第二处理子图像。
[0101]
对目标图像的低频分量进行双平台直方图均衡得到第二处理子图像。
[0102]
双平台直方图均衡是指选择两个合适的平台阈值t1和t2，其中t1>t2，目标图像的低频分量在空间域灰度值的分布可以通过直方图表示，将灰度值大于t1的像素点的灰度值的直方图值更换为t1，即将灰度值大于t1的像素点的灰度值更换为t1，将灰度值小于t2的像素点的灰度值的直方图值更换为t2，即将灰度值小于t2的像素点的灰度值更换为t2。如此可以有效地抑制目标图像的低频分量中的噪声，增强低频分量的细节。
[0103]
可选地，在本技术的一种实施例中，第三计算模块204用于对目标图像的低频分量进行第三处理得到第三处理子图像，包括：
[0104]
对目标图像的低频分量进行直方图双向均衡得到第三处理子图像。
[0105]
直方图双向均衡是指既对直方图的灰度密度进行均衡化处理又对直方图的灰度间距进行均衡化处理。对直方图的灰度密度进行均衡化处理是指将输入的直方图近似地变换为具有均匀密度分布的直方图，如此可以增加图像的动态范围和对比度。对直方图的灰度间距进行均衡化处理是指把各像素点的灰度在显示范围内等间距排列。如此可以增强图像的细节和清晰度。
[0106]
实施例三
[0107]
第三方面，本技术实施例提供了一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，在处理器执行计算机程序时，实现如实施例一的方法。
[0108]
本技术实施例的存储介质以多种形式存在，包括但不限于：
[0109]
(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括：智能手机(例如iphone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
[0110]
(2)超移动个人计算机设备：这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：pda、mid和umpc设备等，例如ipad。
[0111]
(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括：音频、视频播放器(例如ipod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
[0112]
(4)其他具有数据交互功能的电子设备。
[0113]
至此，已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然
可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序，以实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理可以是有利的。
[0114]
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmable logic device,pld)(例如现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardware description language，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advanced boolean expression language)、ahdl(altera hardware description language)、confluence、cupl(cornell university programming language)、hdcal、jhdl(java hardware description language)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(ruby hardware description language)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speed integrated circuit hardware description language)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
[0115]
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc 625d、atmel at91sam、microchip pic18f26k20以及silicone labs c8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
[0116]
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
[0117]
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本技术时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
[0118]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0119]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0120]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0121]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0122]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0123]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0124]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0125]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0126]
本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的
形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0127]
本技术可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定事务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本技术，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行事务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
[0128]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0129]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。