基于直方圖處理的局部圖像增強(qiáng)算法研究

王 蓉, 孫玉秋 (長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院, 湖北 荊州 434023)

基于直方圖處理的局部圖像增強(qiáng)算法研究

王 蓉, 孫玉秋 (長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院, 湖北 荊州 434023)

研究了空間域下基于直方圖處理的圖像增強(qiáng)算法。通過直方圖統(tǒng)計獲得具體參數(shù)，根據(jù)平均值和方差調(diào)整圖像的強(qiáng)度和對比度，以實(shí)現(xiàn)對圖像的增強(qiáng)。由于對圖像進(jìn)行全局增強(qiáng)，不能有效突出局部特征,因此重點(diǎn)闡明局部圖像增強(qiáng)的算法。試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以有效增強(qiáng)圖像的局部細(xì)節(jié)。

圖像增強(qiáng)；局部圖像增強(qiáng)；直方圖處理

在進(jìn)行圖像處理前，需要獲取原始圖像。圖像在采集、傳送、變換過程中，會受到噪聲、曝光度、系統(tǒng)自身原因等各種因素的影響，這些往往會引起圖像降質(zhì)或是退化，影響圖像的視覺效果。因此對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理則顯得尤為必要，改善視覺效果，提高圖像質(zhì)量，將模糊的圖像變成清晰的圖像，以便人或機(jī)器對圖像更好的分析和理解。針對不同的分析目的，采取的圖像增強(qiáng)方法是不一樣的。比如有些圖像需要增強(qiáng)整體效果；有些圖像需要突出局部，或是邊緣特征。常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)有灰度變換、直方圖處理、空域平滑處理、頻域高(低)通濾波、梯度法、圖像銳化等。

圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容，即對獲取的圖像進(jìn)行加工，將原本模糊的圖像變清晰或是突出感興趣的圖像細(xì)節(jié)、邊緣特征，同時減少不必要的信息。圖像增強(qiáng)并不是改變或增加圖像的原始信息，而是依據(jù)原始圖像，采用相應(yīng)的算法，突出圖像的整體信息或局部信息。從技術(shù)上來看，圖像增強(qiáng)可分為2類，即空域圖像增強(qiáng)和頻域圖像增強(qiáng)?？沼驁D像增強(qiáng)是直接對圖像的像素進(jìn)行處理，改變原始圖像中像素的灰度值[1]。頻域增強(qiáng)則是通過傅里葉變換把原圖像從空間域變換到頻率域，再對圖像進(jìn)行處理。筆者主要研究在空間域里運(yùn)用直方圖處理對圖像進(jìn)行增強(qiáng)。

1 直方圖

直方圖是圖像的一種統(tǒng)計表達(dá)方式，灰度級為[0,L-1]的圖像直方圖是離散函數(shù)：

h(rk)=nk(k表示第k級灰度，nk是rk的像素個數(shù))

用以直觀表現(xiàn)圖像灰度級的分布。對直方圖進(jìn)行歸一化處理，通常用：

p(k)=nk/n

表示，這里n表示圖像的像素總數(shù)。

2 全局圖像增強(qiáng)

全局圖像增強(qiáng)是改變整幅圖像的對比度，使圖像變的清晰。常用的方法有直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。

1)直方圖均衡化 直方圖均衡化是根據(jù)直方圖統(tǒng)計出的數(shù)據(jù)，利用累計直方圖實(shí)現(xiàn)圖像灰度級的重新映射，改變原始圖像的直方圖分布情況。由此輸出的灰度級概率密度能夠均勻分布，提高圖像的對比度，清晰顯示整幅圖像[2]。但該方法可能造成圖像灰度級減少，部分細(xì)節(jié)消失。

2)直方圖規(guī)定化 直方圖規(guī)定化是根據(jù)實(shí)際情況，可以靈活選擇灰度級范圍。通過灰度映射函數(shù)，使圖像的直方圖成為預(yù)先設(shè)定好的分布情況，增強(qiáng)整幅圖像的效果。由于直方圖規(guī)定化的靈活性，它比直方圖均衡化顯示的效果會更好一些。

3 局部圖像增強(qiáng)

全局圖像增強(qiáng)雖然提高了圖像的整體質(zhì)量，卻不能突出圖像的細(xì)節(jié)特征。在圖像處理中，很多情況下需要分析圖像的某一細(xì)節(jié)，若用全局增強(qiáng)的方法則不能達(dá)到此效果[3]。由此需要對圖像進(jìn)行局部增強(qiáng)，下面筆者具體闡述用直方圖統(tǒng)計的方法對圖像進(jìn)行局部增強(qiáng)。

全局直方圖處理和局部直方圖處理，都是以平均值和方差(標(biāo)準(zhǔn)差)作為處理的基礎(chǔ)。在圖像全局處理中，平均值和方差是對整幅圖像的強(qiáng)度和對比度的初步調(diào)整[4]。r表示區(qū)間[0,L-1]上灰度的離散隨機(jī)變量，ri圖像直方圖顯示的灰度值，p(ri)表示對應(yīng)ri值的歸一化直方圖分量，r的灰度級平均值m(圖像的平均灰度)和灰度方差μ2分別為：

(1)

在Matlab中對局部直方圖算法的主要處理步驟為：假定處理中全局平均值為M，局部平均值為m，全局標(biāo)準(zhǔn)差(對比度)為D，局部標(biāo)準(zhǔn)差為d。①判斷圖像中的點(diǎn)(x,y)是暗還是亮，若該點(diǎn)的平均灰度滿足m≤k0，則該點(diǎn)為需要處理的對象。②判斷該點(diǎn)所處的這一區(qū)域的對比度是否需要增強(qiáng)，若該點(diǎn)的局部標(biāo)準(zhǔn)差滿足d≤k2D，則該點(diǎn)為待處理點(diǎn)。③需設(shè)置對比度的最低值，滿足d≥k1D，其中k1≤k2。④將滿足上述3個條件的點(diǎn)(x,y)，乘以固定的常數(shù)E(E是與需增強(qiáng)區(qū)域的灰度相乘，E為保持圖像的整體視覺效果， 選較低值)用于增加或減少該點(diǎn)與圖像的相關(guān)灰度級。其余不滿足條件的點(diǎn)，保持原有像素值不變。⑤按以上步驟進(jìn)行逐點(diǎn)循環(huán)，直到算完所有點(diǎn)。⑥經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)后上述步驟中的參數(shù)分別設(shè)置為E=4.0，k0=0.4，k1=0.02，k2=0.4，且均為正常數(shù)。選擇該像素點(diǎn)的領(lǐng)域?yàn)?×3鄰域。

4 試驗(yàn)結(jié)果及分析

圖1 試驗(yàn)結(jié)果

下面筆者以鎢絲圖像為例，分別對該圖進(jìn)行全局增強(qiáng)和局部增強(qiáng)。圖1(a)是原始圖像，圖像中部的鎢絲及支架非常清晰，而右邊的一根鎢絲只能隱約看到;圖1(b)是運(yùn)用全局增強(qiáng)的算法進(jìn)行的增強(qiáng)處理,同圖1(a)對比可以看到原來圖像亮的區(qū)域變暗了，較暗的區(qū)域變亮了，雖然可以看到右側(cè)的鎢絲，但效果并不明顯;圖1(c)是運(yùn)用局部增強(qiáng)算法處理的結(jié)果，其右側(cè)的鎢絲可以明顯的顯示出來，并且可以清晰的看到鎢絲上的紋路，同時圖像中部原來較亮的區(qū)域沒有太大的改變。可見采用局部增強(qiáng)的算法效果非常明顯，增強(qiáng)后的圖像清晰顯示出了右側(cè)鎢絲細(xì)節(jié)。

5 結(jié) 語

直方圖處理是空間域圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)，通過對直方圖的操作可以有效的用于圖像增強(qiáng)。圖像增強(qiáng)在醫(yī)學(xué)、軍事、交通、航空航天等領(lǐng)域都有廣闊的運(yùn)用。隨著圖像增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展，人們對圖像的精細(xì)程度、分辨率要求更高，使用單一的增強(qiáng)方法很難達(dá)到相當(dāng)滿意的效果，并且關(guān)于圖像質(zhì)量的評價具有很強(qiáng)的主觀因素。因此在以后的實(shí)踐中需要將多種方法有效的結(jié)合，以達(dá)到最佳效果，滿足分析研究的需要，大大提高圖像的使用價值。

[1]劉光磊，侯德文. 圖像增強(qiáng)技術(shù)在指紋中的應(yīng)用[J]. 信息技術(shù)與信息化, 2006(3)：124- 125.

[2]詹翔，周焰.一種基于局部方差的霧天圖像增強(qiáng)方法[J].計算機(jī)應(yīng)用, 2007, 27(2)：510- 511.

[3]楊帆. 圖像增強(qiáng)算法研究[D].武漢:武漢科技大學(xué),2011.

[4]岡薩雷斯. 數(shù)字圖像處理[M].第2版.阮秋琦，阮宇智譯.北京:電子工業(yè)出版社,2010：81- 84.

2012-10-24

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60572048)。

王蓉(1989-)，女，碩士生，現(xiàn)主要從事圖像處理方面的研究工作。

孫玉秋(1968-)，女，博士，教授，現(xiàn)主要從事數(shù)字圖像處理及模式識別方面的教學(xué)與研究工作；E-mail:yuqiusun@163.com。

TP391.41

A

1673-1409(2013)01-0025-03

[編輯] 洪云飛