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        遙感數(shù)字圖像增強(qiáng)方法研究

        2012-08-08 09:51:32韓春成林和平2哲2
        長春師范大學(xué)學(xué)報 2012年12期
        關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像像素點(diǎn)直方圖

        韓春成 1,林和平2,周 濤 2,趙 哲2

        (1.長春師范學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林長春 130032;2.東北師范大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院,吉林長春 130117)

        目前遙感數(shù)字圖像已廣泛應(yīng)用于軍事、農(nóng)林、環(huán)境科學(xué)、地學(xué)以及測繪等領(lǐng)域。針對遙感數(shù)字圖像的亮度偏低、目視效果較差等問題,需要在圖像預(yù)處理階段對遙感圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,改善圖像的視覺效果,提高清晰度,便于圖像的后續(xù)處理。常規(guī)遙感數(shù)字圖像的空間域增強(qiáng)方法有線性變換、非線性變換、直方圖均衡化等,如文[1-6]提出的方法,都是基于遙感圖像的像素亮度值的處理方法。然而以往的這些方法都會導(dǎo)致遙感圖像的局部失真。例如非線性變換中的對數(shù)增強(qiáng)方法增強(qiáng)了圖像中亮度值較低的部分,同時進(jìn)行對比度拉伸;壓縮亮度值較高的部分,縮小亮度間隔。一些方法在處理過程中損失了圖像的部分信息,是有損增強(qiáng),影響到后期的各種處理方法的實施。例如傳統(tǒng)的線性增強(qiáng)方法將增強(qiáng)后亮度值大于255的像素點(diǎn)的亮度值直接賦值255,低于0的亮度值直接賦值0,這樣導(dǎo)致部分信息的缺失,處理后的圖像無法復(fù)原,不利于圖像合成、融合、信息提取等的后續(xù)處理。此外傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法不適用于全景遙感圖像的增強(qiáng)處理,圖像中的無效像素約占五分之一,影響處理過程的效率。

        本文針對常規(guī)遙感數(shù)字圖像增強(qiáng)方法存在的問題,提出了一種無損平移雙向拉伸的遙感數(shù)字圖像增強(qiáng)方法。遙感數(shù)字圖像中有效像素根據(jù)其亮度的均值平移至128,再對遙感圖像進(jìn)行無損的雙向?qū)Ρ榷壤?。將超出亮度值范圍的異常點(diǎn)關(guān)于1和255進(jìn)行對稱折合,使得圖像在無損的前提下其所有的有效像素點(diǎn)都能參與對比度增強(qiáng),保存了圖像的所有信息,為之后的遙感圖像合成、融合、信息提取及分類奠定了基礎(chǔ)。

        1 算法描述

        無損平移雙向拉伸方法克服了傳統(tǒng)的遙感數(shù)字圖像增強(qiáng)方法處理后圖像的目視效果上的不足,同時保證遙感數(shù)字圖像中所有有效像素點(diǎn)都能在無損的前提下參與對比度增強(qiáng),不會造成圖像的信息缺失和局部失真。具體步驟如下所述。

        1.1 計算均值

        計算遙感數(shù)字圖像中有效像素的均值(可以是算術(shù)平均值,或者是模糊均值)。由于遙感數(shù)字圖像中的像素并非全部有效,例如遙感圖像呈現(xiàn)不規(guī)則矩形,其周圍的像素點(diǎn)是無效的;有些遙感圖像由于衛(wèi)星設(shè)備的故障導(dǎo)致圖像中存在無效點(diǎn)。

        對于常規(guī)的遙感數(shù)字圖像,設(shè)圖像的寬度為w,高度為h,像素亮度為b,各個像素亮度的算術(shù)平均值a可以表示為:

        假設(shè)圖像中有效像素的總數(shù)為s,各個像素亮度的算術(shù)平均值a可以表示為:

        1.2 亮度平移

        根據(jù)遙感數(shù)字圖像中有效像素亮度的均值a在一般情況下是低于128的,本文提出的方法第二步即對有效像素亮度進(jìn)行平移,至128,初步提升數(shù)字圖像整體的亮度。首先將各個像素的亮度值減去均值a,再將差值加上128,這樣所有的有效像素的亮度值都向128靠近,達(dá)到平移的效果。

        設(shè)平移后像素的亮度為ci,可以表示為:

        1.3 無損的雙向?qū)Ρ榷壤?/h3>

        對經(jīng)過平移后的遙感數(shù)字圖像中的像素亮度值向128靠攏,對比度降低。要達(dá)到從原始低亮度的遙感數(shù)字圖像向目視效果較佳的圖像轉(zhuǎn)變,就要求對平移后的像素進(jìn)行無損的雙向?qū)Ρ榷壤?。首先將所有有效像素亮度值?和255進(jìn)行雙向拉伸。拉伸的同時部分亮度值超出有效像素的范圍,為了不損失任何有效信息,本文提出的方法中采取反折的方法(圖1)。即將拉伸后亮度低于1的像素按照1對稱反折,高于255的像素按照255對稱反折,反折以后的所有像素點(diǎn)的亮度值都在有效像素亮度值范圍內(nèi),達(dá)到了無損的要求,為后續(xù)的處理奠定基礎(chǔ)。具體方法如下:

        圖1 反折方法示例

        設(shè)拉伸后像素的亮度為di、ei。對于經(jīng)過平移以后的亮度值小于128的有效像素,可以表示為:

        di必為偶數(shù),如果小于2,則:

        ei必為奇數(shù)。對于經(jīng)過平移以后的亮度值大于等于128的有效像素,可以表示為:

        di必為偶數(shù),如果大于254,則:

        ei必為奇數(shù)。

        上述運(yùn)算都是可逆運(yùn)算。如果經(jīng)過拉伸以后的亮度值為奇數(shù),則其逆運(yùn)算可以表示為:

        很明顯,如果將ci的計算過程直接代入di和ei的計算過程中,則該算法可以定義為無損平移雙向拉伸算法。

        2 結(jié)果與分析

        實驗原始圖像是美國地質(zhì)勘探局(USGS)提供的浙江東部的遙感數(shù)字圖像,以藍(lán)波段整景為例進(jìn)行增強(qiáng)處理。圖2中的(a)為原始遙感圖像,(b)為直方圖均衡化后的效果圖,(c)為本文提出的無損平移雙向拉伸增強(qiáng)后的效果圖??梢钥闯鲈歼b感圖像整體較暗,不利于目視判讀。直方圖均衡化處理的圖像一些細(xì)節(jié)丟失,圖像周圍的無效像素點(diǎn)參與了概率運(yùn)算,圖像上大面積地物與周圍地物的反差較大。通過本文算法處理后的圖像達(dá)到了很好的目視效果,對比度適中;同時保留了不規(guī)則矩形周圍的無效像素,只對有效像素進(jìn)行處理。算法中沒有損失任何像素亮度信息,對于拉伸后超出有效像素范圍的亮度值進(jìn)行反折,便于后續(xù)處理。本文的雙向平移拉伸方法綜合了傳統(tǒng)幾種增強(qiáng)方法的優(yōu)點(diǎn),取得了更加適合目視判讀的效果。

        圖2 圖像處理效果

        此外,人眼具有機(jī)能亢進(jìn)的應(yīng)急保護(hù),即在觀看強(qiáng)光或弱光時會自動調(diào)節(jié)瞳孔的大小來改變對光的吸收。人眼經(jīng)一段時間的適應(yīng)后,所觀察到的強(qiáng)光亮度比實際光源的亮度小、弱光亮度比實際光源的亮度大。人眼在觀看這樣處理后的圖像時感覺效果較好,但存在目視判讀誤區(qū)。由于傳統(tǒng)的線性增強(qiáng)算法將增強(qiáng)后亮度值大于255的像素點(diǎn)的亮度值直接賦值255,低于0的像素點(diǎn)直接賦值0,這樣會破壞原有圖像像素點(diǎn)的完整性,丟失像素點(diǎn)過多,產(chǎn)生過多的異常點(diǎn)。本文較好地利用了人眼的這種特性,融入本文主體算法中,對于超出亮度范圍的異常點(diǎn)關(guān)于邊界點(diǎn)反折,在不損失像素點(diǎn)的同時遵從了人眼的這種視覺特征。

        3 結(jié)語

        本文提出的無損平移雙向拉伸方法較好地解決了常規(guī)圖像增強(qiáng)方法在處理遙感數(shù)字圖像時的不足,綜合了各方法的優(yōu)勢,使得經(jīng)過本文方法處理后的圖像達(dá)到了近似最佳的視覺效果。信息量豐富,特征明顯,便于后續(xù)的融合、特征提取等處理。本文最大的創(chuàng)新點(diǎn)是無損增強(qiáng),保證了原始圖像的完整性,同時保證了后續(xù)信息提取與分類的準(zhǔn)確性。后續(xù)工作可以針對異常點(diǎn)的標(biāo)記進(jìn)行實驗性的研究展開,在圖像亮度參數(shù)中定義一個特定的值標(biāo)識超出亮度值范圍的異常點(diǎn)。

        [1]GaoY,QiaoYF.An Image EnhancingMethod Based on Reformative HistogramEqualization[J].Computer Simulation,2008,25(4):198-200.

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        [5]高巖,喬彥峰.一種基于改進(jìn)直方圖均衡的圖像增強(qiáng)方法[J].計算機(jī)仿真,2008,25(4):198-200.

        [6]文貢堅,王潤生.從航空遙感圖像中自動提取主要道路[J].軟件學(xué)報,2000,11(7):957-964.

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