張劍飛　高輝　張冠英　岳新　陳桂蘭　田淑梅

摘? 要： 孔穴作為纖維板的微觀屬性，其形狀，分布等微觀特征信息在一定程度上會(huì)影響到纖維板的質(zhì)量、性能、密度等物理指標(biāo)。由于纖維板剖面孔穴圖像采集時(shí)可能受到光線、環(huán)境等因素的影響，會(huì)在一定程度上造成圖像的局部區(qū)域存在灰度不均、變異等變質(zhì)問(wèn)題。文章充分考慮灰度特征和空間信息的相關(guān)性，利用灰熵理論的特性來(lái)構(gòu)造對(duì)比度增強(qiáng)指數(shù)，進(jìn)而通過(guò)對(duì)比度增強(qiáng)函數(shù)來(lái)調(diào)節(jié)圖像的增強(qiáng)區(qū)域。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，證明該方法使纖維板孔穴圖像的邊緣部分得到有效增強(qiáng)，具有一定的針對(duì)性和智能性，利于后期對(duì)孔穴的邊緣提取和進(jìn)一步處理。

關(guān)鍵詞： 孔穴; 灰熵; 圖像增強(qiáng); 纖維板

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號(hào)：1006-8228（2019）12-05-04

A cavity image enhancement method of fiberboard cross-section based on

local grey relational entropy

Zhang Jianfei， Gao Hui， Zhang Guanying， Yue Xin， Li Zhijun， Chen Guian， Tian Shumei

（School of Computer and Information Engineering， Heilongjiang University of Science and Technology， Harbin， Helongjiang 150027， China）

Abstract： Cavity is one of the microcosmic properties of the fiberboard， its shape and distribution will affect the quality， performance and density of fiberboard. Due to the influence of light， environment and other factors， the cavity image of fiberboard cross-section might bring some deterioration problems such as uneven gray level and variation in the local area of the image to a certain extent. Therefore， this paper fully considered the correlation between gray level features and spatial information， and used the characteristics of gray entropy theory to construct contrast enhancement index， and then increased the contrast. The experimental results show that this method can effectively enhance the edge of the cavity image of fiberboard， and has a certain pertinence and intelligence， which is conducive to the edge extraction and further processing of the cavity in the later stage.

Key words： cavity; gray entropy; image enhancement; fiberboard

0 引言

孔穴作為纖維板的微觀屬性，其形狀、分布等微觀特征信息在一定程度上會(huì)影響到纖維板的質(zhì)量、性能、密度等物理指標(biāo)[1]。但是，由于在纖維板剖面孔穴圖像采集過(guò)程中，照明系統(tǒng)亮度響應(yīng)范圍太小或不均勻，致使采集到的纖維板剖面孔穴圖像孔穴與背景難以區(qū)分、孔穴邊緣模糊或斷裂等，進(jìn)而導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確地提取和分析孔穴圖像，以及影響后續(xù)纖維板剖面孔穴相關(guān)特征參數(shù)檢測(cè)的準(zhǔn)確度 。因此，需要對(duì)纖維板剖面孔穴圖像做增強(qiáng)處理，抑制背景區(qū)域，加強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域，即孔穴區(qū)域，調(diào)整圖像的灰度值分布情況，從而達(dá)到增強(qiáng)纖維板剖面孔穴圖像的對(duì)比度，改善圖像質(zhì)量，使剖面圖像變得更加清晰 。

常用的空域圖像增強(qiáng)方法在處理圖像時(shí)大都是針對(duì)整個(gè)圖像中的同一灰度值或者同一頻率的所有像素，由于圖像的視覺(jué)感受不僅僅與像素灰度值有關(guān)，更與圖像局部的鄰域像素的灰度值有關(guān)，而局部增強(qiáng)主要是對(duì)圖像中局部區(qū)域的灰度進(jìn)行調(diào)整，提高圖像效果[2]。本文針對(duì)纖維板剖面孔穴圖像自身孔穴邊緣與背景對(duì)比度不明顯的特點(diǎn)，充分考慮和運(yùn)用圖像的局部像素分布信息，利用圖像局部鄰域窗口的像素灰度值的灰熵值作為圖像對(duì)比度的變換因子，構(gòu)造圖像的對(duì)比度變換函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)比度根據(jù)鄰域灰熵值的變化來(lái)自適應(yīng)變化。

1 灰熵理論

香農(nóng)將熵的概念引入信息論，指出熵是信息系統(tǒng)不確定性的度量。在圖像處理中，Shannon香農(nóng)熵被用來(lái)作為檢測(cè)圖像同質(zhì)性的度量標(biāo)準(zhǔn)，熵值越小，說(shuō)明同質(zhì)性越好;反之，熵值越大，說(shuō)明同質(zhì)性越差。

隨著灰色系統(tǒng)理論的發(fā)展，張岐山教授等人也對(duì)此理論進(jìn)行了深入研究，針對(duì)鄧氏灰色關(guān)聯(lián)分析存在的缺陷，于1996年，在《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》雜志上提出了灰色關(guān)聯(lián)熵的概念，把經(jīng)典熵理論與灰色系統(tǒng)理論相結(jié)合，明確指出“灰關(guān)聯(lián)熵是一種灰熵”[3-5]。

定義 設(shè)[X={xi|i=1，2，...，n}]是一個(gè)有限離散序列，[?i，xi≥0]，且[]

[i=1nxi=1] ，? ? ? ? ? ?（1）

則稱(chēng)

[H（X）=-i=1nxilnxix≠00x=0]? ? （2）

為序列X的灰熵。

相應(yīng)的，通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析計(jì)算灰關(guān)聯(lián)熵，

對(duì)[γ（x0（k），xi（k））=11+|x0（k）-xi（k）|255]進(jìn)行歸一化，

[roi'=roii=1mroi]，（i=1，2，...[， ]m） ? ?（3）

得到灰關(guān)聯(lián)熵

[H=-i=1mroi'ln（roi'）]? ? ? ?（4）

2 基于局部灰熵增強(qiáng)指數(shù)的纖維板剖面孔穴圖像增強(qiáng)方法

由于圖像邊緣點(diǎn)是灰度值與周?chē)袼氐幕叶戎涤胁▌?dòng)的點(diǎn)，平滑點(diǎn)是灰度值與周?chē)袼氐幕叶戎底兓鄬?duì)平緩，各個(gè)像素的灰度值相近，因此，滿足用灰熵理論的基本應(yīng)用原理來(lái)刻畫(huà)圖像中邊緣點(diǎn)和非邊緣點(diǎn)，當(dāng)待測(cè)點(diǎn)與鄰域窗口的像素灰度值有一定波動(dòng)時(shí)，鄰域窗口的灰熵值較小;反之，當(dāng)待測(cè)點(diǎn)處于非邊緣點(diǎn)時(shí)，鄰域的像素灰度值相對(duì)平緩，鄰域窗口的灰熵值較大。本算法把圖像的像素灰度分布屬性與灰熵理論所刻畫(huà)的平衡性相結(jié)合，利用灰熵作為基本的衡量因子構(gòu)造圖像的對(duì)比度增強(qiáng)函數(shù)，并實(shí)現(xiàn)圖像不同局部區(qū)域的灰熵值的自適應(yīng)變化，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整圖像的模糊局部對(duì)比度增強(qiáng)強(qiáng)度，最終實(shí)現(xiàn)圖像質(zhì)量的提高。算法流程圖如圖1所示。

算法步驟：

第1步 設(shè)一個(gè)大小為[M×N]的圖像可以表示為[f（k，l）（k=1，...，M-1;l=1，...， N-1）]，由于灰度圖像的像素范圍是[0，255]，值域中零值的出現(xiàn)可能造成灰熵的計(jì)算中對(duì)數(shù)的真數(shù)部分沒(méi)有意義，因此這里先對(duì)圖像進(jìn)行一個(gè)平移變換，再把圖像映射到模糊域;

[u（k，l）=f（k，l）+1L（k=1，...， M;l=1，...， N）]? （5）

第2步 取一個(gè)[3×3]的鄰域窗口的像素為：

[u（i-1， j-1） ，u（i-1， j），u（i-1， j+1），u（i， j-1） ，]

[ u（i， j） ， u（i， j+1） ， u（i+1， j-1），u（i+1， j）u（i+1， j+1）]。對(duì)鄰域內(nèi)的像素實(shí)行歸一化處理，即

[（6）]

第3步 計(jì)算圖像鄰域的灰熵值，并進(jìn)行保存，最后建立一張保存整張圖像鄰域邊緣信息的灰熵表;

[sh（k，l）=-k=i-1i+1l=j-1j+1g（k，l）·ln（g（k，l））]? ?（7）

第4步 在圖像的鄰域窗口內(nèi)，先計(jì)算圖像鄰域的均值，再計(jì)算模糊局部對(duì)比度;

[v ][k，l=19k=i-1i+1l=j-1j+1uk，l]? ? ?（8）

[F（k，l）=u（k，l）-v（k，l）u（k，l）+v（k，l）] ? ? （9）

第5步 利用當(dāng)前中心點(diǎn)的灰熵值構(gòu)造對(duì)比度增強(qiáng)指數(shù)Z（k，l）和對(duì)比度增強(qiáng)函數(shù)F（k，l）];[Z（k，l）=logt（sh（k，l））=ln（sh（k，l））/in（t）]? ? ? ? ? ?（10）

其中，[t]為增強(qiáng)強(qiáng)度控制參數(shù)，一般可以取[t=5]。當(dāng)需要加大局部對(duì)比度的調(diào)節(jié)力度時(shí)，可以適當(dāng)擴(kuò)大[t]的取值。

F（k，l）=F（k，l）Z（k，l）] ? ? ? （11）

其中，F(xiàn)（k，l）]為利用對(duì)比度增強(qiáng)指數(shù)調(diào)節(jié)后的鄰域窗口中心點(diǎn)對(duì)比度值。

第6步 計(jì)算對(duì)比度增強(qiáng)后的新隸屬度值;

[u'（k，l）=v（1-F'）1+F'u（i，j）≤vv（1+F'）1-F'u（i，j）>v]? ? ?（12）

第7步 將隸屬度值還原為圖像像素值;

[f^（k，l）=u'（k，l）·L-1]? ? ? ? （13）

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文算法引入了灰熵概念，充分考慮了灰度特征和空間信息的相關(guān)性，為說(shuō)明本文所提出圖像增強(qiáng)算法的可行性，分別使用直方圖均衡，傳統(tǒng)對(duì)比度增強(qiáng)算法和本文算法實(shí)現(xiàn)對(duì)孔穴圖像的增強(qiáng)，如圖2所示，該圖像大小為360*341。圖2（a）為原始圖像，圖2（b）為直方圖均衡算法處理后得到的圖像，圖2（c）為傳統(tǒng)對(duì)比度增強(qiáng)算法處理后得到的圖像，圖2（d）為用文本算法處理后得到的圖像。

從處理后的圖像可以看出，經(jīng)直方圖均衡算法，傳統(tǒng)對(duì)比度增強(qiáng)算法處理后的圖像，邊緣細(xì)節(jié)較模糊，不夠明顯突出，不便于人眼進(jìn)行觀察，當(dāng)用本文選取的孔穴圖像進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)整個(gè)圖像的灰熵值介于1.23%與2.372之間，很顯然Z（k，l）的值域是介于0和1之間的，因此滿足F（k，l）>F（k，l），即增大了圖像局部區(qū)域的對(duì)比度，并且圖像在鄰域內(nèi)邊緣特征也比較明顯，因此，該鄰域窗口內(nèi)的灰熵值越小，對(duì)比度增強(qiáng)指數(shù)也越小，得到的對(duì)比度增強(qiáng)冪函數(shù)值就越大，從而自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的不同區(qū)域進(jìn)行動(dòng)態(tài)地對(duì)比度增強(qiáng)調(diào)節(jié)。從圖2也可以看出，利用本文提出的算法，取[3×3]鄰域窗口，[t=5]時(shí)處理后的圖像，邊緣細(xì)節(jié)在得到較好保護(hù)的同時(shí)，也變得較為清晰，對(duì)比度相對(duì)增大較明顯。

通過(guò)DV/BV與信息熵來(lái)分析，分別對(duì)直方圖均衡，傳統(tǒng)對(duì)比度增強(qiáng)和本文算法對(duì)圖像作測(cè)試，得到如表1。本文算法的DV/BV值與信息熵的值都較其它算法的值大，這說(shuō)明本文算法處理后的圖像邊緣細(xì)節(jié)更加豐富;圖像質(zhì)量較高，增強(qiáng)效果較好。

4 結(jié)論

本文充分考慮了灰度特征和空間信息的相關(guān)性，利用灰熵理論的特性來(lái)構(gòu)造對(duì)比度增強(qiáng)指數(shù)，進(jìn)而通過(guò)對(duì)比度增強(qiáng)函數(shù)來(lái)調(diào)節(jié)圖像的增強(qiáng)區(qū)域，使圖像的邊緣部分得到有效增強(qiáng)，保留對(duì)比度較小的非邊緣區(qū)域，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)物體（孔穴）的增強(qiáng)和非目標(biāo)物體的有效克制，具有一定的針對(duì)性和智能型，有利于后期對(duì)孔穴的邊緣提取和進(jìn)一步處理。

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