馬新成

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引言

自從有了數(shù)碼攝像機(jī)，圖像的應(yīng)用迅速擴(kuò)大，尤其人工智能技術(shù)的興起，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的飛速發(fā)展又進(jìn)一步促進(jìn)了圖像的更深層次的智能應(yīng)用，計(jì)算機(jī)不但能夠“看懂”圖像，甚至能夠理解圖像內(nèi)容了。但是，由于攝像時(shí)周?chē)鞖獾挠绊?，尤其光照的影響，往往?dǎo)致拍攝的圖像不清晰。其中有一種情況是環(huán)境光照度太低導(dǎo)致圖像很暗，看不清楚物體，應(yīng)把這種圖像成為低照度圖像。由于低照度圖像中物體很暗，肉眼難以辨識(shí)[1]。如果要從這樣的圖像中檢測(cè)和識(shí)別人、車(chē)、物，也一樣難以識(shí)別出來(lái)。所以，需要有一種技術(shù)能夠使低照度圖像變得清晰起來(lái)，這就是本文要研究的圖像增強(qiáng)技術(shù)，但圖像增強(qiáng)算法很多，面向各種不同的問(wèn)題領(lǐng)域，要增強(qiáng)的方面不同，所采用的算法也就不同，本文就是要探究適合低照度圖像增強(qiáng)的算法，并通過(guò)程序?qū)崿F(xiàn)和驗(yàn)證，研究分析圖像增強(qiáng)的效果。

1 解決思路

在研究圖像增強(qiáng)算法之前，先要搞清楚低照度圖像的特點(diǎn)。低照度圖像中物體很暗，所以看不清楚，但要分清暗和黑的區(qū)別，黑是什么都看不見(jiàn)，沒(méi)有一點(diǎn)光線，這種情況一般就沒(méi)救了，圖像增強(qiáng)也是解決不了的。但是暗是有弱光線的，只是圖像的像素值較小，而且圖像中物體的像素值差異不大，對(duì)比度低，因此導(dǎo)致肉眼難以分辨物體。搞清楚了這個(gè)問(wèn)題，可以試想，如果能夠提高暗處的像素值，并盡量抑制亮處的像素值，再提高圖像的對(duì)比度，是不是就可以讓暗的物體變亮，從而使圖像變得清晰呢？是的，這就是解決問(wèn)題的思路。

2 技術(shù)實(shí)現(xiàn)

有了解決問(wèn)題的思路，就可以開(kāi)始著手研究解決方法，通過(guò)傳統(tǒng)的圖像處理算法來(lái)解決這一問(wèn)題。經(jīng)過(guò)調(diào)查研究和分析，有3種適合本場(chǎng)景的圖像增強(qiáng)算法，分別是：直方圖均衡化圖像增強(qiáng)、基于對(duì)數(shù)變換的圖像增強(qiáng)、對(duì)比度圖像增強(qiáng)算法，下面將逐一講解每種算法的實(shí)現(xiàn)及效果，最后將給出比較結(jié)果和推薦算法[2]。

2.1 環(huán)境說(shuō)明

本文提出的解決思路都通過(guò)編寫(xiě)程序?qū)嶋H進(jìn)行了驗(yàn)證，并全部驗(yàn)證通過(guò)。操作系統(tǒng)使用的是windows10 64位，開(kāi)發(fā)工具使用的是Visual Studio Community 2019，開(kāi)發(fā)語(yǔ)言使用的是C++，使用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像庫(kù)opencv4.5[3]。為了便于比較各圖像增強(qiáng)算法的效果，以下各算法都使用同一張低照度圖像作為源圖像，如圖1。

圖1 原始圖像(src.png)

2.2 直方圖均衡化圖像增強(qiáng)

直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對(duì)對(duì)比度進(jìn)行調(diào)整的方法。此方法特別適合圖像整體比較暗的情況，可以增強(qiáng)局部對(duì)比度，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果，具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：

以上代碼第2行為加載圖像，第4行是將圖像劈開(kāi)為RGB3個(gè)通道圖像，第5～7行是對(duì)每個(gè)通道進(jìn)行直方圖均衡化處理，第8行是將三個(gè)通道的圖像重新合并為一個(gè)圖像。

直方圖均衡化圖像增強(qiáng)的效果如圖2。

圖2 直方圖均衡化圖像增強(qiáng)效果圖

通過(guò)觀察圖2進(jìn)行效果分析，原圖中暗的地方得到增強(qiáng)，效果還不錯(cuò)。但原圖中亮的地方更亮了，以至于原來(lái)的牌匾字體被曝光，看不清楚了，另外，整個(gè)圖像有很多噪點(diǎn)。

2.3 基于對(duì)數(shù)變換的圖像增強(qiáng)

從對(duì)數(shù)曲線的走勢(shì)變化情況分析發(fā)現(xiàn)，對(duì)數(shù)函數(shù)對(duì)于自變量x低值部分變化曲線比較陡，y值增加比較快，對(duì)自變量x的高值部分變化曲線比較舒緩，y值變化小。因此，對(duì)數(shù)變換可以擴(kuò)展、增強(qiáng)低像素值部分，縮減高像素值部分，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：以上代碼第2行為加載圖像，第4～12行是循環(huán)讀取bgr3個(gè)通道中每個(gè)像素的值，經(jīng)過(guò)日志變換后存儲(chǔ)到imglog中。第13行是將日志變換圖像歸一化到0～255，存儲(chǔ)到目標(biāo)圖像dst中。第14行是將圖像轉(zhuǎn)換為8bit圖像。

基于對(duì)數(shù)變換的圖像增強(qiáng)的效果如圖3。

圖3 基于對(duì)數(shù)變換的圖像增強(qiáng)效果圖

通過(guò)觀察圖3進(jìn)行效果分析，圖像畫(huà)面得到增強(qiáng)，牌匾字體基本也能看清，效果還不錯(cuò)。

2.4 提高對(duì)比度圖像增強(qiáng)

對(duì)比度增強(qiáng)的算法可以說(shuō)是最簡(jiǎn)單直接的，就是提高所有像素的亮度，以達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：

以上代碼第2行為加載圖像，第5行是根據(jù)公式dst=alpha*src+beta 調(diào)整像素值，提高對(duì)比度。

提高對(duì)比度圖像增強(qiáng)的效果如圖4。

通過(guò)觀察圖4進(jìn)行效果分析，原圖中暗的地方與亮的地方都得到增強(qiáng)，亮的地方被曝光，牌匾字體看不清楚了，很明顯，這種圖像增強(qiáng)方式比較簡(jiǎn)單粗暴，沒(méi)有區(qū)分明暗不同區(qū)域，難以達(dá)到較好的效果。

圖4 提高對(duì)比度圖像增強(qiáng)效果圖

2.5 圖像增強(qiáng)算法比較

通過(guò)對(duì)以上的3種圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行比較，我們發(fā)現(xiàn)基于對(duì)數(shù)變換的圖像增強(qiáng)算法對(duì)圖像畫(huà)面的增強(qiáng)效果比較明顯，且對(duì)于原圖像中較亮部分也進(jìn)行了抑制，沒(méi)有造成曝光，整體效果比較不錯(cuò)。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文論述了關(guān)于低照度圖像增強(qiáng)算法的研究與比較，通過(guò)對(duì)直方圖均衡化圖像增強(qiáng)、拉普拉斯算子圖像銳化增強(qiáng)、基于對(duì)數(shù)變換的圖像增強(qiáng)、提高對(duì)比度圖像增強(qiáng)四種圖像增強(qiáng)算法的研究、比較，基于對(duì)數(shù)變換的圖像增強(qiáng)算法綜合效果較好，在對(duì)暗處圖像增強(qiáng)的同時(shí)，也能夠抑制亮處的圖像，可以取得比較好的增強(qiáng)效果。