文/諶貽會

1 引言

圖像增強(qiáng)的目的主要是為了突出圖像中有用的部分，減弱或者去掉不需要的信息，它在圖像的前期和后期處理中，都起著較重要作用。彩色圖像具有比灰度圖像更為復(fù)雜的一些特性，通常是用矢量來表示像素，并且矢量的各個分量的相關(guān)性較高，這就加大了對彩色圖像進(jìn)行增強(qiáng)的難度。經(jīng)典的彩色圖像增強(qiáng)算法是基于亮度分量的增強(qiáng)處理，這主要是由于灰度圖像增強(qiáng)算法比較成熟，可以直接用于亮度分量。為了避免顏色失真，這種算法通常將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間以獲得亮度分量，同時保持色度分量不發(fā)生變化。

根據(jù)對色彩處理效果的不同，可以把常見的彩色圖像增強(qiáng)算法分為兩類：保持色調(diào)不變的算法和保持顏色恒常性的算法。保持色調(diào)不變的增強(qiáng)算法通常進(jìn)行彩色空間變換，使用灰度圖像增強(qiáng)算法來處理變換后所得到的亮度分量。保持顏色恒常性的增強(qiáng)算法結(jié)合了人眼視覺系統(tǒng)的感知特性，進(jìn)行顏色相對飽和度的對比度的調(diào)整，可以較好地恢復(fù)圖像的原始的自然色彩。近年來，人們在基于進(jìn)化算法的圖像增強(qiáng)方法，以及在特定領(lǐng)域的圖像增強(qiáng)例如彩色人臉圖像增強(qiáng)、艦船圖像增強(qiáng)等方面都開展了一些研究。

本文使用灰度補(bǔ)償和多尺度Retinex算法相結(jié)合的方法，來實(shí)現(xiàn)對彩色圖像的增強(qiáng)。對輸入的待增強(qiáng)的彩色圖像，首先進(jìn)行Retinex算法處理，其次，對它的紅、綠、藍(lán)三種顏色分量分別進(jìn)行直方圖均衡化，并進(jìn)行對比度調(diào)節(jié)，以此來獲得經(jīng)過增強(qiáng)的彩色圖像。

2 Retinex算法的步驟

Retinex算法是以人類視覺系統(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)而設(shè)計(jì)的，其基本思想是：人感知到某點(diǎn)的顏色和亮度并不僅僅取決于該點(diǎn)進(jìn)入人眼的絕對光線，還和其周圍的顏色和亮度有關(guān)，而且物體的顏色是由物體對長波（紅色）、中波（綠色）、短波（藍(lán)色）光線的反射能力來決定的，而不是由反射光強(qiáng)度的絕對值來決定的，物體的色彩不受光照非均勻性的影響，具有一致性。

觀測的圖像S(x,y)是由如下兩部分組成：一部分是物體的入射部分，相對應(yīng)的是圖像的低頻部分，稱為入射圖像L(x,y)；另一部分是物體的反射部分，相對應(yīng)的是圖像的高頻部分，稱為反射圖像R(x,y)。觀測圖像S(x,y)可以用下面的表達(dá)式來表示：對此式兩邊同時取對數(shù)可得：這里進(jìn)行對數(shù)域的運(yùn)算可以避免計(jì)算機(jī)處理復(fù)雜的乘法運(yùn)算，而且在表達(dá)上也更為簡潔，是加法運(yùn)算。Retinex算法的目標(biāo)就是從圖像S(x,y)中獲得圖像R(x,y)，因此如何確定圖像L(x,y)就成為算法的關(guān)鍵，通常的做法是使用已知的

3.3 改進(jìn)方案仿真驗(yàn)證

圖1：對彩色圖像的增強(qiáng)

信息來估計(jì)出L(x,y)。

3 圖像增強(qiáng)的過程

在使用 Retinex 算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)時，一個前提是假定光照是緩慢變化的，而且反射圖像在對數(shù)域內(nèi)是單調(diào)的，但在實(shí)際中的很多場合并不滿足此條件，因此會造成在強(qiáng)光照的邊緣像素的高亮度區(qū)域在增強(qiáng)后亮度會降低，出現(xiàn)光暈現(xiàn)象，從而引起圖像細(xì)節(jié)的模糊，不能呈現(xiàn)出物體真正的顏色效果。對此，下面我們把帶有色彩恢復(fù)因子的多尺度 Retinex 算法與直方圖的均衡化和對比度調(diào)節(jié)進(jìn)行結(jié)合，設(shè)計(jì)一種彩色圖像增強(qiáng)的方法，它的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下。

算法1

步1：對輸入的待增強(qiáng)的彩色圖像，提取它的R（紅色）、G（綠色）、B（藍(lán)色）三種分量。

步2：對圖像的R、G、B分量分別進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作，將其由整型轉(zhuǎn)換成浮點(diǎn)數(shù)，便于后面的計(jì)算。

步3：分別對R、G、B分量進(jìn)行取對數(shù)，將乘法轉(zhuǎn)換為簡單的加法，方便接下來的卷積操作。

步4：選取高斯函數(shù)，并把它與圖像進(jìn)行卷積，得到經(jīng)過低通濾波后的圖像。

步5：在對數(shù)域中，用原圖像減去經(jīng)過低通濾波后的圖像，就可得到經(jīng)過增強(qiáng)的初步圖像。

步6：計(jì)算彩色圖像的紅、綠、藍(lán)三種顏色通道的輸出Rk(x,y)，k=1,2,3。這里是對Rk(x,y)分別在小尺度，中尺度和大尺度等三個尺度上進(jìn)行計(jì)算；將Rk(x,y)從對數(shù)域轉(zhuǎn)換到實(shí)數(shù)域，從而得到彩色圖像。

步7：對第6步中獲得的彩色圖像，計(jì)算色彩恢復(fù)因子Ek(x,y)，并用它來調(diào)節(jié)三個顏色通道的比例。

步8：對上一步所獲得的彩色圖像，對它的紅、綠、藍(lán)三種顏色分量分別進(jìn)行直方圖均衡化處理，然后再進(jìn)行對比度調(diào)節(jié)，以進(jìn)一步呈現(xiàn)圖像細(xì)節(jié)，并得到最終的彩色增強(qiáng)圖像。

下面對算法1進(jìn)行如下說明。第3步的具體實(shí)現(xiàn)為：把圖像的紅、綠、藍(lán)三種顏色通道的灰度函數(shù)表示為：，k=1,2,3。這 里Ik(x,y)為 光 照 強(qiáng) 度，mk(x,y)為照明因子，rk(x,y)為反射因子。對灰度函數(shù)兩邊取以e為底的對數(shù)，把照明因子和反射因子表示成和的形式，即：在后面把來表示。

在第5步中的計(jì)算公式為：

其中Rk(x,y)為經(jīng)過增強(qiáng)的初步圖像。

在第6步中的計(jì)算公式為：

其中β為一個非負(fù)的常數(shù)，以避免當(dāng)圖像中像素的灰度值為0時使得對數(shù)的結(jié)果無意義。

在第7步中計(jì)算色彩恢復(fù)因子Ek(x,y)的公式為：

這里λ為一個正的常數(shù)。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在處理器為3.0GHz的微型計(jì)算機(jī)上，我們對算法1通過使用Matlab編程進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并對一些彩色圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。圖1使對三種彩色圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖1(a)是待處理的原始圖像，圖1(b)是使用常規(guī)的帶有色彩恢復(fù)因子的多尺度 Retinex 算法對圖1(a)進(jìn)行增強(qiáng)后的圖像，圖1(c)是使用算法1對圖1(a)進(jìn)行增強(qiáng)后的圖像。類似地，圖1(d)和圖1(g)是待處理的原始圖像，圖1(e)和圖1(h)分別是使用常規(guī)的帶有色彩恢復(fù)因子的多尺度 Retinex 算法對圖1(d)和圖1(g)進(jìn)行增強(qiáng)后的圖像，圖1(f)和圖1(i)分別是使用算法1對圖1(d)和圖1(g)進(jìn)行增強(qiáng)后的圖像。

如上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，本文的算法1具有良好的對彩色圖像的增強(qiáng)效果。由于在帶有色彩恢復(fù)因子的多尺度 Retinex 算法的基礎(chǔ)上進(jìn)一步做了直方圖的均衡化以及對比度調(diào)節(jié)，因此算法1所獲得圖像的局部細(xì)節(jié)較為清晰，使得可以更好地顯示出來，可以保持圖像顏色的高保真度。由于算法1對紅、綠、藍(lán)三種顏色分量分別進(jìn)行了直方圖均衡化處理和對比度調(diào)節(jié)，因此使圖像的對比度得到了明顯地提高，達(dá)到了增強(qiáng)的目的。

5 結(jié)語

在實(shí)際中人們在拍攝圖像時往往會受到環(huán)境的限制，例如在光照不夠充足時所拍攝的圖片質(zhì)量較為昏暗，效果較差，因此就需要對這種圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。本文使用灰度補(bǔ)償和Retinex算法相結(jié)合的方法，實(shí)現(xiàn)了對彩色圖像的增強(qiáng)，在局部細(xì)節(jié)與顏色保持方面可以取得較好的增強(qiáng)效果。