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一種水下圖像增強(qiáng)算法的實(shí)現(xiàn)和仿真

2015-10-14 06:39:36波,顧
電子科技 2015年4期
關(guān)鍵詞:拉普拉斯圖像增強(qiáng)鄰域

黃 波,顧 青

(昆明船舶設(shè)備試驗(yàn)研究中心 第2研究室,云南 昆明 650051)

一種水下圖像增強(qiáng)算法的實(shí)現(xiàn)和仿真

黃 波,顧 青

(昆明船舶設(shè)備試驗(yàn)研究中心 第2研究室,云南 昆明 650051)

由于水下環(huán)境的特殊性和復(fù)雜性,使得水下圖像的質(zhì)量差、圖像對(duì)比度低。文中給出了一種基于空間域的圖像增強(qiáng)方法,該算法利用均值算法估計(jì)水下圖像背景,從原水下圖像衰減背景圖像,再對(duì)衰減背景之后的圖像進(jìn)行改進(jìn)的圖像銳化處理。通過對(duì)算法仿真結(jié)果的分析可知,處理后的圖像整體對(duì)比度明顯提升,同時(shí)使得目標(biāo)的邊緣更加清晰。

水下圖像;圖像增強(qiáng);銳化

水下光學(xué)成像技術(shù)是隨著激光技術(shù)、傳感器技術(shù)和光電成像技術(shù)的發(fā)展而形成的以水下攝像為基礎(chǔ)的視覺技術(shù)。由于水體本身的性質(zhì)和微生物的存在,造成了水下成像過程中水體對(duì)光的散射和吸收效應(yīng),使得水下圖像具有光照不均勻和對(duì)比度低等缺陷,影響了水下圖像的后期處理,例如圖像分割、特征提取以及目標(biāo)識(shí)別等[1-2]。所以,在對(duì)水下圖像處理之前,多數(shù)情況下都需要對(duì)水下圖像先進(jìn)行預(yù)處理,即增強(qiáng)處理。圖像增強(qiáng)是指根據(jù)特定的需要突出一幅圖像中的某些信息,同時(shí)削弱或者去除某些不需要的信息的處理方法,其主要目的是使處理后的圖像對(duì)某種特定的應(yīng)用來說,比原始圖像更適用。這類處理是為了某種應(yīng)用目的而改善圖像質(zhì)量的。處理結(jié)果使圖像更適合人觀察或機(jī)器識(shí)別系統(tǒng)。應(yīng)當(dāng)明確的是,增強(qiáng)處理并不能增強(qiáng)原始圖像的信息,其結(jié)果只能增強(qiáng)對(duì)某種信息的辨別能力,而同時(shí)這種處理有可能損失一些其他信息。

水下圖像增強(qiáng)技術(shù)[3-5]可以分為空間域圖像增強(qiáng)和頻率域圖像增強(qiáng)兩大類??臻g域圖像增強(qiáng)技術(shù)主要包括直方圖修正、灰度變換增強(qiáng)、圖像平滑以及圖像銳化等。在增強(qiáng)過程中可以采用單一的方法處理,但更多實(shí)際情況是采用幾種方法聯(lián)合處理,才能達(dá)到預(yù)期的增強(qiáng)效果?;叶茸儞Q和直方圖灰度修正技術(shù)都是直接針對(duì)像素灰度值的,與該像素所處的鄰域無關(guān),而空間域增強(qiáng)則是基于圖像中每一個(gè)小范圍(鄰域)內(nèi)的像素進(jìn)行灰度變換,某個(gè)點(diǎn)變換后的灰度由該點(diǎn)鄰域之內(nèi)的那些點(diǎn)灰度值共同決定,因此空間域增強(qiáng)也稱為鄰域運(yùn)算或鄰域?yàn)V波。頻率域圖像增強(qiáng)主要是在頻域中對(duì)原圖像進(jìn)行濾波處理。

1 水下成像特點(diǎn)分析

由于水下環(huán)境的的特殊性,大多數(shù)水下觀察和攝像系統(tǒng)都會(huì)采用主動(dòng)式輔助照明系統(tǒng),這使得水下圖像呈現(xiàn)以下的特點(diǎn):(1)由照明燈發(fā)出的光為匯聚光,其中心處亮度最強(qiáng)同時(shí)以徑向逐漸減弱的方式照明,反映到圖像上就是背景灰度分布不均勻。(2)水下成像過程中,水體對(duì)光的后向散射和吸收效應(yīng)帶來的非線性影響,使水下圖像有較嚴(yán)重的非均勻亮度和細(xì)節(jié)模糊,圖像對(duì)比度明顯變差。

2 水下圖像增強(qiáng)算法分析

在圖像處理過程中,利用迭代閾值法[6]、衰減固定背景法[7]、衰減當(dāng)前背景法[8]和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法[9]等方法,突出圖像中有用的信息,濾除各類噪聲、畸變等無用信息,從而提高圖像的襯度和對(duì)比度。由于在實(shí)際成像過程中,會(huì)有一些無目標(biāo)的背景圖像被拍攝下來,所以在圖像處理過程中可以預(yù)先對(duì)圖像做衰減背景處理,然后再利用圖像銳化的方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。

2.1 衰減背景

為獲得光照均勻、整體亮度較高的水下圖像,針對(duì)水下成像圖像的特點(diǎn),先對(duì)其背景進(jìn)行估計(jì),為后續(xù)圖像銳化做準(zhǔn)備。其具體步驟為:(1)選取一幅水下圖像,大小為1 128×1 504,如圖1所示。(2)對(duì)圖像進(jìn)行分塊,每塊大小為24×32,共2 209塊。(3)對(duì)每塊圖像采用均值進(jìn)行背景估計(jì),得到背景估計(jì)圖像。(4)利用原圖像減去背景估計(jì)圖像,得到所需濾除背景后的目標(biāo)圖像,如圖2所示。

圖1 原水下圖像

圖2 處理后的圖像

對(duì)比圖1和圖2可知,原圖經(jīng)過背景濾除處理之后,不僅保持了原圖像的信息,同時(shí)圖像部分亮度均勻。

2.2 圖像銳化

對(duì)于離散的二維圖像f(i,j),其二階偏微分為

(1)

(2)

將式(1)和式(2)相加得到圖像銳化的拉普拉斯算子

?2f=f(i+1,j)+f(i-1,j)+f(i,j+1)+f(i,j-1)-4f(i,j)

(3)

故對(duì)應(yīng)的濾波模板對(duì)應(yīng)為

(4)

根據(jù)拉普拉斯算子模板90°旋轉(zhuǎn)各向同性的特點(diǎn),可得對(duì)于45°旋轉(zhuǎn)各向同性的算子

(5)

同時(shí)根據(jù)高斯模板的思想,根據(jù)中心點(diǎn)的距離給模板周邊的點(diǎn)賦予不同的權(quán)重,可以得到模板

(6)

利用拉普拉斯算子進(jìn)行圖像銳化的過程中,在增強(qiáng)邊緣細(xì)節(jié)的同時(shí)也增強(qiáng)了噪聲,為了在取得良好銳化效果的同時(shí)把噪聲干擾降至最低,本文先對(duì)帶有噪聲的原始圖像進(jìn)行平滑濾波,然后再進(jìn)行銳化,增強(qiáng)邊緣和細(xì)節(jié)。

考慮高斯函數(shù)

(7)

其中,r2=x2+y2,σ為標(biāo)準(zhǔn)差。對(duì)h(r)進(jìn)行二階求導(dǎo),得到高斯-拉普拉斯算子

(8)

式(8)經(jīng)過離散化處理之后,就可以得到離散的拉普拉斯模板。

無論是拉普拉斯模板,還是高斯-拉普拉斯模板,其中的各系數(shù)和均為0。這說明這些算子在灰度恒定的區(qū)域響應(yīng)為0,即在銳化處理后的圖像中,原圖像的平滑區(qū)域接近于黑色,而原圖像中所有的邊緣、細(xì)節(jié)和灰度跳變點(diǎn)都作為黑背景中的高灰度部分突出顯示。在基于銳化的圖像增強(qiáng)中,希望在增強(qiáng)的邊緣和細(xì)節(jié)的同時(shí)能保留原圖像中的信息。為達(dá)到上述效果,可做如下處理

(9)

其中,Sharpen()表示銳化算子。

3 仿真結(jié)果及分析

利用Mathworks公司的Matlab軟件對(duì)上述算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,經(jīng)過處理后的圖像如圖3所示。

圖3 圖像銳化處理

通過對(duì)運(yùn)行結(jié)果分析可知,經(jīng)過本文所提算法的處理之后,原圖中的噪聲得到了有效抑制,同時(shí),高斯函數(shù)的參數(shù)σ越小,處理后的圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)效果越好,參數(shù)σ越大,則平滑效果越好。

4 結(jié)束語

本文通過對(duì)水下圖像成像特點(diǎn)的研究和分析,給出了衰減背景-圖像銳化處理的圖像增強(qiáng)算法。通過Matlab的仿真分析可知,經(jīng)過本文算法處理后,圖像的整體對(duì)比度明顯提升,同時(shí)使得目標(biāo)的邊緣更加清晰。

[1] 周建興,豈興明,矯津毅,等.Matlab從入門到精通[M].2版.北京:人民郵電出版社,2012.

[2]RafaelCGonzalez,RichardEWoods,etal.數(shù)字圖像處理[M].阮秋琦,譯.北京:電子工業(yè)出版社,2012.

[3]Jean-LucStarck,FionnMurtagh,EmmanuelJCandès,etal.Grayandcolorimagecontrastenhancementbythecurvelettransform[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2003(12):706-717.

[4]AriciT,DikbasS,AltunbasakY.Ahistogrammodificationframeworkanditsapplicationforimagecontrastenhancement[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2009(18):1921-1935.

[5]AgaianSS,SilverB,PanettaKA.Transformcoefficienthistogram-basedimageenhancementalgorithmsusingcontrastentropy[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2007(16):741-758.

[6] 嚴(yán)曲,趙躍龍.一種基于迭代閾值法的身份證圖像二值化算法研究[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2005,13(6):136-141.

[7] 孫飛飛.水下圖像增強(qiáng)和復(fù)原方法研究[D].青島:中國(guó)海洋大學(xué),2011.

[8] 陳大力.數(shù)字圖像處理中去噪算法的研究[D].沈陽:東北大學(xué),2008.

[9] 王繼芳.數(shù)字圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法研究與應(yīng)用[D].鄭州:解放軍信息工程大學(xué),2005.

Realization and Simulation of an Underwater Image Enhancement Algorithm

HUANG Bo,GU Qing

(Second Laboratory,Kunming Shipborne Equipment Research and Test Center,Kunming 650051,China)

The characteristic and complexity of the underwater environment makes the underwater image poor in quality and low in contrast.An image enhancement algorithm based on spatial domain is put forward in this paper.This algorithm utilizes the average algorithm to estimate the background image first,then subtracts the background image,and finally sharpens the image which has had its background subtracted.An analysis of the simulation result demonstrates that the contrast of images processed meliorates distinctly and the edge of the target is much clearer.

underwater image;image enhancement;image sharpening

2014- 09- 22

黃波(1985—),男,碩士,助理工程師。研究方向:靶場(chǎng)測(cè)量,數(shù)字圖像處理。E-mail:huangbwly@126.com。顧青(1972—),男,高級(jí)工程師。研究方向:靶場(chǎng)測(cè)量方法,靶場(chǎng)測(cè)試設(shè)備。

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.04.006

TP391.41

A

1007-7820(2015)04-020-03

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