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    基于LED輔助照明的水下圖像增強(qiáng)算法研究

    2013-08-13 03:55:28康艷梅陳名松何志毅
    電視技術(shù) 2013年15期
    關(guān)鍵詞:同態(tài)濾波散射光小波

    康艷梅,陳名松,何志毅

    (桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院,廣西 桂林 541004)

    責(zé)任編輯:任健男

    由于海洋資源十分豐富,各國都非常重視海洋資源的勘查和開采,水下目標(biāo)探測(cè)成像技術(shù)順勢(shì)快速發(fā)展。為了增加水下成像距離和增強(qiáng)水下圖像質(zhì)量,需要引入輔助照明光源,以主動(dòng)補(bǔ)光的方式照明目標(biāo)[1]。選用LED作為水下成像系統(tǒng)的輔助光源,原因是基于LED光源具有低功耗、高亮度等優(yōu)點(diǎn),且其光波長范圍可以匹配水的低損耗窗口,滿足水下成像系統(tǒng)對(duì)光源的要求。

    但高亮度的LED在提高水下成像系統(tǒng)性能的同時(shí),不僅會(huì)加強(qiáng)散射效應(yīng)的影響,而且會(huì)增加整個(gè)成像場景光照的非均勻性,即在水下圖像中央產(chǎn)生亮斑,在中央的周圍區(qū)域光照暗淡。

    本文主要是在MATLAB軟件平臺(tái)上,研究同態(tài)濾波和小波閾值濾波相結(jié)合的水下圖像增強(qiáng)算法。本文將兩種算法的優(yōu)點(diǎn)加以結(jié)合,以便于改善圖像光照均勻性[1],有效濾除圖像噪聲,增強(qiáng)圖像對(duì)比度,對(duì)水下成像系統(tǒng)具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

    1 水下成像系統(tǒng)的原理與圖像特點(diǎn)分析

    1.1 水下成像系統(tǒng)簡介

    水下成像系統(tǒng)原理框圖如圖1所示。

    由于水下成像環(huán)境極其惡劣,成像距離短和成像質(zhì)量差是水下成像系統(tǒng)存在的主要問題。

    圖1 水下成像系統(tǒng)原理框圖

    成像距離短是由于光在海水這種介質(zhì)傳播時(shí)會(huì)發(fā)生強(qiáng)烈的衰減,光照度低。根據(jù)Lambert-Beer實(shí)驗(yàn)定律,光強(qiáng)度的衰減跟海水的性質(zhì)和光波長有關(guān),呈指數(shù)變化,光強(qiáng)度I在距離為r時(shí)可以表示為

    式中:I(r)是通過距離r后的光強(qiáng);I(0)是初始光強(qiáng);r是光傳播的距離;cλ是總的衰減系數(shù)。其中總的衰減系數(shù)可表示為

    式中:cλ是總的衰減系數(shù);aλ是吸收系數(shù);sλ是散射系數(shù)。

    總的衰減系數(shù)是一個(gè)隨波長變化而改變的量。海水對(duì)波長范圍在430~480 nm波段中的藍(lán)綠光的總衰減系數(shù)比其他光波段的要小。通常稱此波段為海水的低損耗窗口。因此,在研究水下成像系統(tǒng)的輔助照明光源時(shí),采用波長在低損耗窗口的藍(lán)綠光作為輔助照明光。

    總的衰減特性是由于吸收特性和散射特性聯(lián)合影響,吸收導(dǎo)致光能量減少,散射導(dǎo)致光子傳播路徑改變。在成像系統(tǒng)中,采用大功率藍(lán)光LED作為輔助照明光源減少水對(duì)光的吸收效應(yīng),擴(kuò)大成像距離。

    在引入LED輔助照明光源時(shí),隨著LED光功率的增大,水對(duì)光的散射現(xiàn)象更加嚴(yán)重,散射光強(qiáng)也越強(qiáng)。散射光是導(dǎo)致水下圖像變差的主要因素之一[2]。

    散射光分為前向散射光和后向散射光,前向散射光主要導(dǎo)致水下圖像特征不清晰。而后向散射光增加了水下成像背景光的幅度,降低了水下圖像的對(duì)比度。后向散射現(xiàn)象嚴(yán)重時(shí),強(qiáng)烈的后向散射光使光接收器產(chǎn)生飽和而無法成像。在水下成像系統(tǒng)中,應(yīng)用距離選通成像技術(shù)可以有效克服后向散射對(duì)水下成像的影響。

    1.2 水下圖像的主要特點(diǎn)

    水下成像環(huán)境差和成像系統(tǒng)性能的限制,水下圖像仍有如下問題[3]:

    1)LED輔助照明光源發(fā)出的光準(zhǔn)直性差,在成像場景中光場分布不均勻,反映到水下圖像上就是背景亮暗分布具有較大差異;

    2)在水體對(duì)光的吸收特性、散射特性作用下,水下圖像的細(xì)節(jié)特征不清晰,圖像對(duì)比度低;

    3)由于光接收器產(chǎn)生光電子低頻噪聲,導(dǎo)致水下圖像質(zhì)量進(jìn)一步惡化,信噪比低。

    具有光照非均勻性、對(duì)比度差、信噪比低等特點(diǎn)的水下圖像無法滿足人們的實(shí)際需求。因此有必要采用相應(yīng)的圖像增強(qiáng)處理技術(shù),進(jìn)一步提高水下圖像的應(yīng)用價(jià)值。

    2 關(guān)于水下圖像濾波去噪算法的研究

    圖像增強(qiáng)的方法主要有:1)空域增強(qiáng)方法,例如均值濾波、直方圖規(guī)定化、中值濾波;2)頻域增強(qiáng)方法,例如理想低通濾波、wiener濾波、同態(tài)濾波;3)小波閾值去噪法;4)PDE去噪;5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去噪。

    2.1 同態(tài)濾波

    水下成像系統(tǒng)中因LED光準(zhǔn)直性差,照射到成像目標(biāo)上的照度不均,使得水下圖像亮暗不均勻。本文采用同態(tài)濾波法[4],主要是通過對(duì)圖像作非線性處理,改善水下圖像由光照引起的非均勻性。

    在水下成像模型中,圖像f(x,y)可表示為光源產(chǎn)生的照明分量i(x,y)和反射分量n(x,y)的乘積形式。即三者的關(guān)系是

    在理想的情況下,照明分量i(x,y)是一個(gè)常數(shù),圖像f(x,y)可以不失真地反映i(x,y)。但是,在水下光場照度分布不均勻,i(x,y)隨空間域而緩慢變化,在頻譜上其能量集中在低頻段。反射分量n(x,y)隨景物細(xì)節(jié)而變化,在頻譜上其能量集中在高頻段。

    同態(tài)濾波算法應(yīng)用于水下圖像處理,該方法是在頻域中通過濾波函數(shù)處理水下圖像的高低頻成分,同時(shí)壓縮水下圖像的亮度范圍,將圖像的光亮度均勻化,同時(shí)增強(qiáng)水下圖像的對(duì)比度。同態(tài)濾波算法的流程圖如圖2所示。

    圖2 同態(tài)濾波算法方框圖

    圖2中,ln是對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)數(shù)運(yùn)算,F(xiàn)FT是離散傅里葉變換,H(u,v)線性高通濾波器,IFFT傅里葉逆變換,exp取指運(yùn)算,f(x,y)是初始圖像,g(x,y)是經(jīng)過同態(tài)濾波處理后的圖像。

    設(shè)計(jì)同態(tài)濾波函數(shù),以及選取恰當(dāng)?shù)耐瑧B(tài)濾波函數(shù)的參數(shù)是同態(tài)濾波器有效改善圖像質(zhì)量的核心問題。本文實(shí)驗(yàn)中將H(u,v)設(shè)計(jì)成一種改進(jìn)的巴特沃斯同態(tài)濾波器,可以有效壓縮圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍,增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。

    式中:γh>1代表增強(qiáng)高頻分量,γl<1代表減小低頻分量。本實(shí)驗(yàn)C=50,D(u,v)是頻率(u,v)到濾波器中心(u0,v0)的距離。D0是當(dāng) (u0,v0)=(0,0)時(shí) D(u,v)的值,表示截止頻率,D0的近似公式為[5]

    式中:α =0.3~0.6。

    2.2 基于雙正交小波變換的閾值濾波法

    本文提出基于雙正交小波變換的閾值濾波算法處理水下圖像,濾除水下圖像在成像過程中形成的噪聲,同時(shí)又能保留水下圖像的細(xì)節(jié)信息。

    2.2.1 小波閾值濾波的步驟

    小波閾值濾波的具體步驟如下[6]。

    1)在小波變換域內(nèi),對(duì)水下圖像進(jìn)行二維變換,在不同的頻帶上,大致分開圖像信息和噪聲,在這個(gè)過程需要著重考慮幾個(gè)問題:

    (1)選擇適合的小波基。選擇不同的小波基,圖像降噪的效果不一樣。常用的小波基有Haar小波、Daubechies小波、SymletsA小波族、Biorthogonal小波族(雙正交波)、Coiflet小波族。雙正交濾波器[7]組具有線性相位特征而被圖像處理廣泛選用。

    (2)選擇恰當(dāng)?shù)男〔ɑ碾A數(shù)。小波基的階數(shù)表征處理信號(hào)局部特點(diǎn)的能力。階數(shù)越高處理能力越強(qiáng),計(jì)算量也變大。因此實(shí)驗(yàn)中選取3~5階。

    (3)確定小波分解層數(shù)。小波分解層數(shù)以圖像中的含噪量而定,當(dāng)圖像中含噪量大時(shí),分解層數(shù)多;當(dāng)圖像中含噪量少時(shí),分解層數(shù)少。

    (4)小波變換。選定合理小波基、小波基的階數(shù)、小波分解層數(shù)后進(jìn)行小波變換,就可得到各階頻帶下的信號(hào)分量。

    2)確定閾值。小波閾值濾波的中心問題就是確定閾值的大小。

    3)閾值函數(shù)的選取。

    4)小波逆變換。在小波變換域內(nèi),及經(jīng)過閾值處理的系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),得到濾波后的圖像。

    5)根據(jù)圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)或者視覺效果判斷濾波后的圖像,如果圖像質(zhì)量得到較好的改善,則濾波結(jié)束,否則返回到步驟1)或步驟2)。

    2.2.2 閾值函數(shù)的選取

    對(duì)各階層的圖像信號(hào)和噪聲進(jìn)行閾值處理,這個(gè)過程是閾值函數(shù)的實(shí)現(xiàn)過程。

    1)硬閾值(Hard Thresholding)

    在小波變換域內(nèi),無論是圖像還是噪聲的系數(shù),其絕對(duì)值小于閾值時(shí),令系數(shù)為0,而絕對(duì)值大于閾值時(shí),保持系數(shù)值不變,即

    2)軟閾值(Soft Thresholding)

    在小波變換域內(nèi),圖像或噪聲系數(shù)的絕對(duì)值小于閾值時(shí),令系數(shù)為0,而絕對(duì)值大于閾值時(shí),令系數(shù)都減去閾值,即

    2.2.3 閾值的選取

    閾值大小的確定是小波閾值濾波中關(guān)鍵的一步。閾值對(duì)圖像去噪的效果起到了決定性的作用。如果選取的閾值過大,則去除噪聲的同時(shí),濾除有用的成分,造成失真;如果選取的閾值過小,則不足以完全去除噪聲含量,達(dá)不到去噪效果。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本文首先用同態(tài)濾波和小波閾值濾波單獨(dú)對(duì)水下圖像進(jìn)行處理,并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),將濾波結(jié)果進(jìn)行比較。本文選用雙正交小波bior1.3對(duì)圖像進(jìn)行3層分解進(jìn)行小波閾值濾波。然后結(jié)合同態(tài)濾波和小波閾值濾波的優(yōu)點(diǎn)處理水下圖像。

    這里采用峰值信噪比(PSNR)和均方差(MSE)來做評(píng)價(jià)指標(biāo),峰值信噪比和均方差的表達(dá)式分別為

    式中:M和N分別是x和y方向圖像像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),f(i,j)和g(i,j)分別是原始圖像和恢復(fù)圖像在(i,j)點(diǎn)上的取值。MSE越小,峰值信噪比越大,恢復(fù)圖像的清晰度越高,視覺效果越好。

    3.1 空域和頻域處理水下圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    圖3所示為水下圖像的原始圖像,經(jīng)過直方均衡法、中值濾波法、同態(tài)濾波法處理后的水下圖像分別如圖4、圖5、圖6所示。

    圖3 原始圖像

    圖4 直方圖均衡

    頻域和空域圖像增強(qiáng)算法的峰值信噪比(PSNR)和均方差(MSE)如表1所示。

    表1 水下圖像處理后評(píng)價(jià)指標(biāo)比較

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)同態(tài)濾波處理后的水下圖像光照均勻性得到改善。

    3.2 經(jīng)小波閾值濾波的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    分別選用正交小波db2和雙正交小波bior1.3對(duì)水下圖像進(jìn)行3層分解,選用軟閾值函數(shù)[8],對(duì)圖像進(jìn)行全局閾值和分層閾值處理,處理實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

    表2 水下圖像經(jīng)小波軟閾值濾波處理后評(píng)價(jià)指標(biāo)比較

    再分別選用正交小波db2和雙正交小波bior1.3對(duì)水下圖像進(jìn)行3層分解,選用硬閾值函數(shù),對(duì)圖像進(jìn)行全局閾值和分層閾值處理,處理實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

    表3 水下圖像經(jīng)小硬軟閾值濾波處理后評(píng)價(jià)指標(biāo)比較

    通過表2和表3的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出:對(duì)于全局閾值濾波來說,圖像處理的效果相差不大;對(duì)于分層閾值濾波來說,選用硬閾值函數(shù),雙正交小波可以得到最大的信噪比。雙正交小波的優(yōu)點(diǎn)是其具有線性相位濾波器,把水下圖像變換到小波域時(shí),只改變圖像信號(hào)的幅值,不改變圖像信號(hào)的頻率分布,為圖像完全重構(gòu)提供了保證,較好地保留了圖像的邊緣信息。在濾除噪聲方面,雙正交小波也優(yōu)于正交小波。

    3.3 本文方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    經(jīng)同態(tài)濾波和小波閾值濾波相結(jié)合處理后的圖像,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7所示。

    圖7 本文方法處理后的圖像

    水下圖像經(jīng)本文方法處理后的評(píng)價(jià)指標(biāo)PSNR=50.016 7 dB,MSE=0.736 5。通過峰值信噪比和均方差的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較可以表明,本文結(jié)合同態(tài)濾波和小波閾值濾波的優(yōu)點(diǎn)處理水下圖像,圖像質(zhì)量得到更佳的改善。

    4 結(jié)論

    本文通過分析水下圖像的特點(diǎn),針對(duì)水下圖像光照不均勻、對(duì)比度低、噪聲嚴(yán)重等特點(diǎn)采取了不同濾波方式進(jìn)行相應(yīng)處理。對(duì)獲得的水下圖像用同態(tài)濾波改善了圖像的光照的均勻性,再結(jié)合雙正交小波閾值濾波的優(yōu)點(diǎn)除圖像的噪聲,同時(shí)提高了圖像的對(duì)比度。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,本文的方法對(duì)改善水下圖像質(zhì)量有一定的實(shí)用價(jià)值。

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