基于分形维度最大化的单幅矿井图像细节增强算法

本申请涉及图像增强技术领域，尤其涉及一种基于分形维度最大化的单幅矿井图像细节增强算法，包括：获取原始图像，利用差分法计算其梯度；将图像的梯度作为度量，对原始图像进行分形分析，得到它的局部分形长度和局部分形维数数据；对局部分形维数矩阵进行分块，比较块内局部分形维数的大小，得到块内的最大值；根据分形理论进行逐像素梯度重构，组合得到理论上增强后的图像梯度；由重构得到的图像梯度、原始图像及其梯度计算增强后的图像像素值，最后重构图像。利用多尺度计算对矿井图像进行分形分析，能够很好地捕捉图像中的许多细节信息，通过采用最大化分形维度的方式，不仅能够增强图像中的重要细节，还能够保持细节的自然性和图像的真实感。