基于層次增強的彩色印刷圖像處理研究

倪琦，舒忠

（荊楚理工學院，荊門 448000）

0 引言

圖像增強技術(shù)的應用在理論上可歸納為圖像空域增強和頻域增強兩類，在此基礎(chǔ)上，經(jīng)過研究人員的進一步研究，又提出了融合增強的理論。

常用的空域增強的運算方法包括：圖像灰度級增強變換算法[1-3]、圖像直方圖均衡化增強算法[4]等，以上的圖像增強變換算法針對的是整幅圖像。還有一種是針對圖像主體部分的局部空間增強變換處理，通常采用對圖像局部對比度和圖像邊緣輪廓定義的區(qū)域進行增強處理[5-6]。

圖像頻域增強以光譜描述為依據(jù)，將圖像定義為光波，通過對光信號進行處理的方法實現(xiàn)對圖像階調(diào)層次的校正。圖像頻域增強通過間接方式實現(xiàn)對圖像進行變換處理，其核心變換理論為傅立葉變換。

空域增強運算是針對圖像組成像素進行處理，在應用中適合于印刷圖像的階調(diào)層次校正。而頻域增強運算是針對圖像頻譜成分進行處理，更適合于印刷圖像的清晰度校正。

1 層次增強工具設計原理

本文設計的圖像增強工具主要包括：色階工具、直方圖工具和亮度/對比度工具[7]。

1. 1 色階工具設計原理

色階工具主要通過暗調(diào)（黑場）、中間調(diào)（灰場）和亮調(diào)（白場）控制進行印刷圖像的階調(diào)層次校正，圖像校正應該分為兩個方向：一是輸入色階的校正，二是輸出色階的校正。

輸入色階校正的算法實現(xiàn)原理如下：

（1）一幅數(shù)字圖像由眾多像素點按行（M行）、列（N列）排列成一個平面，使用亮度值（或灰度值或光強度）I表示，其靜止彩色圖像RGB三個通道的解析矩陣如下：

（2）計算圖像輸入亮調(diào)I1與輸入暗調(diào)I2的灰度差值IRGB-D，ID=I1-I2，同時，定義圖像輸入中間調(diào)為I3；

（3）分別計算RGB圖像中像素點與輸入色階中暗調(diào)的灰度差值IRGB-D，IRGB-D=IRGB-I2（其中，IRGB為圖像像素點三個通道當前灰度值）；

（4）當IRGB-D≥0時，三通道像素點的輸入灰度值IRGB-C=0；當IRGB-D＜0時，三通道像素點的輸入灰度值

輸出色階的校正原理為：

（1）定義圖像輸出亮調(diào)I4、輸出暗調(diào)I5、輸出中間調(diào)為I6；

（2）計算色階輸出校正系數(shù)α，輸出校正系數(shù)為輸出亮調(diào)I4、輸出暗調(diào)I5的差值與255的比值，

（3）計算RGB三個通道輸出色階校正后的灰度值：IRGB-O=(IRGB-C×α)-I5。

1. 2 直方圖工具設計原理

直方圖層次校正使用直方圖均衡算法實現(xiàn)，屬于間接圖像對比度增強處理技術(shù)，直方圖均衡算法的核心是累積函數(shù)的應用，其運算原理是在原始圖像的直方圖中，首先對直方圖進行集中均勻分布，然后對直方圖進行非線性拉伸，最后利用累積函數(shù)對灰度值進行調(diào)整。直方圖均衡算法的實現(xiàn)過程：

初始化圖像：hist[k]=0;k=0,…,L-1；

統(tǒng)計圖像像素：

hist[f(x,y)]++;x=0,…,M-1;y=0,…,N-1；歸 一化圖像：

1. 3 亮度/對比度工具設計原理

亮度/對比度工具設計原理較為簡單，其設計原理主要依據(jù)為以下公式：

其中，gRGB(x,y)為亮度/對比度校正前的圖像像素灰度值，fRGB(x,y)為亮度/對比度校正后的圖像像素灰度值，a為對比度校正參數(shù)，b為亮度校正參數(shù)。

圖像對比度調(diào)整的關(guān)鍵因素在于保證圖像平均亮度不變（也就是中間調(diào)部分保持穩(wěn)定）。要實現(xiàn)之一目的，可以亮調(diào)或暗調(diào)像素點的灰度值與圖像中間調(diào)的灰度值的差值列為校正的對象值，對該差值設置校正操作的范圍。依此，可以提出一個相對簡單的亮度/對比度校正公式：

其中，I校正(x,y)為通過亮度/對比度校正后的像素點灰度值，I平均(x,y)為圖像中間調(diào)的像素點灰度值，I初始(x,y)為亮度/對比度校正前的像素點灰度值，γ為校正范圍參數(shù)，γ∈[-1,1]。在實際應用中，可以將I平均(x,y)的取值定為128，從而省去每次需要計算圖像中間調(diào)部分灰度值的運算過程，提高圖像亮度/對比度校正的效率。

2 實驗及分析

2. 1 實驗方案

本文實驗方法采用比較分析法，通過Photoshop圖像處理軟件中的相應工具與本文提出的色階、直方圖和亮度/對比度功能模塊比較，對本文設計的功能模塊性能進行驗證，主要參數(shù)為直方圖和光學密度。其實驗方案如下：

（1）選擇4幅原稿測試圖像（圖1所示），并打印原稿樣張。

圖1 實驗檢測樣張

（2）使用Photoshop圖像處理軟件的色階、直方圖和亮度/對比度工具完成圖像階調(diào)層次校正，獲取圖像直方圖、打印樣張、獲取檢測點密度數(shù)據(jù)。

（3）使用MATLAB圖像處理軟件設計色階、直方圖和亮度/對比度模塊，并完成圖像階調(diào)層次校正，獲取圖像直方圖、打印樣張、獲取檢測點光學密度數(shù)據(jù)。

（4）對兩種處理方法獲取的直方圖和光學密度數(shù)據(jù)進行比較分析。

Photoshop圖像處理軟件作為世界一流軟件，其功能強大，不可能存在圖像處理不理想的結(jié)果。本文設計的色階、直方圖和亮度/對比度模塊，設計思路簡單，其處理效果能夠達到或接近Photoshop圖像處理軟件的水平即可算成功。

2. 2 數(shù)據(jù)與分析

實驗所需獲取的主要數(shù)據(jù)如圖2和表1所示。實驗采用主觀與客觀評價兩種方式進行數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)對兩種方式進行圖像處理后結(jié)果的質(zhì)量評判。其中，客觀評價方式主要對直方圖和光學密度進行檢測后加以比較分析。

圖2 圖像直方圖

表1 密度測量數(shù)據(jù)統(tǒng)計表

（1）主觀評判

圖像階調(diào)層次主觀評判主要以視覺感受為主，主要觀察有內(nèi)容包括：亮調(diào)部分觀察是否有絕網(wǎng)的地方或大面積絕網(wǎng)的地方，暗調(diào)部分是否有并級的地方或大面積并級地方，中間調(diào)部分是否層次分明，圖像整體亮調(diào)、中間調(diào)、暗調(diào)是否過渡自然，圖像反差是否過大或過小。

針對圖1，使用Photoshop三個工具進行處理后的圖像整體比原稿灰度級層次更加清晰，暗調(diào)部分的樹枝細節(jié)有一小部分出現(xiàn)并級，但影響不嚴重，中間調(diào)部分灰度級層次優(yōu)于原稿，但測試點1處的亮調(diào)部分信息不僅沒有得到補償，還有損失，因為影響的面積不大且較為分散，因此，使用Photoshop進行處理后的圖像質(zhì)量要優(yōu)于原稿。使用本文設計的模塊處理后的圖像整體比原稿灰度級層次稍差（特別是中間調(diào)部分），但對測試點1處和其他區(qū)域的亮調(diào)部分進行了補償，同時對暗調(diào)部分的層次進行了優(yōu)化，總體能夠滿足銅版紙印刷的需要。

針對圖2，原稿圖像、使用Photoshop進行處理后的圖像和使用本文設計的模塊處理后的圖像小部分暗調(diào)區(qū)域（該圖像極暗調(diào)區(qū)域，圖像中背光的陰影區(qū)域），都出現(xiàn)了并極現(xiàn)象。三種方式處理后的亮調(diào)部分和中間調(diào)區(qū)域?qū)哟卧佻F(xiàn)都比較清晰，但本文設計的模塊處理效果較好，測試點綠地部分被適當提亮。

針對圖3，原稿中上部藍天區(qū)域有噪點，使用Photoshop處理去掉了一部分噪點，而使用本文設計的模塊處理噪點去除較多，但三種處理方式對測試點3的處理都不理想，存在小范圍并級現(xiàn)象。

針對圖4，原稿在不進行階調(diào)層次校正的情況下印刷及易出現(xiàn)并級現(xiàn)象，圖像中的建筑物墻體很難再現(xiàn)層次，使用Photoshop處理的效果反差偏小，使用本文設計的模塊處理反差稍有提升。

（2）直方圖檢測分析

針對圖1，直方圖顯示為標準中間圖像，且三種處理方式的顯示效果都非常好，原稿圖像的反差顯示最好，使用Photoshop處理對中間調(diào)的各顏色通道灰度值進行了壓縮，且灰度級拉伸效果最佳，原稿和本文設計模塊處理的效果相似，分灰度級拉伸效果稍有欠缺，本文設計模塊在處理時對測試點1等區(qū)域的亮調(diào)部分進行了補償。

針對圖2，直方圖顯示為中間偏暗調(diào)圖像，三種處理方式的直方圖顯示接近，主要區(qū)別在于圖像局部細節(jié)的效果存在較小的差異。

針對圖3，直方圖顯示為亮調(diào)圖像，三種處理方式的直方圖顯示接近，主要區(qū)別在于使用本文設計的模塊處理的圖像小范圍內(nèi)亮調(diào)部分溢出，使用Photoshop處理時分灰度級拉伸效果有欠缺。

針對圖4，直方圖顯示為暗調(diào)圖像，三種處理方式的直方圖區(qū)別較大，原稿圖像的暗調(diào)部分有明顯溢出，使用Photoshop處理時分灰度級拉伸效果有欠缺，對暗調(diào)部分的溢出進行了控制，使用本文設計模塊處理對灰度級拉伸處理效果較好，對暗調(diào)部分的溢出也進行了控制，但溢出控制幅度稍小。

（3）光學密度檢測分析

針對圖1，原稿顯示的測試點1沒有灰度信息（純白色），因此，其密度值必定為0。本文設計的處理模塊在進行階調(diào)層次校正時，對整個圖像進行了灰度補償，補償原則為確保印刷時5%的網(wǎng)點能夠正常還原，因此，測試點能夠檢測到密度值。

針對圖2、3、4，根據(jù)密度值顯示三種情況都屬于正常情況，但稍有區(qū)別，其產(chǎn)生原因在前面介紹的內(nèi)容中都已有分析。

3 結(jié)語

本文設計的色階、直方圖和亮度/對比度圖像校正模塊，在算法實現(xiàn)上相對簡單，直接根據(jù)所需實現(xiàn)的功能和圖像處理的原理簡化設計環(huán)節(jié)，操作方便。通過與Photoshop軟件中相應功能的實驗比較表明，所設計的功能模塊能夠在圖像階調(diào)層次校正中滿足后續(xù)印刷環(huán)節(jié)的需要，其檢測數(shù)據(jù)也說明了圖像處理的具有較強的可靠性，具有較強的推廣應用價值。