【摘 要】數(shù)字圖像處理是指利用計(jì)算機(jī)來合成、變換已有的數(shù)字圖像，進(jìn)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(qiáng)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(qiáng)，使圖像比處理前更適合一個(gè)特定的應(yīng)用。本文通過Matlab實(shí)驗(yàn)得出的實(shí)際處理效果來對(duì)比兩種常用算法的優(yōu)缺點(diǎn)，討論這兩種增強(qiáng)算法的技術(shù)要點(diǎn)，并對(duì)其圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行性能評(píng)價(jià)。

【關(guān)鍵詞】圖像增強(qiáng) 直方圖增強(qiáng) 對(duì)比度增強(qiáng)

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(huì)造成圖像質(zhì)量的下降，即圖像失真。圖像增強(qiáng)是指根據(jù)特定的需要增強(qiáng)圖像中的重要信息，同時(shí)減弱或去除不需要的信息。通過適當(dāng)?shù)脑鰪?qiáng)處理，可以將原本模糊不清甚至根本無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(qiáng)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(qiáng)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(píng)價(jià)。目前圖像增強(qiáng)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(shí)別、無損探傷、衛(wèi)星圖片的處理等領(lǐng)域。圖像增強(qiáng)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(dòng)力來自穩(wěn)定涌現(xiàn)的新的應(yīng)用。

二、常用的圖像增強(qiáng)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(xì)節(jié)看不清楚。這時(shí)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(xì)節(jié)清晰。

（二）對(duì)比度增強(qiáng)法

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

三、圖像增強(qiáng)方法及算法

（一）直方圖增強(qiáng)

直方圖均衡化過程如下：

1.計(jì)算原圖像的灰度直方圖；

2.計(jì)算原圖像的灰度累積分布函數(shù)，進(jìn)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(jí)映射為新的灰度級(jí)。

在MATLAB中，histeq函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化。該命令對(duì)灰度圖像I進(jìn)行變換，返回有N級(jí)灰度的圖像J，J中的每個(gè)灰度級(jí)具有大致相同的像素點(diǎn)，所以圖像J的直方圖較為平坦，當(dāng)N小于I中灰度級(jí)數(shù)時(shí)，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(jì)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(shì)：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(kuò)張了像素值的動(dòng)態(tài)范圍，是一種常用的圖像增強(qiáng)算法。不足：不能抑制噪聲。

（二）對(duì)比度增強(qiáng)

對(duì)比度增強(qiáng)是圖像增強(qiáng)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(gè)像素的灰度，從而改變圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍。它可以是灰度動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展，也可以使其壓縮，或者是對(duì)灰度進(jìn)行分段處理，根據(jù)圖像特點(diǎn)和要求在某段區(qū)間中進(jìn)行壓縮在另外區(qū)間進(jìn)行擴(kuò)展。

例如，觀察圖3.2可以發(fā)現(xiàn)，該圖的對(duì)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(gè)灰度范圍內(nèi)，則圖像的對(duì)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(duì)比度擴(kuò)展法的結(jié)果：

從圖3.3【原圖】可以看出原始圖像動(dòng)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(duì)比度調(diào)整，圖像變亮，可以看到更多的細(xì)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(shì)：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(qiáng)算法。

不足：對(duì)于受噪聲影響明顯的圖像，該算法增強(qiáng)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(duì)本圖像不是很適用，對(duì)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(duì)比度增強(qiáng)的方法中，我們可以發(fā)現(xiàn)它的處理效果相對(duì)于直方圖中的對(duì)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(duì)比度增強(qiáng)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(qiáng)，對(duì)于本圖像反而失去更多細(xì)節(jié)。這種增強(qiáng)方法對(duì)醫(yī)學(xué)方面比較有用?？傊?，應(yīng)用Matlab語言對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理時(shí)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(qiáng)中并不增加圖像信息，其結(jié)果只是增強(qiáng)對(duì)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(qiáng)方法，比如平滑噪聲等方法。

參考文獻(xiàn)：

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