許銳 陳初俠 喬濤 李承銘 柯駿 王佳欣

摘要：現(xiàn)實生活中由于光照、天氣等原因，所獲取的圖像都在一定程度上出現(xiàn)了質量低下的情況，嚴重影響人們的視覺效果，因此有必要對此類圖像進行增強。該文基于MATLAB圖形界面GUI開發(fā)工具設計了一款空域圖像增強系統(tǒng)，該系統(tǒng)嵌入了分段線性變換、直方圖均衡化、指數(shù)變換和對數(shù)變換四種圖像增強算法。所設計的系統(tǒng)操作簡單，界面友好，能同時展示四種算法的增強結果，可以幫助圖像愛好者更切實地掌握有關圖像增強的內容。

關鍵詞：空間域;圖像增強;對比度;GUI

中圖分類號：TN391.9? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）04-0077-03

1? 引言

人類獲取信息的一個重要手段是通過圖像來實現(xiàn)，據(jù)統(tǒng)計，人類從自然界獲取的信息中，圖像信息占75%—85%[1]。而圖像在生成、傳遞、壓縮、儲存、變換等一系列過程中，會受各種因素的影響，如光照、天氣、光學系統(tǒng)失真等[2]，因此必須對質量低下的圖像進行增強處理，以改善人們的視覺效果。本文對四種典型的空域圖像增強算法進行介紹和分析，并通過MATLAB圖形界面GUI開發(fā)工具設計了一款空域圖像增強系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以同時對四種圖像增強算法進行實現(xiàn)和顯示，用戶在使用的過程中，不需要了解回調程序的編寫過程，只需要掌握簡單的圖像選取操作就可以看到四種圖像增強算法的增強效果。

2典型空域圖像增強算法

圖像增強技術根據(jù)增強處理時所處的空間不同，分為空間域法和頻域法[3]。典型的空域圖像增強算法有灰度變換（包含線性變換和非線性變換）、直方圖處理（包含直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化）和偽彩色處理;典型的頻域圖像增強算法有低通濾波、高通濾波和同態(tài)濾波，如圖1所示。本文只對典型的四種空域增強算法進行介紹和實現(xiàn)，它們是分段線性變換、指數(shù)變換（又稱伽馬校正）、對數(shù)變換和直方圖均衡化。

2.1分段線性變換

線性變換包含灰度線性變換和分段線性變換[1]。分段線性變換是將圖像的灰度范圍分為多段（如三段），然后對每個線段的灰度進行線性變換處理，以突出圖像中感興趣的目標。設原始圖像的灰度值為f（i， j），分段線性變換后圖像的灰度值為g（i， j），則分段線性變換的輸入輸出映射關系如圖2所示[4]。

在圖2中，感興趣目標的灰度范圍[fa， fb]被拉伸到[ga， gb]，其他線段的灰度被壓縮，即有α<1、β&gt;1、γ<1。分段線性變換的數(shù)學函數(shù)表達式為：

式（1）中，α=ga/fa，β=（gb-ga）/（fb-fa），γ=（255-gb）/（255-fb），i=1，2，…，m，j=1，2，…，n，圖像的大小為m×n。從映射關系和表達式可以看出，分段線性變換的優(yōu)點是變換函數(shù)較簡單，所需計算量較少;缺點是技術參數(shù)需要人為選取，如fa、fb、ga和gb。

2.2指數(shù)變換

指數(shù)變換又稱伽馬校正或冪律變換[5]，它屬于非線性變換，其數(shù)學函數(shù)表達式為：

式（2）中，α、γ均為正數(shù)。α為縮放系數(shù)，是一個常數(shù)，通常取1;γ為伽馬系數(shù)，其值的選取決定了輸入圖像和輸出圖像的映射關系。當γ<1時，把輸入的窄帶暗值映射到輸出寬帶亮值;當γ>1時，把輸入的寬帶亮值映射到輸出窄帶暗值;當γ=1時，相當于正比變換。指數(shù)變換輸入輸出映射關系如圖3所示。

使用指數(shù)變換進行圖像增強時，要想得到較理想的增強效果，γ取值應遵循以下規(guī)律：當輸入圖像比較亮時γ應大于1;當輸入圖像比較暗時γ應小于1。與分段線性變換相比，指數(shù)變換的計算量會大一些。

2.3對數(shù)變換

對數(shù)變換也屬于非線性變換，其數(shù)學函數(shù)表達式為：

式（3）中，c為增益常數(shù)，lg（x）為以10為底的對數(shù)，1+f（i， j）是為了避免對零取對數(shù)。對數(shù)變換輸入輸出映射關系如圖4所示。

從圖4可以看出，對數(shù)變換將輸入范圍較窄的低灰度值變換為輸出范圍較寬的高灰度值，將輸入范圍較寬的高灰度值變換為輸出范圍較窄的高灰度值，即對輸入圖像的低灰度值進行拉伸，高灰度值進行壓縮，特別適用于對較暗的圖像進行增強，與γ小于1時的指數(shù)變換類似。

2.4直方圖均衡化

直方圖均衡化的基本思想是對處于某一灰度值的像素個數(shù)進行重新分配，以實現(xiàn)最大程度上的均勻分布。即對圖像中像素個數(shù)較多的灰度值（圖像中感興趣的目標）進行展寬，而對像素個數(shù)較少的灰度值進行壓縮。設輸入圖像和直方圖均衡化后圖像的灰度值分別為f（i， j）和g（i， j），i=1，2，…，m，j=1，2，…，n。則直方圖均衡化的具體操作步驟如下。

1）求輸入圖像各灰度值的像素個數(shù)，即灰度直方圖;

2）求各灰度值的灰度分布概率，即各灰度值像素個數(shù)與總像素個數(shù)的比值;

3）求各灰度值的累計分布概率;

4）以累計分布概率為變換函數(shù)進行直方圖均衡化計算，得到輸出圖像。

直方圖均衡化對動態(tài)范圍較小的圖像增強效果特別明顯，其優(yōu)點是它能夠自動調整圖像的灰度分布，缺點是增強效果不好控制，容易造成圖像灰度級減少，從而導致圖像細節(jié)消失。

3空域圖像增強系統(tǒng)的設計

3.1設計思路

在進行空域圖像增強系統(tǒng)的設計過程中，主要有五個環(huán)節(jié)。

1）確定空域圖像增強算法。通過綜合考察，本文所設計的空域圖像增強系統(tǒng)主要包含四種圖像增強算法，分別是分段線性變換、指數(shù)變換、對數(shù)變換和直方圖均衡化。

2）利用MATLAB實現(xiàn)四種圖像增強算法。這里需要對每種算法分別進行實現(xiàn)，并寫成函數(shù)（function）的形式，以便后續(xù)調用。這是本系統(tǒng)設計的最核心部分。

3）設計GUI界面。通過MATLAB圖形界面GUI開發(fā)工具進行設計，所設計的界面除了顯示原始圖像外，還應顯示四種增強算法的仿真結果，這便于對每種算法的優(yōu)劣進行直觀視覺比較。

4）添加回調函數(shù)。所設計的系統(tǒng)界面有兩個按鈕，一個是圖像導入按鈕，另外一個是圖像增強按鈕，需要在所設計的系統(tǒng)（m文件）里對這兩個按鈕分別添加一些函數(shù)，以保證系統(tǒng)能運行。

5）生成獨立可執(zhí)行的EXE文件。將所設計的系統(tǒng)（m文件）打包生成獨立可執(zhí)行的EXE文件，形成一個獨立的圖像增強軟件，此軟件移植到別的計算機也能方便使用。

3.2設計結果

為了說明所設計空域圖像增強系統(tǒng)的有效性，我們選取了兩幅效果不太好的圖像進行實驗驗證，它們分別是“boy”和“night”。圖5為四種空域圖像增強算法對boy圖像的處理結果。其中分段線性變換圖像增強處理時[fa， fb]為[0， 160]，[ga， gb]為[0， 255];指數(shù)變換圖像增強處理時γ為0.95;對數(shù)變換圖像增強處理時c為105。

圖6為四種空域圖像增強算法對night圖像的處理結果。其中分段線性變換圖像增強處理時[fa， fb]為[0， 30]，[ga， gb]為[0， 255];指數(shù)變換圖像增強處理時γ為0.75;對數(shù)變換圖像增強處理時c為110。

3.3實驗結果分析

1）主觀視覺評價

由圖5、圖6可以看出，四種空域圖像增強算法都對原始圖像進行了一定程度的增強。對于分段線性變換、指數(shù)變換和對數(shù)變換，都需要人為設置參數(shù)，而且參數(shù)的選取對圖像的增強效果有很大影響。分段線性變換和指數(shù)變換都能比較好地突出圖像中感興趣的目標，相比于其他兩種算法，圖像增強后的效果視覺上更加優(yōu)越;直方圖均衡化增強后的圖像雖然灰度分布較均勻，從黑到白都有涉及，但因為減少了一些灰度級別，導致了圖像細節(jié)消失（圖6更加明顯）;對數(shù)變換增強后的圖像其灰度集中在一個較小的區(qū)域，層次感弱，給人灰蒙蒙的感覺。

2）客觀評價

本文采用圖像對比度來客觀衡量圖像增強的效果。一般來說，對比度大的圖像比對比度小的圖像有更高的清晰度和更強的層次感[4]。圖像對比度計算公式如下

式（4）中，δ（i， j）=|i- j|，為相鄰像素的灰度差;Pδ（i， j）為相鄰像素灰度差為δ的像素分布概率。表1為boy和night圖像增強前和增強后的圖像對比度，從數(shù)據(jù)可以看出，增強后的圖像其對比度都要比增強前大，說明四種空域圖像增強算法都對原始圖像進行了不同程度的增強。

4? 結束語

在眾多的圖像增強算法中，本文選取了四種空域圖像增強算法進行分析研究，設計了一款空域圖像增強系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含的四種增強算法分別為分段線性變換、直方圖均衡化、指數(shù)變換和對數(shù)變換。所設計的增強系統(tǒng)操作簡單，界面友好，能同時展示四種算法的增強結果。不足之處是在分段線性變換、指數(shù)變換和對數(shù)變換算法設計上不能進行自適應增強，需要人為選擇參數(shù)，這導致對不同的圖像其增強效果會有很大的不同，甚至達不到增強的目的，這是今后筆者需要重點研究的地方。

參考文獻：

[1] 楊杰.數(shù)字圖像處理及MATLAB實現(xiàn)[M].3版.北京：電子工業(yè)出版社，2019.

[2] 王蓉.圖像增強算法實現(xiàn)[D].荊州：長江大學，2014.

[3] 劉國華.HALCON數(shù)字圖像處理[M].西安：西安電子科技大學出版社，2018.

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

[5] 胡學龍.數(shù)字圖像處理[M].4版.北京：電子工業(yè)出版社，2020.

收稿日期：2021-06-25

基金項目：巢湖學院2021年度校級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目（項目編號：X202110380002）

作者簡介：許銳（1999—），男，安徽亳州人，本科在讀，主要研究方向為數(shù)字圖像處理;陳初俠（1984—），男，江西樂安人，通信作者，實驗師，碩士，主要研究方向為數(shù)字圖像處理、EDA技術等。