王 蓉, 孫玉秋 (長(zhǎng)江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院, 湖北 荊州 434023)
基于直方圖處理的局部圖像增強(qiáng)算法研究
王 蓉, 孫玉秋 (長(zhǎng)江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院, 湖北 荊州 434023)
研究了空間域下基于直方圖處理的圖像增強(qiáng)算法。通過直方圖統(tǒng)計(jì)獲得具體參數(shù),根據(jù)平均值和方差調(diào)整圖像的強(qiáng)度和對(duì)比度,以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng)。由于對(duì)圖像進(jìn)行全局增強(qiáng),不能有效突出局部特征,因此重點(diǎn)闡明局部圖像增強(qiáng)的算法。試驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以有效增強(qiáng)圖像的局部細(xì)節(jié)。
圖像增強(qiáng);局部圖像增強(qiáng);直方圖處理
在進(jìn)行圖像處理前,需要獲取原始圖像。圖像在采集、傳送、變換過程中,會(huì)受到噪聲、曝光度、系統(tǒng)自身原因等各種因素的影響,這些往往會(huì)引起圖像降質(zhì)或是退化,影響圖像的視覺效果。因此對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理則顯得尤為必要,改善視覺效果,提高圖像質(zhì)量,將模糊的圖像變成清晰的圖像,以便人或機(jī)器對(duì)圖像更好的分析和理解。針對(duì)不同的分析目的,采取的圖像增強(qiáng)方法是不一樣的。比如有些圖像需要增強(qiáng)整體效果;有些圖像需要突出局部,或是邊緣特征。常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)有灰度變換、直方圖處理、空域平滑處理、頻域高(低)通濾波、梯度法、圖像銳化等。
圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容,即對(duì)獲取的圖像進(jìn)行加工,將原本模糊的圖像變清晰或是突出感興趣的圖像細(xì)節(jié)、邊緣特征,同時(shí)減少不必要的信息。圖像增強(qiáng)并不是改變或增加圖像的原始信息,而是依據(jù)原始圖像,采用相應(yīng)的算法,突出圖像的整體信息或局部信息。從技術(shù)上來看,圖像增強(qiáng)可分為2類,即空域圖像增強(qiáng)和頻域圖像增強(qiáng)??沼驁D像增強(qiáng)是直接對(duì)圖像的像素進(jìn)行處理,改變?cè)紙D像中像素的灰度值[1]。頻域增強(qiáng)則是通過傅里葉變換把原圖像從空間域變換到頻率域,再對(duì)圖像進(jìn)行處理。筆者主要研究在空間域里運(yùn)用直方圖處理對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)。
直方圖是圖像的一種統(tǒng)計(jì)表達(dá)方式,灰度級(jí)為[0,L-1]的圖像直方圖是離散函數(shù):
h(rk)=nk(k表示第k級(jí)灰度,nk是rk的像素個(gè)數(shù))
用以直觀表現(xiàn)圖像灰度級(jí)的分布。對(duì)直方圖進(jìn)行歸一化處理,通常用:
p(k)=nk/n
表示,這里n表示圖像的像素總數(shù)。
全局圖像增強(qiáng)是改變整幅圖像的對(duì)比度,使圖像變的清晰。常用的方法有直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。
1)直方圖均衡化 直方圖均衡化是根據(jù)直方圖統(tǒng)計(jì)出的數(shù)據(jù),利用累計(jì)直方圖實(shí)現(xiàn)圖像灰度級(jí)的重新映射,改變?cè)紙D像的直方圖分布情況。由此輸出的灰度級(jí)概率密度能夠均勻分布,提高圖像的對(duì)比度,清晰顯示整幅圖像[2]。但該方法可能造成圖像灰度級(jí)減少,部分細(xì)節(jié)消失。
2)直方圖規(guī)定化 直方圖規(guī)定化是根據(jù)實(shí)際情況,可以靈活選擇灰度級(jí)范圍。通過灰度映射函數(shù),使圖像的直方圖成為預(yù)先設(shè)定好的分布情況,增強(qiáng)整幅圖像的效果。由于直方圖規(guī)定化的靈活性,它比直方圖均衡化顯示的效果會(huì)更好一些。
全局圖像增強(qiáng)雖然提高了圖像的整體質(zhì)量,卻不能突出圖像的細(xì)節(jié)特征。在圖像處理中,很多情況下需要分析圖像的某一細(xì)節(jié),若用全局增強(qiáng)的方法則不能達(dá)到此效果[3]。由此需要對(duì)圖像進(jìn)行局部增強(qiáng),下面筆者具體闡述用直方圖統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)圖像進(jìn)行局部增強(qiáng)。
全局直方圖處理和局部直方圖處理,都是以平均值和方差(標(biāo)準(zhǔn)差)作為處理的基礎(chǔ)。在圖像全局處理中,平均值和方差是對(duì)整幅圖像的強(qiáng)度和對(duì)比度的初步調(diào)整[4]。r表示區(qū)間[0,L-1]上灰度的離散隨機(jī)變量,ri圖像直方圖顯示的灰度值,p(ri)表示對(duì)應(yīng)ri值的歸一化直方圖分量,r的灰度級(jí)平均值m(圖像的平均灰度)和灰度方差μ2分別為:
(1)
在Matlab中對(duì)局部直方圖算法的主要處理步驟為:假定處理中全局平均值為M,局部平均值為m,全局標(biāo)準(zhǔn)差(對(duì)比度)為D,局部標(biāo)準(zhǔn)差為d。①判斷圖像中的點(diǎn)(x,y)是暗還是亮,若該點(diǎn)的平均灰度滿足m≤k0,則該點(diǎn)為需要處理的對(duì)象。②判斷該點(diǎn)所處的這一區(qū)域的對(duì)比度是否需要增強(qiáng),若該點(diǎn)的局部標(biāo)準(zhǔn)差滿足d≤k2D,則該點(diǎn)為待處理點(diǎn)。③需設(shè)置對(duì)比度的最低值,滿足d≥k1D,其中k1≤k2。④將滿足上述3個(gè)條件的點(diǎn)(x,y),乘以固定的常數(shù)E(E是與需增強(qiáng)區(qū)域的灰度相乘,E為保持圖像的整體視覺效果, 選較低值)用于增加或減少該點(diǎn)與圖像的相關(guān)灰度級(jí)。其余不滿足條件的點(diǎn),保持原有像素值不變。⑤按以上步驟進(jìn)行逐點(diǎn)循環(huán),直到算完所有點(diǎn)。⑥經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)后上述步驟中的參數(shù)分別設(shè)置為E=4.0,k0=0.4,k1=0.02,k2=0.4,且均為正常數(shù)。選擇該像素點(diǎn)的領(lǐng)域?yàn)?×3鄰域。
圖1 試驗(yàn)結(jié)果
下面筆者以鎢絲圖像為例,分別對(duì)該圖進(jìn)行全局增強(qiáng)和局部增強(qiáng)。圖1(a)是原始圖像,圖像中部的鎢絲及支架非常清晰,而右邊的一根鎢絲只能隱約看到;圖1(b)是運(yùn)用全局增強(qiáng)的算法進(jìn)行的增強(qiáng)處理,同圖1(a)對(duì)比可以看到原來圖像亮的區(qū)域變暗了,較暗的區(qū)域變亮了,雖然可以看到右側(cè)的鎢絲,但效果并不明顯;圖1(c)是運(yùn)用局部增強(qiáng)算法處理的結(jié)果,其右側(cè)的鎢絲可以明顯的顯示出來,并且可以清晰的看到鎢絲上的紋路,同時(shí)圖像中部原來較亮的區(qū)域沒有太大的改變??梢姴捎镁植吭鰪?qiáng)的算法效果非常明顯,增強(qiáng)后的圖像清晰顯示出了右側(cè)鎢絲細(xì)節(jié)。
直方圖處理是空間域圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ),通過對(duì)直方圖的操作可以有效的用于圖像增強(qiáng)。圖像增強(qiáng)在醫(yī)學(xué)、軍事、交通、航空航天等領(lǐng)域都有廣闊的運(yùn)用。隨著圖像增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)圖像的精細(xì)程度、分辨率要求更高,使用單一的增強(qiáng)方法很難達(dá)到相當(dāng)滿意的效果,并且關(guān)于圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)具有很強(qiáng)的主觀因素。因此在以后的實(shí)踐中需要將多種方法有效的結(jié)合,以達(dá)到最佳效果,滿足分析研究的需要,大大提高圖像的使用價(jià)值。
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2012-10-24
國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60572048)。
王蓉(1989-),女,碩士生,現(xiàn)主要從事圖像處理方面的研究工作。
孫玉秋(1968-),女,博士,教授,現(xiàn)主要從事數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別方面的教學(xué)與研究工作;E-mail:yuqiusun@163.com。
TP391.41
A
1673-1409(2013)01-0025-03
[編輯] 洪云飛