馬永強(qiáng),王順利,劉寶娥

(集寧師范學(xué)院,內(nèi)蒙古 烏蘭察布 012000)

基于歸一化標(biāo)量權(quán)重映射的圖像增強(qiáng)算法研究

馬永強(qiáng),王順利,劉寶娥

(集寧師范學(xué)院,內(nèi)蒙古 烏蘭察布 012000)

文章闡述了圖像對(duì)比度增強(qiáng)算法的基本方法,分析了幾種具有代表性的圖像增強(qiáng)算法不同之處,主要包括基于直方圖均衡化圖像增強(qiáng)算法、基于小波變換的圖像增強(qiáng)算法以及和基于人眼視覺(jué)特征的圖像增強(qiáng)算法,提出定義圖像對(duì)比度度量模型和亮度度量模型的方法來(lái)解決目前算法中存在的一些問(wèn)題.

圖像增強(qiáng)算法;直方圖均衡化;視覺(jué)特征;對(duì)比度度量模型;亮度度量模型

相關(guān)研究指出,人類(lèi)對(duì)外部世界的感知有80%都是通過(guò)眼睛獲取的,所以說(shuō)圖像是人們相互交流和獲取信息最為重要的一種手段,在人們學(xué)習(xí)和生活中都扮演著重要的角色.但是,圖像在通過(guò)網(wǎng)絡(luò)等媒介進(jìn)行傳輸過(guò)程中,由于各種原因會(huì)出現(xiàn)不同程度的損壞,使得人們?cè)谑褂脠D像時(shí)發(fā)現(xiàn)其質(zhì)量出現(xiàn)大幅下降,影響其使用和研究.

為了有效提高圖像質(zhì)量,根據(jù)不同情況對(duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)處理,而圖像增強(qiáng)則是圖像處理的第一個(gè)預(yù)處理階段[1-2],是整個(gè)圖像處理過(guò)程中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié),對(duì)后續(xù)環(huán)節(jié)有著至關(guān)重要的影響.對(duì)比度增強(qiáng)算法主要是通過(guò)一些技術(shù)手段改善原有圖像的質(zhì)量、改進(jìn)圖像呈現(xiàn)的視覺(jué)效果,或者是將原有圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換使其更加適合人們眼睛觀察或更加適合機(jī)器(計(jì)算機(jī)等設(shè)備)進(jìn)行分析、識(shí)別、處理的形式,更加方便從原有圖像中獲取更有價(jià)值的信息.

1 圖像增強(qiáng)處理技術(shù)

灰度變換、直方圖修正、圖像銳化、頻域?yàn)V波、彩色增強(qiáng)以及去除噪聲等方式是幾種較為常見(jiàn)的圖像增強(qiáng)處理技術(shù).圖像增強(qiáng)算法并不存在一種適合各種應(yīng)用環(huán)境的通用模型,因?yàn)閳D像增強(qiáng)與研究者的觀察習(xí)慣以及圖像處理的具體目的都有著非常緊密的聯(lián)系,所以為了提高不同應(yīng)用環(huán)境圖像的質(zhì)量和視覺(jué)效果,產(chǎn)生了多種圖像增強(qiáng)算法.根據(jù)處理空間的不同,將圖像增強(qiáng)算法分為基于空間域和基于變換域的圖像增強(qiáng)算法.

2 經(jīng)典圖像增強(qiáng)算法對(duì)比研究

2.1 基于直方圖均衡化的圖像增強(qiáng)算法

該算法的基本思想是通過(guò)對(duì)圖像灰度分布進(jìn)行均衡化處理,從而提高圖像質(zhì)量和圖像對(duì)比度,改進(jìn)圖像視覺(jué)效果.

圖像直方圖對(duì)圖像灰度級(jí)內(nèi)容進(jìn)行了描述,可以把它理解為一個(gè)描述圖像各灰度值統(tǒng)計(jì)特性與灰度值的一個(gè)函數(shù),也可以將它看成橫坐標(biāo)表示像素點(diǎn)灰度級(jí),而縱坐標(biāo)表示像素點(diǎn)在圖像中出現(xiàn)次數(shù)的一個(gè)二維圖.

直方圖很好地描述了圖像最基本的特征,如直方圖只反映一幅圖像中不同灰度值出現(xiàn)的次數(shù),對(duì)某一灰度所在位置并沒(méi)有反映;生活中不同圖像對(duì)應(yīng)的直方圖很可能是相同的.我們可以改變圖像對(duì)應(yīng)的直方圖,使之成為特定形狀,這就是直方圖均衡化.

直方圖均衡化技術(shù)基本算法描述為:定義變量r代表原始圖像像素灰度等級(jí),定義另一個(gè)變量s代表圖像增強(qiáng)算法使用后的像素灰度等級(jí),為了方便我們將r和s歸一化在0~1之間,圖像直方圖均衡化技術(shù)本質(zhì)是找到一個(gè)灰度變換函數(shù)T(.),使得處理后的灰度值s=T(r),用函數(shù)的形式表示兩個(gè)變量之間的映射關(guān)系.利用s=T(r)使得原始圖像中細(xì)節(jié)不清晰、灰度分布集中的狹窄區(qū)域灰度分布趨于均衡,各個(gè)像素灰度之間的間距變大,有效提高圖像質(zhì)量,從而提高人眼視覺(jué)感受.

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,圖像直方圖均衡化技術(shù)存在兩點(diǎn)不足:首先,使用該技術(shù)處理后不可避免地會(huì)導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)丟失;其次,對(duì)某些圖像而言,該技術(shù)處理后會(huì)出現(xiàn)增強(qiáng)過(guò)度的情況.所以,對(duì)圖像細(xì)節(jié)要求不是特別高的應(yīng)用領(lǐng)域使用該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)很好的增強(qiáng)效果.

2.2 基于小波變換的圖像增強(qiáng)算法

小波變換圖像增強(qiáng)技術(shù)基本思想是用一組函數(shù)來(lái)表示某一個(gè)信號(hào)[3].這一組函數(shù)我們可以稱之為小波函數(shù)系,它們是通過(guò)一小波母函數(shù)的伸縮和平移從而產(chǎn)生與"母波"對(duì)應(yīng)的"子波"來(lái)構(gòu)成的,并使用變換系數(shù)來(lái)描述原來(lái)的信號(hào).在實(shí)際使用過(guò)程中,我們可以充分利用小波分解將原圖像中高頻與低頻分量進(jìn)行不同程度的分離,使用不同的技術(shù)方法增強(qiáng)不同頻率范圍圖像的細(xì)節(jié)分量,突出圖像細(xì)節(jié),實(shí)現(xiàn)提高圖像視覺(jué)感受,更好地改善圖像質(zhì)量.

2.3 基于人眼視覺(jué)特性的彩色圖像增強(qiáng)算法

2.3.1 相關(guān)理論

人的視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)顏色的感知包括3個(gè)基本特性:(1)人的眼睛本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是一臺(tái)照相機(jī),眼睛都是通過(guò)視網(wǎng)膜神經(jīng)元對(duì)外部世界進(jìn)行感知和觀察的,每個(gè)神經(jīng)元都是一個(gè)對(duì)顏色較為敏感的椎體或一個(gè)對(duì)顏色不是特別敏感的桿狀體;(2)紅、綠、藍(lán)3種椎體細(xì)胞對(duì)不同頻率的光的感知程度是不相同的,同時(shí)它們對(duì)亮度的感知程度也不相同,所以我們能夠充分利用人們眼睛的這些特征對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮和圖像增強(qiáng);(3)我們能夠感受的任何一種顏色都是能夠由R,G,B 3種顏色值按照不同比例進(jìn)行混合得到,即顏色=R(紅色百分比)+G(綠色百分比)+B(藍(lán)色百分比)[4-5].

計(jì)算機(jī)處理圖像時(shí)會(huì)使用兩種彩色模型,即RGB模型和HSL模型,其中HSL 3個(gè)字母分別代表色調(diào)(hue)、飽和度(satuation)、亮度(lightness).而打印彩色圖像使用CMY模型,即青色(cyan)、品紅(magenta)和黃色(yellow),用這種方法產(chǎn)生的顏色稱之為相減色,即減少了為時(shí)間系統(tǒng)識(shí)別所需要的反射光.HSV模型是從心理學(xué)角度提出的一種顏色模型,其中V表示亮度值,其他兩個(gè)參數(shù)與HSL一樣.大量實(shí)驗(yàn)表明,HSV顏色空間是圖像尤其是彩色圖像增強(qiáng)的一種明智的選擇.

Land視網(wǎng)膜皮層理論的提出,表明顏色的感知在某種程度上與刺激光譜的波長(zhǎng)關(guān)系并不大.該理論認(rèn)為,經(jīng)過(guò)視網(wǎng)膜中3種椎體細(xì)胞處理后的信息后續(xù)處理過(guò)程是在3個(gè)獨(dú)立的通道中進(jìn)行的,而這些通道能夠消除光照對(duì)顏色感知的影響.這些獨(dú)立通道該理論稱之為視網(wǎng)膜皮層系統(tǒng).

2.3.2 彩色圖像增強(qiáng)算法

彩色圖像增強(qiáng)算法可以分為兩個(gè)大的類(lèi)別:保持顏色不變的增強(qiáng)算法和根據(jù)人眼視覺(jué)特性改變圖像顏色的增強(qiáng)算法.保持顏色不變的彩色圖像增強(qiáng)算法可以分為基于灰度圖像增強(qiáng)算法和顏色信息引入增強(qiáng)算法.

但是,在某些特定場(chǎng)合拍攝的圖像,必須改變?cè)紙D像顏色才能夠達(dá)到令人滿意或者達(dá)到能夠使用的目的,基于此,根據(jù)人眼特性改變顏色的彩色圖像增強(qiáng)算法應(yīng)運(yùn)而生.

Land的Retinex理論認(rèn)為圖像由入射光和反射物體共同組成,基于這一理論,圖像可以表示成:L(λ)=E(λ).R(λ),入射光、反射物體性質(zhì)和反射光分別用E(λ),R(λ)和L(λ)來(lái)表示,該理論是為了能夠從彩色圖像L(λ)中獲取到物體的R(λ),通過(guò)"屏蔽"入射光性質(zhì)來(lái)體現(xiàn)物體特征.

3 基于歸一化標(biāo)量權(quán)重映射模型的構(gòu)造和研究

前面提到的這些經(jīng)典算法,能夠較好的對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,但是無(wú)論哪種算法總是存在一些問(wèn)題:如保持了圖像亮度但是產(chǎn)生了沖腐效應(yīng),難以增強(qiáng)局部細(xì)節(jié);通過(guò)相關(guān)技術(shù)增強(qiáng)了局部細(xì)節(jié),得到了較為柔和的圖像并抑制了噪聲,但是與此同時(shí)又不可避免地容易出現(xiàn)塊不連續(xù)和圖像內(nèi)容被篡改等問(wèn)題.

為了很好地解決這些問(wèn)題,本文提出建立圖像對(duì)比度度量模型和亮度度量模型的思路和想法.

假設(shè)一個(gè)輸入圖像為I(x,y),其中兩個(gè)參數(shù)分別用來(lái)表示圖像像素的行坐標(biāo)與列坐標(biāo).

利用上述公式可以計(jì)算圖像梯度矢量作為圖像對(duì)比度C的指標(biāo).

4 結(jié)語(yǔ)

構(gòu)造對(duì)比度度量模型和亮度度量模型并不能夠解決已有算法出現(xiàn)的常見(jiàn)問(wèn)題,在后續(xù)研究中還應(yīng)該結(jié)合融合金字塔技術(shù),利用融合策略獲得圖像的融合金字塔,并在度量模型和歸一化權(quán)重映射技術(shù)引導(dǎo)下,完成圖像對(duì)比度增強(qiáng),并應(yīng)該在真實(shí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境下對(duì)設(shè)計(jì)的算法性能進(jìn)行多次測(cè)試.

[1]盛道清.圖像增強(qiáng)算法的研究[D].武漢:武漢科技大學(xué),2007.

[2]吳一全,史駿鵬.基于多尺度Retinex的非下采樣Contourlet域圖像增強(qiáng)[J].光學(xué)學(xué)報(bào),2015(3):79-88.

[3]馬琳,于寧.數(shù)字圖像增強(qiáng)算法分析[J].交通科技與經(jīng)濟(jì),2011(1):122-125.

[4]林福宗.多媒體技術(shù)基礎(chǔ)[M].2版.北京:清華大學(xué)出版社,2002.

[5]朱虹.數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)[M].北京:科學(xué)出版社,2005.

Study on image enhancement algorithm based on normalized scalar weight map

Ma Yongqiang, Wang Shunli, Liu Baoe
(Jining Normal University, Ulanqab 012000, China)

This paper expounds the basic method of image contrast enhancement algorithm, analyzes the differences of some representative enhancement algorithms, mainly including image enhancement algorithm based on histogram equalization, image enhancement algorithm based on wavelet transform and image enhancement algorithm based on human visual property. It defines the image contrast and brightness measurement model to solve the current algorithms problems.

image enhancement algorithm; histogram equalization; visual property; contrast measurement model; brightness measurement model

內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學(xué)?？茖W(xué)研究項(xiàng)目;項(xiàng)目名稱:基于歸一化標(biāo)量權(quán)重映射與融合金字塔的圖像對(duì)比度增強(qiáng)算法研究;項(xiàng)目編號(hào):NJZY16318.

馬永強(qiáng)(1982- ),男,內(nèi)蒙古烏蘭察布人,副教授,碩士;研究方向:計(jì)算機(jī)輔助教育與多媒體技術(shù)應(yīng)用.