江麗

（湖南高速鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電系，湖南 衡陽421002）

基于Matlab空間域算法的圖像增強(qiáng)技術(shù)的研究與應(yīng)用

江麗

（湖南高速鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電系，湖南 衡陽421002）

圖像因?qū)Ρ榷让黠@不足或圖像細(xì)節(jié)成像模糊，以及采用ADS方法來實(shí)現(xiàn)灰度顯示的等離子體顯示器（PDP）顯示圖像時(shí)會(huì)出現(xiàn)假輪廓等現(xiàn)象；本文針對(duì)不同的圖像處理應(yīng)用領(lǐng)域，基于不同的圖像降質(zhì)原理，采用了基于空域的點(diǎn)運(yùn)算算法和鄰域去噪算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。并通過Matlab軟件對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行仿真測(cè)試。通過有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，增強(qiáng)圖像中的有用信息，使圖像與視覺響應(yīng)特性更為匹配。經(jīng)仿真測(cè)試驗(yàn)證 ，基于空域算法的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以有效地解決這些問題。

空間域算法；圖像增強(qiáng)技術(shù)；Matlab；設(shè)計(jì)

圖像增強(qiáng)技術(shù)是針對(duì)給定圖像的應(yīng)用場(chǎng)合，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，增強(qiáng)圖像中的有用信息，它可以是一個(gè)失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配。

1　基于空間域的點(diǎn)運(yùn)算算法

基于空域的算法常用的有點(diǎn)運(yùn)算算法和鄰域去噪算法。點(diǎn)運(yùn)算算法有灰度變換和直方圖修正等，將數(shù)字圖像看成是離散、量化的灰度-像素的集合。點(diǎn)運(yùn)算算法的原理是對(duì)二維函數(shù)進(jìn)行處理，以改變?cè)瓉韴D像的灰度－像素的集合，以使得圖像成像均勻、擴(kuò)大圖像動(dòng)態(tài)范圍或擴(kuò)展對(duì)比度等效果。常常用于圖像成像模糊或?qū)Ρ榷炔蛔愕葓D像的增強(qiáng)處理，以下是基于MATLAB對(duì)灰度變換及直方圖修正的應(yīng)用與效果對(duì)比圖[3]。

1.1MATLAB對(duì)于灰度變換的應(yīng)用

一般成像系統(tǒng)只具有一定的亮度響應(yīng)范圍，如圖1所示，原始圖像成像模糊，整個(gè)圖像對(duì)比度明顯不足，視覺效果差。采用灰度變換方法，利用Matlab處理技術(shù)選擇圖像的灰度級(jí)整個(gè)范圍或者需要增強(qiáng)處理的某一段，擴(kuò)展或壓縮到記錄器件灰度級(jí)的動(dòng)態(tài)范圍之內(nèi)[4-5]，利用記錄器件灰度級(jí)的動(dòng)態(tài)范圍，記錄顯示出圖像中需要的細(xì)節(jié)，處理后的成像圖如圖2所示。

圖1　原始圖像

圖2　對(duì)比度調(diào)整后的圖像

1.2MATLAB應(yīng)用于直方圖的修正

圖像具有相應(yīng)的隨機(jī)特性，要精確得到圖像的灰度密度函數(shù)是比較困難的，一般采用數(shù)字圖像的直方圖來代替，直方圖是圖像的重要特征[7]。直方圖橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度級(jí)出現(xiàn)的像素的個(gè)數(shù)，它直接反映了這幅圖像中的灰度級(jí)與出現(xiàn)這種灰度的概率之間的關(guān)系。體現(xiàn)了圖像的基本統(tǒng)計(jì)特征。傳統(tǒng)的直方圖理論如下：

用變量r和s分別表示圖像增強(qiáng)前后的像素灰度級(jí)，Pr（r）、Ps（s）分別表示相應(yīng)灰度級(jí)分布的概率密度函數(shù)，采用直方圖增強(qiáng)技術(shù)改變圖像的顯示效果，實(shí)質(zhì)是通過變換函數(shù)T（r）來控制圖像灰度級(jí)的概率密度函數(shù)來實(shí)現(xiàn)的[8]。如下公式:

在以上函數(shù)中對(duì)變量w求積分，Pr（w）是灰度級(jí)分布的概率密度函數(shù)。表示r的累積分布函數(shù)。上式變換函數(shù)滿足在0≤r≤1內(nèi)T（r）單調(diào)遞增。對(duì)于離散圖像，則滿足以下關(guān)系式：

其中0≤rk≤1（k=0，1，…，L-1）。L是假設(shè)灰度級(jí)的總數(shù)，P（rk）是第k級(jí)灰度等級(jí)出現(xiàn)的概率，n代表圖像中像素總數(shù)，nk代表了圖像中灰度值等于這種灰度等級(jí)出現(xiàn)的概率?？梢酝ㄟ^下列變換[9]：

其中0≤r≤1，k=0，1，…，L-1，圖像的直方圖均衡化處理了。

如圖3所示為一幅森林夜間拍攝圖，以及對(duì)應(yīng)的直方圖分布，由于夜間拍攝時(shí)采用了曝光，產(chǎn)生了大面積的亮度區(qū)域，圖像細(xì)節(jié)成像極其模糊，采用直方圖均衡化處理技術(shù)，可以采用MATLAB軟件對(duì)其直方圖進(jìn)行修正，圖像的平均亮度進(jìn)行均衡化處理。直方圖修正后即得到如圖4圖像。

2　基于空間域的鄰域增強(qiáng)算法

與點(diǎn)運(yùn)算算法不同的是，采用鄰域增強(qiáng)算法，是基于不同的降質(zhì)原理，采用一定的算法結(jié)構(gòu)對(duì)灰度值進(jìn)行處理，或消除圖像噪聲，或突出物體的邊緣輪廓，便于目標(biāo)識(shí)別[10]。大致可分為圖像平滑和圖像銳化兩種。比如目前廣泛應(yīng)用于彩色交流等離子體顯示器中的圖像增強(qiáng)技術(shù)，在圖像增強(qiáng)過程中，就要充分考慮到圖像的降質(zhì)原因，處理后的圖像才能逼近原始圖像。

圖3　原始圖像及直方圖

圖4　直方圖修正后的圖像

等離子體的工作原理是基于（X，Y）向的尋址方式，傳輸一幅高灰度級(jí)的圖像，需要大量的時(shí)間用于尋址，為了減少尋址的時(shí)間，我們要將高灰度級(jí)的圖像轉(zhuǎn)換成低灰度級(jí)圖像用于顯示，尋址時(shí)間的減少有利于增加維持顯示的時(shí)間[4]。如圖5為一副256灰度級(jí)的圖像，不采用圖像處理技術(shù)直接轉(zhuǎn)換成16級(jí)灰度，由圖6所示，出現(xiàn)了明顯的假輪廓。

2.1基于空間域的圖像平滑處理

針對(duì)不同圖像降質(zhì)的原理，應(yīng)采用不同的算法對(duì)二維函數(shù)進(jìn)行處理，從而得到一組新的不同的灰度－像素的集合，以得到不同的顯示效果[11]。圖像的平滑處理一般用于消除圖像噪聲，讓處理后的圖像更逼近原始圖像，文中基于MATLAB處理技術(shù)，應(yīng)用一種比例誤差擴(kuò)散模型來進(jìn)行圖像處理。

圖5　256灰度級(jí)

圖6　16灰度級(jí)

2.2誤差擴(kuò)散方法的比例擴(kuò)散模型

上節(jié)所提出的基于等離子體顯示器因較少子場(chǎng)數(shù)來顯示圖像，高灰度級(jí)圖像在轉(zhuǎn)換成低灰度級(jí)時(shí)出現(xiàn)了明顯的假輪廓，采用灰度變換或直方圖修正無益于圖像質(zhì)量的明顯改善，因此針對(duì)特定的圖像降質(zhì)原理，應(yīng)用了一種比例誤差擴(kuò)散的模型對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行運(yùn)算處理，這一誤差算法的核心思想是將當(dāng)前像素的量化（或近似取值）誤差按一定比例擴(kuò)散到相鄰像素上，局部的誤差就在相鄰像素上得到了補(bǔ)償，經(jīng)過Matlab軟件可以對(duì)各像素點(diǎn)重新處理[12]，重新得到一組數(shù)字圖像信息。

如圖7所示是基于誤差擴(kuò)散的當(dāng)前像素灰度值計(jì)算圖，P （i，j）是當(dāng)前待處理的像素點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的值即為灰度值。P（i-1，j-1）、P（i-1，j）、P（i，j+1）、P（i，j-1）為相鄰像素點(diǎn)，K1、K2、K3、K4為比例誤差擴(kuò)散系數(shù)[13]；這一擴(kuò)散模型如圖所示。具體的計(jì)算公式如下：

圖7　誤差擴(kuò)散算法的比例擴(kuò)散模型

比例誤差擴(kuò)散系數(shù)用K1、K2、K3、K4表示，當(dāng)選取的一組比例誤差擴(kuò)散系數(shù)對(duì)圖像中像素點(diǎn)的灰度值逐個(gè)進(jìn)行處理時(shí)，可以改變數(shù)字圖像的成像效果[14]。當(dāng)圖像色彩深度降低時(shí)，利用誤差擴(kuò)散算法將像素顏色變化的誤差擴(kuò)散到相鄰像素。使得人眼在觀察圖像時(shí)，相鄰像素點(diǎn)的整體誤差變小，反而成像質(zhì)量更好，更逼近原始圖像。在圖像處理時(shí)可以靈活采用不同的比例誤差擴(kuò)散系數(shù)，如何選取合適的比例誤差系數(shù)，可依據(jù)成像的質(zhì)量進(jìn)行調(diào)整，以更適合人眼觀察[15]。引用下面3張圖像來說明采用這一數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用效果。

圖8　采用數(shù)字圖像處理后的效果對(duì)比圖

圖8（a）為256灰度級(jí)原始圖像，圖8（b）所示是不采用任何處理方法，圖像直接被轉(zhuǎn)換成了16灰度級(jí)圖像。由對(duì)比圖可知，低灰度級(jí)圖像在等離子體顯示器中會(huì)占用較少的子場(chǎng)數(shù)，且用于X和Y向?qū)ぶ返臅r(shí)間明顯減少。但轉(zhuǎn)換后的圖像出現(xiàn)了明顯的假輪廓。為了解決因較少子場(chǎng)數(shù)而引起的圖像輪廓的失真問題。需采用數(shù)字圖像增強(qiáng)技術(shù)，圖8（c）是基于鄰域增強(qiáng)算法原理，采用了誤差擴(kuò)散算法對(duì)圖像8（b）進(jìn)行處理。由圖可知，處理后的圖像成像效果明顯好于圖8（b）。

3　結(jié)束語

MATLAB是基于向量或數(shù)組的高級(jí)程序語言，數(shù)字圖像可看成是一組有序的離散數(shù)據(jù)形成的矩陣，針對(duì)圖像不同的失真或降質(zhì)原理，采取相應(yīng)的算法，使用MATLAB可對(duì)這些圖像數(shù)據(jù)信息即各像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行計(jì)算處理，讓圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配，仿真結(jié)果如圖4所示，極大地增強(qiáng)了圖像的顯示質(zhì)量。

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The research and application of the image enhancement techniques in the spatial domain based on Matlab

JIANG Li
（Hunan Technical College of Railway Hign-speed，Hengyang 421002，China）

Image contrast is obviously insufficient or image details are blurred，and ADS method is used to realize the false contour and other phenomena of display image.This paper is based on the different image processing applications，based on different image quality reduction principle，using the algorithm based on airspace and neighborhood denoising algorithm to enhance processing.Digital images are simulated by Matlab software.By using the objective to emphasize the overall or local characteristics of the image，and enhance the useful information in the image，so that the image and the visual response characteristics more matching.The simulation results show that the image enhancement technology based on the spatial domain algorithm can effectively solve these problems.

spatial domain algorithm；image enhancement technology；Matlab；design

TN99

A

1674－6236（2016）22-0131-03

2015-11-27稿件編號(hào)：201511262

湖南省教育廳科研項(xiàng)目（14C0278）

江 麗（1982—），女，瑤族，湖南邵陽人，碩士，講師。研究方向：電路與系統(tǒng)。