自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在低照度紅外圖像增強中的應(yīng)用

王洋

摘 要：由于主動式車載紅外夜視儀本身的特點，在紅外圖像成像時不可避免地受到外界環(huán)境的影響，所以普遍存在圖像質(zhì)量較低等問題，而引起此類問題的最主要因素為低照度圖像的存在。因此低照度紅外圖像的增強技術(shù)成為紅外圖像處理的一項重要研究課題。本文將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入圖像增強領(lǐng)域中，通過中值濾波提取圖像特征，并利用一種自適應(yīng)算法來優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，最終建立了一種針對低照度紅外圖像增強的新算法。實驗結(jié)果表明，該算法在對低照度紅外圖像的增強上優(yōu)于傳統(tǒng)直方圖均衡化等方法，并且有較強的魯棒性；同時能夠最大限度保護圖像的細(xì)節(jié)信息。

關(guān)鍵詞：主動式；低照度；紅外圖像；圖像增強；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；中值濾波

1 引言

近年來，隨著汽車行業(yè)的快速發(fā)展，汽車數(shù)量迅速增加。導(dǎo)致交通事故呈不斷上升趨勢，給人們的生命財產(chǎn)安全帶來巨大的傷害。而這其中夜間或陰天情況下行車所發(fā)生的交通事故尤為嚴(yán)重。所以夜間行車的安全性越來越受到人們的關(guān)注。保證夜間行車安全性能的關(guān)鍵之一是發(fā)展車載紅外夜視成像技術(shù)，通過它來提高駕駛員的夜間觀察能力。本文采用主動式紅外夜視成像。而主動式車載紅外夜視成像技術(shù)中最為關(guān)鍵的技術(shù)難點就是對紅外圖像的增強處理。由于車載紅外夜視儀工作環(huán)境的特殊性，在紅外圖像成像時不可避免地受到外界環(huán)境的影響，從而普遍存在對比度差、噪聲較大、邊緣模糊等特點。尤其是在夜間情況下更為明顯。因此，針對低照度紅外圖像增強算法的研究成為車載紅外夜視成像技術(shù)處理中的一個重要研究領(lǐng)域。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（wavelet neural network， WNN）是在小波分析理論的基礎(chǔ)上建立起來的一種多分辨率的、分層的新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了小波分析在時頻域的優(yōu)良特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)優(yōu)點。因此，WNN近年來越來越受到人們的關(guān)注，并被廣泛研究和應(yīng)用于各種不同的領(lǐng)域中。本文將WNN引入到低照度紅外圖像增強研究中，并針對低照度紅外圖像的特征提出一種基于WNN的圖像增強新算法。

2 利用中值濾波提取圖像特征

圖像增強技術(shù)是對圖像進行處理時，用以改善圖像的質(zhì)量，增強圖像視覺效果的重要方法。傳統(tǒng)的圖像增強處理方法基本可以分為空域圖像增強和頻域圖像增強兩大類?？沼驗V波直接在空域上對圖像進行處理的方法。根據(jù)功能可以分為平滑濾波和銳化濾波。

平滑濾波是低頻增強的空間域濾波技術(shù)，一般可分為線性平滑濾波和非線性平滑濾波兩種。使用線性平滑濾波進行圖像的平滑時，噪聲濾除效果比較理想，但是若鄰域大小選擇不當(dāng)，會造成圖像過于模糊從而失去實用價值，常見有領(lǐng)域均值濾波、三角濾波、高斯濾波等，而中值濾波是一種常見的線性平滑濾波。

中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種空域濾波。它是一種能夠有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)。中值濾波可以有效地濾除脈沖噪聲同時能較好地保全圖像的細(xì)節(jié)信息。在二維形式下，中值濾波是某種形式的含有奇數(shù)像素點的二維滑動窗口，將窗口內(nèi)的像素按照灰度值的大小進行排序，取序號為中心點的像素灰度值作為濾波輸出，即：

f（x，y）=MedA{f（x，y）} （1）

公式（1）中，A為滑動窗口，f（x，y）為以窗口A為大小的二維灰度圖像中所有像素點的灰度值集合。

3 在中值濾波提取圖像特征基礎(chǔ)上的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像增強算法

將經(jīng)過中值濾波對圖像進行特征提取后的灰度圖像M*N作為學(xué)習(xí)圖像，則進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的樣本數(shù)為M*N。對于樣本中的某個特征點gx，y，相對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸出即為：

上式（9）中s（w）為權(quán)值參數(shù)搜索方向，αiw為在進行第i次迭代后權(quán)值學(xué)習(xí)的步長。同理，對于平移值和伸縮參數(shù)也有類似（6）～（10）的公式。按照公式（9）、（10）逐次的迭代學(xué)習(xí)，直到滿足誤差條件，完成整個網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層節(jié)點的個數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的影響是非常大的。根據(jù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)，小波基個數(shù)的選擇問題即是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層節(jié)點的個數(shù)選擇問題。因此，本文在參考了大量的有關(guān)論文的前提下提出了一種自適應(yīng)搜索方法來確定小波基的個數(shù)：首先確定初始的小波基個數(shù)（例如K=1），然后進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。一旦滿足網(wǎng)絡(luò)的收斂條件，就停止迭代同時完成網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)；若在學(xué)習(xí)的過程中達到最大迭代的次數(shù)而網(wǎng)絡(luò)仍然未收斂，則將小波基個數(shù)增加1（K=K+1），再進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。

在WNN學(xué)習(xí)過程中，在多維輸入情況下，隨著網(wǎng)絡(luò)的輸入維數(shù)增加，網(wǎng)絡(luò)所訓(xùn)練的樣本呈指數(shù)增長，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也將隨之變得龐大，使得網(wǎng)絡(luò)收斂速度大大下降。因此本文在自適應(yīng)步長確定的基礎(chǔ)上，利用一種根據(jù)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對輸出的貢獻的大小來確定其學(xué)習(xí)步長的初始值方法。如果某個參數(shù)的變化能夠造成誤差函數(shù)的較大變化，那么該參數(shù)的學(xué)習(xí)率應(yīng)該較小，相應(yīng)的步長初始值也應(yīng)該較?。环粗?，若某個參數(shù)的的能夠造成誤差函數(shù)較小變化，則該參數(shù)的學(xué)習(xí)率應(yīng)該較大，相應(yīng)的步長初始值也應(yīng)該較大。

4 結(jié)果與結(jié)論

學(xué)術(shù)上評價一幅圖像增強效果的方法主要有客觀統(tǒng)計和主觀判斷兩種評價方法。主觀評價是直接利用觀察者對被測系統(tǒng)圖像的主觀反應(yīng)來確定系統(tǒng)性能的一

種測試，主觀上去評價圖像增強的效果?？陀^統(tǒng)計評價即通過統(tǒng)計參數(shù)客觀評價圖像增強效果，這些參數(shù)定義為：

PSNR和SNR兩個參數(shù)主要反映的是圖像的保真度，其數(shù)值越大表明圖像的保真度越好，圖像中的細(xì)節(jié)保護的越好。NMSE參數(shù)主要反映了處理后的圖像與理想中圖像的逼近程度，其數(shù)值越小表明圖像增強效果越好，越接近理想中的圖像。

小波變換通過尺度伸縮和平移對信號進行多尺度分析，能有效提取信號的局部信息。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和容錯性等特點，并且是一類通用函數(shù)逼近器。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基元和整個結(jié)構(gòu)是依據(jù)小波分析理論確定的，可以避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等結(jié)構(gòu)設(shè)計上的盲目性。

本文將WNN引入圖像增強領(lǐng)域中，先利用中值濾波提取圖像特征，再在其基礎(chǔ)上提出了一種針對車載紅外夜視圖像的增強算法，并將其應(yīng)用于低照度紅外圖像增強。實驗結(jié)果表明，該算法在圖像增強上優(yōu)于傳統(tǒng)直方圖均衡化等方法，同時具有較強的魯棒性。在實現(xiàn)圖像增加的同時能夠最大限度地保護圖像的細(xì)節(jié)信息，具有很好的保真度。實驗結(jié)果亦表明了本文算法在對低照度紅外圖像增強處理上具有非常好的的應(yīng)用價值。

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