基于matlab的兩種圖像增強技術(shù)的分析

【摘 要】數(shù)字圖像處理是指利用計算機來合成、變換已有的數(shù)字圖像，進而產(chǎn)生一種新的效果，并把加工處理后的圖像重新輸出的過程。圖像增強是數(shù)字圖像處理的過程中經(jīng)常采用的一種方法，通過圖像增強，使圖像比處理前更適合一個特定的應(yīng)用。本文通過Matlab實驗得出的實際處理效果來對比兩種常用算法的優(yōu)缺點，討論這兩種增強算法的技術(shù)要點，并對其圖像增強方法進行性能評價。

【關(guān)鍵詞】圖像增強 直方圖增強 對比度增強

一、 引言

一般情況下，經(jīng)過圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，如成像、復(fù)制、掃描、傳輸和顯示等，經(jīng)常會造成圖像質(zhì)量的下降，即圖像失真。圖像增強是指根據(jù)特定的需要增強圖像中的重要信息，同時減弱或去除不需要的信息。通過適當(dāng)?shù)脑鰪娞幚恚梢詫⒃灸：磺迳踔粮緹o法分辨的原始圖像處理成清晰的富含大量有用信息的可使用圖像。圖像增強一般要借助人眼的視覺特性，以取得看起來較好地視覺效果。增強的效果通常都與具體的圖像有關(guān)系，靠人的主觀感覺加以評價。目前圖像增強處理的應(yīng)用已經(jīng)滲透到醫(yī)學(xué)診斷、航空航天、安全偵察、指紋識別、無損探傷、衛(wèi)星圖片的處理等領(lǐng)域。圖像增強技術(shù)的快速發(fā)展同它的廣泛應(yīng)用是密不可分的，發(fā)展的動力來自穩(wěn)定涌現(xiàn)的新的應(yīng)用。

二、常用的圖像增強方法

（一）直方圖均衡化

有些圖像在低值灰度區(qū)間上頻率較大，使得圖像中較暗區(qū)域中的細節(jié)看不清楚。這時可以通過直方圖均衡化將圖像的灰度范圍分開，使圖像具有較大的反差，細節(jié)清晰。

（二）對比度增強法

有些圖像的對比度比較低，從而使整個圖像模糊不清。這時可以按一定的規(guī)則修改原來圖像的每一個象素的灰度，從而改變圖像灰度的動態(tài)范圍。

三、圖像增強方法及算法

（一）直方圖增強

直方圖均衡化過程如下：

1.計算原圖像的灰度直方圖；

2.計算原圖像的灰度累積分布函數(shù)，進一步求出灰度變換表；

3.根據(jù)灰度變換表，將原圖像各灰度級映射為新的灰度級。

在MATLAB中，histeq函數(shù)可以實現(xiàn)直方圖均衡化。該命令對灰度圖像I進行變換，返回有N級灰度的圖像J，J中的每個灰度級具有大致相同的像素點，所以圖像J的直方圖較為平坦，當(dāng)N小于I中灰度級數(shù)時，J的直方圖更為平坦，缺省的N值為64。（上圖展示了直方圖均衡化的效果）

從直方圖統(tǒng)計可以看出，原始圖的灰度范圍大約是0到220之間，暗部比較深，亮度缺失。而直方圖均衡化后，灰度幾乎是均勻的分布在0到255的范圍內(nèi)，圖像明暗分明，亮度增加，圖像比較清晰明亮，很好的改善了原始圖的視覺效果。優(yōu)勢：能夠使得處理后圖像的概率密度函數(shù)近似服從均勻分布，其結(jié)果擴張了像素值的動態(tài)范圍，是一種常用的圖像增強算法。不足：不能抑制噪聲。

（二）對比度增強

對比度增強是圖像增強技術(shù)中一種比較簡單但又十分重要的方法。這種方法是按一定的規(guī)則修改輸入圖像每一個像素的灰度，從而改變圖像灰度的動態(tài)范圍。它可以是灰度動態(tài)范圍擴展，也可以使其壓縮，或者是對灰度進行分段處理，根據(jù)圖像特點和要求在某段區(qū)間中進行壓縮在另外區(qū)間進行擴展。

例如，觀察圖3.2可以發(fā)現(xiàn)，該圖的對比度不高其灰度直方圖大于220的值比較缺失，如果將圖像數(shù)據(jù)映射到整個灰度范圍內(nèi)，則圖像的對比度將大大增大。

其中，gamma為校正量r，為原圖像中要變換的灰度范圍，指定了變換后的灰度范圍。

以下展示了常用對比度擴展法的結(jié)果：

從圖3.3【原圖】可以看出原始圖像動態(tài)范圍較小，整體較暗，反映在直方圖上像素主要集中在低灰度的一側(cè)，如【原圖的灰度直方圖】所示。經(jīng)過對比度調(diào)整，圖像變亮，可以看到更多的細節(jié)如圖【原圖直方圖均衡化】和【均衡后的灰度直方圖】所示。

優(yōu)勢：可以充分利用圖像中的亮度信息，明顯改善圖像質(zhì)量，是一種常用的圖像增強算法。

不足：對于受噪聲影響明顯的圖像，該算法增強效果不明顯。即不能有效地抑制噪聲。而且，僅僅利用了圖像中的局部信息。對本圖像不是很適用，對醫(yī)學(xué)方面或者圖像分離比較有用。

四、 結(jié)束語

由上述結(jié)果可見，經(jīng)直方圖處理后，圖像明暗分明，亮度增加，圖像比較清晰明亮，很好的改善了原始圖的視覺效果。但是我們也很容易發(fā)現(xiàn)，這種處理方法沒有考慮圖像的內(nèi)容，處理后圖像看起來亮度過高。在對比度增強的方法中，我們可以發(fā)現(xiàn)它的處理效果相對于直方圖中的對比度要好得多，但是不太適合本圖像。分析原因可能是本圖像噪聲太多，對比度增強中不能有效地抑制噪聲，僅僅利用了圖像中的局部信息，使局部信息增強，對于本圖像反而失去更多細節(jié)。這種增強方法對醫(yī)學(xué)方面比較有用?？傊?，應(yīng)用Matlab語言對數(shù)字圖像進行圖像增強處理時具有編程簡單、操作方便、處理速度快，以上兩種方法在圖像增強中并不增加圖像信息，其結(jié)果只是增強對某種信息的判別能力，適用范圍較廣。但是為了更好地處理效果，不同的圖像需要用更多不同的增強方法，比如平滑噪聲等方法。

參考文獻：

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