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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于分级聚类的直方图自适应均衡化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115187493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210706239.5，技术领域涉及：G06T5/40；该发明授权一种基于分级聚类的直方图自适应均衡化方法是由饶云波;吕青松;易玉玲设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分级聚类的直方图自适应均衡化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分级聚类的直方图均衡化方法，属于图像处理技术领域。本发明包括：对原始图像灰度化并统计其直方图，对直方图映射到一维点值进行分级聚类及其方案遍历，叠加相应组合的均衡化方式并求判据指标首个满足评估条件的均衡化图像作为最优判据指标的均衡化图像，最终的均衡化结果。本发明能够容忍图像中局部噪声及局部亮斑的干扰性情况，鲁棒性高。能够自动寻优最佳均衡化图像。本发明除了可以自动寻优外，可以手动的根据需求调整所需区间的是否均衡化，具备先验知识的情况下，本发明将更快得出预期结果。本发明复现简单，无需设定任何参数，基础硬件要求较低，无需大量、繁琐的预训练过程。

本发明授权一种基于分级聚类的直方图自适应均衡化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分级聚类的直方图自适应均衡化方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤S1，对原始图像灰度化，得到灰度化图像，定义所述灰度化图像的尺寸为M×N； 统计所述灰度化图像的直方图，得到灰度直方图； 步骤S2，将灰度直方图映射到一维点值，得到M×N个点值；并初始化分级精度K为1； 步骤S3，基于分级精度K的当前取值，将M×N个点值分为K类，以每一类作为一个组合元素，得到当前分级的2K-1个均衡化模式； 步骤S4，设置当前分级的每种类别的均衡化区间； 步骤S5，依次遍历当前分级的每一种均衡模式，基于当前均衡模式包括的类别所对应的均衡化区间，进行均衡化处理，得到当前的均衡化图像； 基于预置的图像质量衡量指标获取当前的均衡化图像的均衡评估值； 检测当前的均衡化图像的均衡评估值是否达到预置条件，若是，则停止遍历，基于当前的均衡化处理图像得到最终的均衡化结果； 否则，当遍历完当前分级的所有均衡模式，均未得到均衡评估值达到预置条件的均衡化图像时，更新分级精度K=K+1，再继续执行步骤S3； 其中，步骤S4中，设置当前分级的每种类别的均衡化区间具体为： 若K=1，即表示原图均衡化，其对应的均衡区间为[0,255]； 若K=2，包括两个类别：类别1和类别2，基于类别1的像素值最小值x1与像素值最大值x2，得到区间1为[x1,x2]，基于类别2的像素值最小值x3与像素值最大值x4，得到区间2为[x3,x4]，其中，x1≤x2≤x3≤x4； 设置类别1的均衡区间为[0,x2]，类别2的均衡区间为[x3，255]； 若K≥3，包括K个类别，分别记为类别1至类别K； 对任意第k个类别，基于第k个类别的像素值最小值x2k-1与像素值最大值x2k，得到区间k为[x2k-1,x2k]，其中，k=1,2，…，K，且x1≤x2≤…≤xK； 设置类别1的均衡化区间为[0,x2]，设置类别K的均衡化区间为[x2K-1,255]； 对于中间的任意第t个类别，设置其均衡化区间为[x2t-1,x2t]，其中，t=2,3，…，K-1。

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