趙 凡，張 葆

（1.中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所

中國(guó)科學(xué)院航空光學(xué)成像與測(cè)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林 長(zhǎng)春 130033；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049）

1 引 言

圖像增強(qiáng)主要是將圖像轉(zhuǎn)換為更適合人眼觀察或者機(jī)器分析、識(shí)別的形式，改善圖像的質(zhì)量和視覺效果，以便獲得更清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用圖像［1－4］。對(duì)于航拍圖像，由于惡劣的天氣條件和拍攝距離遠(yuǎn)會(huì)使圖像的對(duì)比度低、圖像的紋理細(xì)節(jié)模糊［5－6］。因此，改善圖像的對(duì)比度、增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)紋理信息是航拍圖像增強(qiáng)中的重要部分。

直方圖均衡化是增強(qiáng)圖像對(duì)比度的一種常見方法［7－8］，該方法將圖像的直方圖變?yōu)榫鶆蚍植嫉男问?，?lái)增大灰度值的動(dòng)態(tài)范圍。單一形式的全局均衡化會(huì)造成一些灰度級(jí)的合并，使得一些細(xì)節(jié)信息缺失。對(duì)圖像進(jìn)行分段拉伸也是一種常見算法［9－10］，但是分段拉伸算法的關(guān)鍵點(diǎn)在于分段點(diǎn)的選擇，分段點(diǎn)的選擇稍有不慎便影響了整幅圖像的增強(qiáng)效果。本文提出了一種能夠提高圖像對(duì)比度、增強(qiáng)圖像紋理細(xì)節(jié)的算法。首先將原始直方圖進(jìn)行子層分割，根據(jù)子層灰度概率密度之和的大小將灰度概率密度較大的灰度值動(dòng)態(tài)范圍進(jìn)行擴(kuò)展。通過(guò)對(duì)分割后子層灰度范圍的重新定義，完成灰度范圍拉伸，從而提高圖像的整體對(duì)比度。

在圖像增強(qiáng)的硬件實(shí)現(xiàn)上，現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）在結(jié)構(gòu)上的并行處理優(yōu)勢(shì)使得其更適合完成高速的運(yùn)算能力［11－13］。該系統(tǒng)采用cyclone3系列的EP3C16FPGA為處理器，具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、集成度高、功耗低的特點(diǎn)，同時(shí)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)性強(qiáng)，具有很大的靈活性。流水線操作設(shè)計(jì)是FPGA中常用的設(shè)計(jì)思想與技術(shù)之一，利用它可以提高時(shí)鐘頻率，降低功耗。流水線系統(tǒng)為級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)，各級(jí)通過(guò)存貯元件分開［14－15］。流水線最大特點(diǎn)是數(shù)據(jù)流在各步驟在時(shí)間上是連續(xù)的，并且每步運(yùn)算都是在時(shí)鐘的控制下進(jìn)行的，如果每步執(zhí)行時(shí)間并不相等，流水線就會(huì)產(chǎn)生“瓶頸”，降低了數(shù)據(jù)處理效率。而組合邏輯引起的時(shí)序事件，沒有時(shí)鐘的控制，采用組合邏輯對(duì)本文算法進(jìn)行建模，則能夠快速高效地進(jìn)行運(yùn)算。

2 子層分割對(duì)比度拉伸增強(qiáng)原理及算法

為了更好地對(duì)圖像中的目標(biāo)增強(qiáng)，突出其信息，通常我們會(huì)用直方圖分割。通過(guò)將直方圖分割成幾個(gè)子區(qū)域，然后根據(jù)子層直方圖的特征，在每個(gè)子區(qū)域中完成該區(qū)域灰度范圍的拓展或壓縮。增大灰度概率密度較大子層的動(dòng)態(tài)范圍，壓縮概率密度較小子層的灰度值范圍。通過(guò)直方圖灰度范圍的重新映射，能有效擴(kuò)大對(duì)比度，提高視覺效果。

將原始直方圖按其灰度級(jí)范圍平均分割為n個(gè)區(qū)域，即SR0，SR1，...SRn－1。為了增大處理后圖像的對(duì)比度，在這幾個(gè)區(qū)域中對(duì)灰度級(jí)進(jìn)行拉伸。我們采取以下方法對(duì)灰度范圍進(jìn)行拉伸或壓縮：

其中：h（Xi）是圖像中灰度級(jí)為Xi的像素個(gè)數(shù)，SSHk則表示在分割的后的SRk與SRk＋1區(qū)間內(nèi)所有灰度級(jí)的像素個(gè)數(shù)和，反映到直方圖上也就是SRk與SRk＋1區(qū)間的面積。該子層區(qū)域占全局直方圖的比例為：

其中：n為圖像中所有像素?cái)?shù)和。該子層區(qū)域反映到表示灰度值的橫坐標(biāo)上為：

其中：L為灰度最大值，SSRk為區(qū)域SRk重新定義后的區(qū)域。從上述公式可以看出，重新定義后的區(qū)域SSRk與原始區(qū)域SRk的面積成正比。

圖1 子層分割Fig.1 Sub－layer segmentation

考慮到圖像的增強(qiáng)后效果以及計(jì)算量，本文中將直方圖分為4個(gè)子層，每個(gè)子層經(jīng)拉伸或壓縮后如圖1所示?？梢钥闯龌叶让芏雀怕屎洼^大的區(qū)域如SR0，經(jīng)過(guò)映射后其灰度范圍SSR0較廣?；叶燃?jí)拉伸后，圖像的對(duì)比度得到了提高。

為了避免子層直方圖灰度范圍被過(guò)分拉伸或者壓縮，我們對(duì)子層灰度區(qū)域的重新映射過(guò)程加以約束：

其中：L為灰度最大值，k為所劃分子層區(qū)域的個(gè)數(shù)。我們將重新拉伸或者壓縮后的子層灰度區(qū)域范圍約束為：

其中：α為子層灰度范圍約束參數(shù)，ASSRk為子層SSRk經(jīng)過(guò)約束后的灰度值區(qū)域。從該公式可以看出，當(dāng)SSRk小于r時(shí)，則經(jīng)過(guò)約束后子層k的灰度值范圍ASSRk大于經(jīng)過(guò)壓縮后子層k的灰度值范圍SSRk，也就意味著經(jīng)過(guò)約束后，避免了概率密度之和較小區(qū)域被過(guò)分壓縮的缺點(diǎn)。當(dāng)參數(shù)α取值0.5時(shí)，ASSRk與SSRk之間的關(guān)系反映到視覺上，可以用圖2表示。

圖2 子層范圍約束Fig.2 Sublayer range constraints

由圖2可以看出，原本灰度值范圍較大的SSR0經(jīng)過(guò)此約束后范圍變?yōu)锳SSR0，明顯變小，而與r相等的區(qū)域SSR1、SSR2經(jīng)過(guò)此變換后保持不變，小于r的區(qū)域SSR3約束為范圍ASSR3，范圍變大，也就防止了累積概率密度之和較小的區(qū)域被過(guò)分壓縮。

子層灰度級(jí)經(jīng)過(guò)拉伸或者壓縮后，輸入灰度值所對(duì)應(yīng)的輸出灰度值為：

其中：I（n）為輸入圖像的灰度值，O（n）為該輸入灰度值對(duì)應(yīng)輸出灰度值。

3 硬件實(shí)現(xiàn)

該系統(tǒng)以EP3C系列FPGA為主處理器，完成圖像的增強(qiáng)處理，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.3 System block diagram

系統(tǒng)工作流程為：在FPGA相機(jī)控制模塊的控制下采集來(lái)自相機(jī)的圖像，經(jīng)過(guò)本文算法處理后，顯示在VGA上。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下。由于圖像具有實(shí)時(shí)性的特點(diǎn)，在連續(xù)兩幀圖像變化不大的假設(shè)下，根據(jù)前一幀直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)后一幀進(jìn)行處理。在相機(jī)控制信號(hào)的控制下，在幀有效，行有效和數(shù)據(jù)有效的前提下，一個(gè)像素時(shí)鐘FPGA接收一個(gè)有效數(shù)據(jù)，將灰度值作為RAM地址，不同地址中的數(shù)值表示該亮度的像素?cái)?shù)，進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，并在統(tǒng)計(jì)過(guò)程中求得最小與最大值灰度值Vmin和Vmax。算法的實(shí)現(xiàn)具體步驟為：

步驟1：根據(jù)直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果，在最大值與最小值間平分成4個(gè)區(qū)域。

步驟2：分別求出每個(gè)區(qū)域的面積。

步驟3：每個(gè)區(qū)域歸一化處理，得到每個(gè)區(qū)域灰度級(jí)范圍的重新映射。

步驟4：根據(jù)每個(gè)灰度值范圍的大小，加約束條件，求得最終每個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)范圍。最終根據(jù)步驟1～4所求得的結(jié)果帶入公式（6）中。這樣在下一幀圖像的每個(gè)像素灰度值輸入的同時(shí)可以求得對(duì)應(yīng)的輸出灰度值。

由于本文系統(tǒng)圖像的采集是實(shí)時(shí)性的，所以系統(tǒng)處理具有實(shí)時(shí)性的要求。流水線處理是高速設(shè)計(jì)中一個(gè)比較常用的設(shè)計(jì)步驟，流水操作是在時(shí)鐘CLK的控制下按照步驟進(jìn)行的，且整個(gè)數(shù)據(jù)流的處理是單流向的，它是將某個(gè)設(shè)計(jì)處理流程分為若干步驟（串聯(lián)起來(lái)）。如果本文算法按照流水操作，則可以按照如圖4的步驟流程進(jìn)行。

圖4 流水線操作Fig.4 Pipelining operation

流水線操作的最大特點(diǎn)是，數(shù)據(jù)流在各個(gè)步驟的處理從時(shí)間上看是連續(xù)的，每個(gè)步驟是在時(shí)鐘的控制下進(jìn)行的，且前一個(gè)步驟的輸出是后一個(gè)步驟的輸入。本文處理過(guò)程中，步驟1（Vmax－Vmin）／4完成需要1個(gè)時(shí)鐘周期，步驟2中從RAM地址Vmin與Vmax之間將對(duì)應(yīng)地址中數(shù)值相加，得到每個(gè)區(qū)域面積，需要Vmax－Vmin個(gè)時(shí)鐘周期，步驟三需要1個(gè)時(shí)鐘周期，步驟4需要1個(gè)時(shí)鐘周期。由于步驟2所需時(shí)間較長(zhǎng)，在步驟2處理過(guò)程中，步驟3需要等待很長(zhǎng)時(shí)間。流水線各段執(zhí)行時(shí)間不相等，流水線就會(huì)產(chǎn)生堵塞，按照上述計(jì)算，本文算法完成一條線性流水線需要Vmax－Vmin＋3個(gè)時(shí)鐘周期。

用流水線加速比（Tp）來(lái)衡量流水線的有效性，流水線加速比是指在完成同樣n個(gè)任務(wù)的情況下，非流水線所需的順序執(zhí)行時(shí)間與流水線所需的執(zhí)行時(shí)間的比值。

其中：n為任務(wù)數(shù)，K為一條流水線上的段數(shù)，Dt表示每段完成需要的時(shí)鐘周期。本文中每秒需要處理圖像數(shù)為50幀，即任務(wù)數(shù)為50，每條流水線需要分為4步完成，所以k取值4，所以Tp＝50［1＋1＋ （Vmax－Vmin）＋1］／［（1＋1＋ （Vmax－Vmin）＋1）＋49（Vmax－Vmin）］趨近于1，所以該流水線的性能并不好，處理速度比較慢，在對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高時(shí)，流水線操作并不能滿足要求。

組合邏輯沒有時(shí)鐘的控制。利用FPGA可以并行執(zhí)行程序的特點(diǎn)，采用組合邏輯對(duì)本文算法進(jìn)行建模，使之能夠快速高效地進(jìn)行運(yùn)算。本文將由組合邏輯引起的事件稱為即使事件，特征是不受時(shí)鐘沿的控制。如圖5所示。

圖5 組合邏輯的即使事件Fig.5 Immediate action of combinational logic

我們把算法的每一個(gè)步驟當(dāng)作一個(gè)即時(shí)事件，根據(jù)組合邏輯的特點(diǎn)，每個(gè)即時(shí)事件可在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)完成，4個(gè)即時(shí)事件可并行執(zhí)行，全部總合起來(lái)也是引起一個(gè)即時(shí)事件，所以可以在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)完成。本文算法的建模圖如圖6所示。

圖6 本文算法即時(shí)式的建模圖Fig.6 Modeling of instant style of proposed algorithm

即時(shí)事件1是執(zhí)行增強(qiáng)算法運(yùn)算的任務(wù)模塊，它的輸入是由直方圖統(tǒng)計(jì)得到的灰度最大值和灰度最小值。它根據(jù)輸入最大和最小灰度值運(yùn)算以后，將區(qū)域劃分結(jié)果輸出給下一個(gè)任務(wù)模塊即即時(shí)事件2，依次進(jìn)行，等第四任務(wù)模塊完成時(shí)，完成一幀圖像的處理。采用組合邏輯對(duì)本文算法進(jìn)行建模，使之能夠快速高效地進(jìn)行運(yùn)算，整個(gè)算法在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)即可完成，相對(duì)于流水線操作處理速度明顯提高。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

圖7（a）圖像大小為256×256。本文通過(guò)對(duì)原始圖像觀察，可以發(fā)現(xiàn)，灰度值比較集中，反映到圖像中就是細(xì)節(jié)不明顯，對(duì)比度低。同時(shí)原始圖像主要的輪廓不明顯。

圖7 不同算法圖像增強(qiáng)后效果Fig.7 Performance comparison of different algorithms

區(qū)域多直方圖紅外圖像增強(qiáng)方法（RHE）是通過(guò)對(duì)直方圖分層，在每個(gè)子層進(jìn)行直方圖均衡化來(lái)達(dá)到對(duì)圖像增強(qiáng)的目的。這種基于分層的直方圖均衡化相對(duì)于直方圖均衡化（HE）有了一定改進(jìn)，由于該方法都是基于直方圖分割的，在每個(gè)子層做直方圖均衡化處理，經(jīng)過(guò)處理后直方圖的灰度范圍得到了拓展，從（b）可以看出經(jīng)過(guò)RHE算法處理后圖像的對(duì)比度得到了很好的提高，但是由于這類方法是基于直方圖均衡化的，不可避免地會(huì)導(dǎo)致灰度級(jí)合并，通過(guò)直方圖均衡化后圖像，灰度值較小區(qū)域更暗，不能顯現(xiàn)出水紋的細(xì)節(jié)信息，且灰度值較大區(qū)域過(guò)亮，失去原有紋理信息。本文算法α＝0時(shí)增強(qiáng)后的圖像較RHE算法處理后圖像相比，圖像效果有了明顯改進(jìn)，可以看到圖中的水紋細(xì)節(jié)信息。但是α＝0該算法對(duì)子層區(qū)域灰度值范圍的拉伸或壓縮時(shí)，存在過(guò)度拉伸或壓縮的缺點(diǎn)，灰度值較小的像素點(diǎn)經(jīng)過(guò)范圍拓展后灰度值更小，圖7（c）所示，部分區(qū)域過(guò)暗，水紋的細(xì)節(jié)信息不明顯，同時(shí)灰度值較大區(qū)域的灰度值經(jīng)拉伸后灰度值更大。圖7（d）為當(dāng)α＝0.5時(shí)，經(jīng)過(guò)處理后圖像。該灰度范圍較原圖明顯增大，但是在α的約束下，灰度值范圍沒有被過(guò)分拉伸，所以明顯看出整幅圖像的細(xì)節(jié)信息，視覺效果很好。

本文采用灰度平均梯度值（GMG）以及信息熵來(lái)判斷增強(qiáng)算法的效果和有效性。灰度平均梯度值是分別將圖像長(zhǎng)度和寬度方向上的相鄰像素灰度值做差后求平方和再求均方根值，它能較好地反映圖像的對(duì)比度和紋理變化特征，其值越大表示圖像越清晰，圖像質(zhì)量越好。公式為：

而信息熵代表圖像中所有信息狀態(tài)所具有的平均信息量，作為圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，信息熵越大意味著圖像中細(xì)節(jié)信息越多，視覺效果越好［16］，定義為：

其中：p（i）表示灰度值為i的概率密度。

圖8 不同算法處理后圖像信息熵以及GMGFig.8 Image information entropy and GMG of enhanced image after different algorithms

由圖8可以看出經(jīng)過(guò)本文算法處理后圖像的GMG以及信息熵最大。

為了驗(yàn)證采用即時(shí)操作實(shí)現(xiàn)該算法的有效性，本文采用即時(shí)操作對(duì)圖7（a）進(jìn)行了處理與普通實(shí)現(xiàn)方法、流水線操作方式進(jìn)行了比較。圖7（a）圖像大小為256×256。

表1 三種操作性能比較Tab.1 Performance evaluation of three performances

表1給出了3種操作的性能評(píng)價(jià)，可以看出，完成圖7（a）的增強(qiáng)處理，采用即時(shí)操作相比于流水線操作時(shí)間減少了5×103ns，比普通操作時(shí)間減少5.2×103ns。運(yùn)行速度明顯提高。

5 結(jié) 論

為了提高圖像對(duì)比度、增強(qiáng)圖像紋理細(xì)節(jié)，提出了一種子層分割灰度拉伸算法，根據(jù)子層灰度概率密度之和的大小將灰度概率密度較大的灰度值動(dòng)態(tài)范圍進(jìn)行擴(kuò)展或壓縮，為了防止區(qū)間被過(guò)分拓展或壓縮，運(yùn)用系數(shù)α加以約束，完成灰度范圍拉伸，從而提高圖像的整體對(duì)比度。本文方法處理后的圖像，細(xì)節(jié)豐富，灰度動(dòng)態(tài)范圍寬，該算法很大程度上改善圖像了的清晰度和視覺質(zhì)量。該增強(qiáng)系統(tǒng)采用FPGA作為整個(gè)算法的中央處理器，根據(jù)FPGA并行執(zhí)行的特點(diǎn)，采用組合邏輯對(duì)本文算法進(jìn)行建模，算法可在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)完成，相比于流水線操作時(shí)間提高5×103ns。該系統(tǒng)具有集成度高、圖像處理速度快和實(shí)時(shí)性強(qiáng)等特點(diǎn)。結(jié)果表明，該算法在硬件實(shí)現(xiàn)上，能夠有效地實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)，基本可以實(shí)現(xiàn)工程應(yīng)用。

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