李登良

摘要：由于太空環(huán)境復(fù)雜多變，使探測到的太空圖像背景復(fù)雜、對比度和清晰度等因素較低，這都嚴(yán)重影響了其后續(xù)處理的實時性與準(zhǔn)確性。為此，本文提出了一種可在復(fù)雜環(huán)境下對探測到的太空現(xiàn)場圖像增強的多尺度離散小波變換算法。首先將RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSV空間的H分量、S分量、V分量;然后通過采用多尺度小波變換在頻域增強該顏色空間的V分量，同時利用相關(guān)系數(shù)使S分量隨著V分量的增強進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整;最后將處理后的H、s、v分量圖像轉(zhuǎn)換到RGB空間合成目標(biāo)圖像，得到一種對比度清晰的空間圖像。將該算法與圖像增強算法進(jìn)行比較。實驗結(jié)果表明：該方法在使清晰度得到增強的同時細(xì)節(jié)信息也增強，排除復(fù)雜天氣的干擾，大幅提高空間探測圖像的對比度、清晰度。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)場圖像 小波變換 HSV空間 頻域增強 清晰度

1 引言

隨著科技的進(jìn)步，人類對太空的探索也在不斷加深，由于小行星本身對宇宙發(fā)展的揭秘以及其可能存在的豐富礦藏使得人類對小行星的探測熱情不斷升高。這給我們對空間探測造成了極大的不便，給我們對空間資源等的探索使用造成了難以估量的損失。因此對空間小行星等的探測研究有著重大的現(xiàn)實意義。由于空間小行星所處環(huán)境復(fù)雜，在現(xiàn)實條件下采集圖像時會受光線、運動、采集時間、圖像背景以及對比度等因素影響，使其拍攝圖像質(zhì)量嚴(yán)重偏低，使得現(xiàn)有識別檢測技術(shù)都有一定的使用局限性。

2 算法實現(xiàn)流程

如何將復(fù)雜天氣下空間探測圖像的低頻分量和高頻分量正確、快速分離，是低照度圖像增強的關(guān)鍵。為此，根據(jù)顏色空間各分量的相關(guān)性及小波變換可以有效分離圖像的高、低頻信息的特點，提出了基于HSV空間的小波變換圖像增強算法，減小復(fù)雜環(huán)境因素對空間探測圖像清晰影響，算法流程如圖1所示。

3 RGB轉(zhuǎn)到HSV圖像空間

RGB顏色模型是一種面向設(shè)備的顏色空間;HSV用顏色的三個基本屬性

色調(diào)（hue）、飽和度（saturation）和明度（value）來表示色彩，是一種面向視覺感知的顏色模型，能較好的反應(yīng)人對色彩的感知和鑒別，所以非常適合于圖像處理。

4 V、S分量圖像處理

對V分量圖像進(jìn)行小波變換及其逆變換，在頻域中利用雙邊濾波進(jìn)行背景估計，去除噪聲的同時增強圖像的細(xì)節(jié)部分;通過相關(guān)系數(shù)關(guān)系對S分量進(jìn)行自適應(yīng)增強及直方圖拉伸處理將最終得到的v、H、S轉(zhuǎn)換到RGB空間，并進(jìn)行合成顯示得到清晰的空間探測圖像。

4.1 小波域變換

針對空間探測圖像能量分布比較集中的特點，對小波系數(shù)進(jìn)行二級分解之后對低頻

子帶進(jìn)行處理，對處理過后的低頻子帶圖像進(jìn)行逆變換重構(gòu)。

4.2 S分量的自適應(yīng)增強及直方圖拉伸

由于飽和度分量包含了大量的圖像細(xì)節(jié)，因此在進(jìn)行圖像增強時，應(yīng)該充分利用飽和度分量，而且圖像顏色的飽和程度也會直接影響到圖像的亮度。

4.3 合成圖像

將經(jīng)過上述變換處理之后的H、S、V分量變換到RGB顏色空間，并顯示。（清晰度，指圖像中各細(xì)部影紋及其邊界的清晰程度。通過看圖像的清晰程度來比較圖像質(zhì)量。）

5 實例及結(jié)果分析

實驗共選取2幅典型復(fù)雜環(huán)境下的現(xiàn)場空間探測圖像進(jìn)行增強處理，其中圖像1為640x480像素的遮光圖像;圖像2為103lx1488像素的亮度較弱的陰暗圖像。為了驗證本文算法的性能，將其與處理前圖像進(jìn)行對比，實驗結(jié)果如圖2及表1所示。

由合成顯示圖像及表1知可知，處理后的圖像達(dá)到令人滿意的效果。本文的算法按照小波分解在頻域調(diào)整亮度的同時，自適應(yīng)地增強色度和飽和度，對具有亮暗細(xì)節(jié)的圖像增強效果非常顯著，不但可以保留亮細(xì)節(jié)處的顏色，而且可以增強暗細(xì)節(jié)，同時做到了圖像顏色基本不失真。增強后的圖像無論是明度、色度、飽和度等方面均優(yōu)于處理前。

6 結(jié)論

（1）本文通過將空間探測圖像的RGB空間變換到HSV空間，對V分量采用小波變換，充分利用低頻子帶信息，同時抑制高頻子帶及噪聲;通過相關(guān)系數(shù)對S、H分量處理，合成顯示目標(biāo)圖像?？梢詫?fù)雜環(huán)境下的背景處理成相對清晰的背景模式。

（2）采用的離散小波變換及其逆變換的系數(shù)特征去除空間探測圖像中的低頻成份大幅提高了圖像的清晰度，該方法有效的解決了復(fù)雜環(huán)境對空間探測圖像的影響，簡單可行，且成本較低。

參考文獻(xiàn)

[1]莊緒霞，阮寧娟，趙思思.近地小行星天基光學(xué)監(jiān)測與識別技術(shù)研究[J].空間碎片研究.2018.18（1）：1-11.

[2]焦維新，鐘俊.近地小行星探測目標(biāo)選擇[J]地球物理學(xué)報.2016，59（11）：39553959.

[3]任行行，屈楨深，劉學(xué)軍.基于特征跟蹤的空間交會接近目標(biāo)位姿測量研究[J].計算機工程與應(yīng)用，2008，44（28）：204—_210.

[4]曹春萍，梁慧.圖像邊緣檢測中的改進(jìn)算法[J].上海理工大學(xué)學(xué)報，2003，35（2）：157-160.