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    基于模糊理論的低照度彩色圖像增強算法*

    2014-09-20 07:02:10付爭方
    傳感器與微系統(tǒng) 2014年5期
    關(guān)鍵詞:圖像增強照度直方圖

    付爭方, 朱 虹

    (1.西安理工大學(xué) 自動化與信息工程學(xué)院,陜西 西安 710048;2.安康學(xué)院 電子與信息工程系,陜西 安康 725000)

    0 引 言

    在夜晚或光線不足情況下拍攝的圖像存在著整體灰度低、灰度動態(tài)范圍小等特點。人眼對低照度圖像分辨能力差,甚至對某些局部細節(jié)不能分辨。現(xiàn)在常用的監(jiān)控攝像機在光線不足時通常采用紅外攝像設(shè)備進行補光,經(jīng)處理后得到的僅是灰度圖像.而彩色圖像所包含的信息要比灰度圖像豐富得多,人眼能區(qū)別的灰度層次大約只有二十幾種,但能夠識別的色彩卻成千上萬。因此,對低照度彩色圖像進行增強[1,2],獲得適合于人眼觀察的彩色圖像,可以顯著提高圖像的質(zhì)量,能觀察到更多的細節(jié)。

    常用的圖像增強算法為直方圖變換法和灰度變換法,直方圖變換法最常見的為直方圖均衡化,它是把給定圖像的直方圖分布改造成均勻分布。直方圖均衡化能自適應(yīng)地提高圖像灰度動態(tài)范圍,在圖像增強中被廣泛使用,灰度變換法中最常見的就是對比度拉伸,即通過灰度映射函數(shù)把原本狹窄的灰度范圍變寬,使得處理后的圖像對比度提高。從原理上來說兩者都有其缺點,直方圖均衡化的缺點:一是變換后圖像的灰度級減少,某些細節(jié)消失;二是在圖像欠曝光區(qū)域原來不可見的噪聲會顯現(xiàn)出來。為了解決存在的問題,出現(xiàn)了很多直方圖均衡化改進算法[3~5],但灰度級合并現(xiàn)象或多或少地存在,在信噪比本來就很低的低照度圖像中,灰度級合并對圖像質(zhì)量影響更為顯著,細節(jié)變得難以辨別,對比度拉伸算法在灰度動態(tài)范圍寬(含有少量亮區(qū)域)的低照度圖像中對圖像對比度拉伸效果非常有限。

    針對以上問題,本文提出了一種新的低照度彩色圖像增強算法,將圖像色彩空間從顏色通道緊密相關(guān)的RGB轉(zhuǎn)換到HSV空間,保持顏色的恒定性;利用非線性函數(shù)提升低照度圖像的亮度;然后將圖像從空間域利用隸屬度函數(shù)變換到模糊域中,在模糊特征平面上再對圖像進行增強處理,增加圖像的對比度。

    1 圖像預(yù)處理

    1.1 HSV色彩空間變換

    目前攝像設(shè)備拍攝的圖像大多為RGB圖像,RGB圖像是通過對紅(R)、綠(G)、藍(B)3個顏色分量進行加權(quán)疊加來得到各種顏色的,但容易受到光照變化的影響,而且RGB三基色分量之間具有很高的相關(guān)性,改變某一通道的顏色信息,往往影響到其他通道的信息,所以,直接對圖像各顏色分量進行非線性處理會造成圖像顏色的失真。HSV空間不僅比RGB空間更適合于對人類色彩感覺的描述,而且還有效分離了色度、飽和度和亮度,使色度與色飽和度和亮度近似正交,對后續(xù)的真彩圖像增強帶來了很大的便利。

    在光照補償過程中,把RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSV空間,對其中的亮度分量進行增強處理,同時保持色調(diào)和飽和度不變,最后將生成的亮度分量與色調(diào)、飽和度分量進行逆變換產(chǎn)生新圖像。由RGB空間到HSV空間的變換表達式如下

    (1)

    (2)

    V=max(R,G,B),

    (3)

    式中R,G,B分別為歸一化的RGB空間的值。H分量取值范圍為[0,360),S,V分量取值范圍分別為(0,1]和[0,1]。

    設(shè)i=H/60,f=H/60-i,其中,i為被60整除的除數(shù),f為被60整除的余數(shù)。設(shè)P=V(1-S),Q=V(1-Sf),T=V[1-S(1-f)],從HSV空間到RGB空間的變換表達式如下

    (4)

    1.2 非線性變換

    低照度圖像具有灰度范圍窄、相鄰像素的空間相關(guān)性高、灰度變化不明顯等特點[6~10],這使得圖像中的物體、背景、細節(jié)、噪聲等信息包含在一個較窄的灰度范圍內(nèi)。因此,必須將獲取的源圖像轉(zhuǎn)換成一種更加適合人眼觀察和計算機分析處理的形式。本文通過對圖像進行非線性變化提高低照度圖像的亮度,從而讓那些由于光照不足導(dǎo)致看起來比較暗的圖像低灰度級區(qū)域的亮度得以快速的提升,改善低照度圖像的視覺效果。

    非線性變換是通過一個光滑的映射曲線,使得處理后的圖像灰度變化比較平滑。考慮到從人眼接收圖像信號到大腦中形成一個形象的過程中,有一個近似對數(shù)的環(huán)節(jié),常用的非線性變換為對數(shù)變換。

    對數(shù)變換是指輸出圖像與輸入圖像像素點的灰度值為對數(shù)關(guān)系,則輸出圖像g(x,y)與輸入圖像f(x,y)的灰度關(guān)系為

    g(x,y)=log[f(x,y)].

    (5)

    該變換可以壓縮原圖像中較高灰度區(qū)域的對比度,與此同時對圖像灰度值較低的進行擴展。通常情況下,為了使得變換的動態(tài)范圍可以更加靈活,修改曲線的變化速度或起始位置等,一般會加入一些可調(diào)節(jié)參數(shù),使之成為

    g(x,y)=a+ln(f(x,y)+1)/(blnc),

    (6)

    式中a,b,c是可以調(diào)節(jié)的參數(shù),可以人為地進行改變和調(diào)節(jié),其中,f(x,y)+1是為了避免對數(shù)字0取對數(shù),確保分子部分大于或等于0。當(dāng)f(x,y)=0時,ln(f(x,y)+1)=0,則y=a,此時a為y軸上的截距,確定了變換函數(shù)的初始位置的函數(shù)變換關(guān)系,而通過b,c兩個參數(shù)來確定變換函數(shù)的變化速率。對數(shù)函數(shù)一般適用于過暗的圖像,用于擴展低灰度區(qū)。對數(shù)曲線如圖1所示。

    圖1 對數(shù)函數(shù)曲線

    本文的對數(shù)函數(shù)

    f′=lg(Vd+1).

    (7)

    其中,V代表HSV色彩空間的亮度分量,d是可調(diào)節(jié)參數(shù),加1是為了避免當(dāng)V等于0時對0取對數(shù)。

    經(jīng)過非線性變換之后圖像的亮度可以得到很大的改善,但降低了圖像的對比度,使圖像并未達到理想視覺效果,引入模糊理論,將圖像從空間域利用隸屬度函數(shù)變換到模糊域中,在模糊特征平面上對圖像進行增強處理[7,8],增加圖像的對比度。

    2 基于模糊理論的圖像增強算法

    2.1 空間域映射到模糊域的變換

    利用正弦隸屬度函數(shù)[11]將圖像由空間域到模糊域進行映射,得到模糊特征平面。定義正弦隸屬度函數(shù)如下

    (8)

    其中,uij為像素(i,j)的灰階xij相對于fmax的隸屬度,fmax為待處理圖像的最大灰度級,相應(yīng)的fmin為待處理圖像的最小灰度級。k為可調(diào)節(jié)參數(shù),通過對k的調(diào)節(jié)可改變uij的值,針對不同圖像產(chǎn)生不同的模糊特征平面,進而可以適應(yīng)不同圖像的增強要求,k值定義如下公式所示

    k=mean(f)/(fmax-fmin).

    (9)

    其中,mean(f)代表圖像的平均灰度值,使得k值與圖像產(chǎn)生內(nèi)在的相關(guān)性,不同亮度圖像的k值也會隨之改變,增加了算法的靈活性,適應(yīng)不同亮度圖像增強需求。

    2.2 模糊域圖像增強

    對隸屬度函數(shù)uij,利用式(8)和式(9)進行變換最后得到一個新的模糊特征平面。定義新的模糊增強算子,隨著迭代次數(shù)的增加,圖像對比度也隨之增強

    (10)

    其中,T作為圖像增強的臨界點,針對不同亮度圖像T的取值不同,本文T的取值為圖像灰度的平均值。

    2.3 模糊圖像逆變換

    對于新的模糊特征平面,經(jīng)過一個逆變換就可以將圖像從模糊域映射到灰度空間中,最后就得到了增強后的圖像

    (11)

    其中,G-1為圖像的逆變換,f′(i,j)為像素點(i,j)的灰度級。

    3 圖像增強算法與參數(shù)討論

    3.1 算法描述

    本文將圖像色彩空間從顏色通道緊密相關(guān)的RGB轉(zhuǎn)換到HSV空間,保持顏色的恒定性;利用非線性函數(shù)提升低照度圖像的亮度;然后將圖像從空間域利用隸屬度函數(shù)變換到模糊域中,在模糊特征平面上再對圖像進行增強處理,增加圖像的對比度。算法步驟如下:

    1)輸入待處理的圖像,對圖像進行HSV色彩空間轉(zhuǎn)換,提取亮度分量。

    2)利用對數(shù)函數(shù)對圖像進行非線性變換,增強圖像亮度。

    3)利用式(8),式(9)計算圖像的模糊特征平面{uij}。

    5)利用式(11)對新的模糊特征平面做逆變換,將圖像從模糊域變換到灰度空間,輸出模糊增強后的圖像。

    3.2 參數(shù)選擇

    上述算法中提及的幾個參數(shù),即,非線性變換中的參數(shù)d,增強算子中迭代運算的參數(shù)r以及隸屬度函數(shù)中的參數(shù)k。上文中已對k值做了闡述,在此就不再進行討論。

    參數(shù)d是對數(shù)函數(shù)中設(shè)置的一個調(diào)節(jié)參數(shù),通過調(diào)節(jié)參數(shù)d可對圖像的亮度進行不同程度的提升。通過實驗證明,增大參數(shù)d可對低照度圖像進行亮度提升,從而改善了圖像的視覺效果。對于低照度圖像,需要較大程度提升圖像的亮度,則d的值需要取大一些,但過大的d值會導(dǎo)致圖像過亮,可能會丟失很多圖像信息。正常情況下,d的值設(shè)置為10~100之間的數(shù)值為最佳,具體圖像具體做調(diào)整,可通過多次實驗最后得到一個較為合適的值。

    參數(shù)r的選取,r是迭代函數(shù)中的參數(shù),通過調(diào)節(jié)r以達到對圖像進行多次增強的目的,所以,r的選取在此方法中尤為重要。對于一幅過暗的圖像,僅僅進行一次的增強是不夠的,需要對其進行多次增強。然而r的值也不宜過大,會使得圖像亮區(qū)域曝光過度,暗區(qū)域更暗,導(dǎo)致許多細節(jié)信息的丟失。當(dāng)r的取值增大到一定程度時,將會使得圖像變?yōu)榉床钭畲蟮亩祱D像。

    4 實驗結(jié)果與分析

    實驗中選擇兩幅不同場景和類型的低照度圖像分別用非線性變換、模糊算法,以及本文所提出模糊增強算法進行處理,通過實驗結(jié)果對上述3種算法進行比較。下述4組圖像分別為原始圖像、非線性變換處理效果圖、模糊算法處理效果圖,以及本文增強算法的處理效果圖。如圖2~圖5所示。

    圖2 低照度圖像(圖片來自于http:∥www.easyhdr.com/examples.php)

    圖3 對數(shù)變換效果

    圖4 PAL模糊增強算法效果

    圖5 本文算法效果

    通過觀察原始圖像和經(jīng)過3種算法處理后的效果圖,很直觀地得到本文算法處理后圖像具有較強的效果,同時本文通過信息熵和對比度等參數(shù)對圖像進行一個客觀的評價。

    兩幅圖像是典型的低照度圖像,它們的灰度范圍很窄,且圖像亮度很低,所以,對于該圖像在進行亮度提升的同時需要進行對比度增強。表1、表2的各項數(shù)據(jù)表明,經(jīng)改進的模糊算法處理后圖像的對比度是有所改善,可是信息熵卻沒有提高。處理后圖片圖像過于暗淡,亮度并沒有得到提升,甚至導(dǎo)致了信息熵的降低;而經(jīng)過非線性變換處理后較上一方法而言對比度改善指數(shù)較高,但同樣它的信息熵也降低了,最后經(jīng)本文方法處理后,圖像的信息熵和對比度都得到了較大程度的改善。

    表1 第1幅圖像評價參數(shù)對比結(jié)果

    表2 第2幅圖像評價參數(shù)對比結(jié)果

    5 結(jié) 論

    低照度圖像具有灰度范圍窄、相鄰像素的空間相關(guān)性高、灰度變化不明顯等特點,這使得圖像中的物體、背景、細節(jié)、噪聲等信息包含在一個較窄的灰度范圍內(nèi)。本文通過將圖像色彩空間從顏色通道緊密相關(guān)的RGB轉(zhuǎn)換到HSV空間,保持顏色的恒定性;利用非線性函數(shù)提升低照度圖像的亮度;然后將圖像從空間域利用隸屬度函數(shù)變換到模糊域中,在模糊特征平面上再對圖像進行增強處理,增加圖像的對比度。實驗結(jié)果表明:該算法在增強圖像對比度的同時更多的保留了場景細節(jié)信息,是一種高效的低照度圖像增強算法。

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