李彥昭

中國(guó)民用航空西北地區(qū)空中交通管理局甘肅分局 甘肅 蘭州 730030

引言

現(xiàn)代社會(huì)已經(jīng)是一個(gè)高度信息化的時(shí)代，在日常生產(chǎn)生活中，人們所能接觸到的信息，視覺(jué)信息能占到90%以上，視覺(jué)信息就是通過(guò)人眼觀測(cè)到的信息，也就是圖像信號(hào)，因此圖像信號(hào)處理的重要性不言而喻。

1 數(shù)字濾波器與MATLAB介紹

1.1 數(shù)字濾波器的特點(diǎn)與分類

數(shù)字濾波器是指根據(jù)事先制定的程序完成運(yùn)算，由數(shù)字計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字信號(hào)加以處理過(guò)程，數(shù)字信號(hào)處理器是它的基礎(chǔ)。

通用計(jì)算機(jī)的優(yōu)點(diǎn)是可隨時(shí)編寫程序?qū)π盘?hào)進(jìn)行處理，但其缺點(diǎn)是信息處理質(zhì)量不高，且效率較慢。專用的計(jì)算機(jī)芯片可以根據(jù)計(jì)算方式制成對(duì)應(yīng)集成電路，給予簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)輸入后便能完成計(jì)算，缺點(diǎn)是功能具有專一性，不可輕易改變[1]。因此現(xiàn)代電子產(chǎn)品的首選，是一種可編程的計(jì)算機(jī)芯片，可將所需功能與程序相對(duì)應(yīng)，具有一定的靈活性。通過(guò)添加AD轉(zhuǎn)換器和DA轉(zhuǎn)換器，還可實(shí)現(xiàn)對(duì)模擬信號(hào)的處理。

1.2 MATLAB簡(jiǎn)介

MATLAB是公司MathWorks開發(fā)的一種強(qiáng)大而簡(jiǎn)單的語(yǔ)言，它集成了3個(gè)基本功能：數(shù)值計(jì)算、符號(hào)計(jì)算和圖形可視化。MATLAB包括一個(gè)主包，里面包含數(shù)百個(gè)內(nèi)置函數(shù)和30多個(gè)工具包（Toolbox）。工具包可以分為功能工具包和主題工具包。

2 圖像增強(qiáng)原理與方法

2.1 圖像噪聲

對(duì)于圖形信號(hào)而言，噪聲是非常嚴(yán)重的一種干擾。在信號(hào)傳輸過(guò)程中，信道、設(shè)備、環(huán)境等多方面因素會(huì)互相干擾，造成信號(hào)的丟失、失真等。噪聲的分類一般有以下3種。

2.1.1 加性噪聲，又稱熱噪聲、散彈噪聲等。這種噪聲具有普遍性，與圖像信號(hào)互相疊加，無(wú)論信號(hào)是否存在，加性噪聲都存在。

2.1.2 乘性噪聲，一般是作為傳輸載體的信道不理想導(dǎo)致。與圖像信號(hào)同時(shí)出現(xiàn)，同時(shí)消失，具有相乘的關(guān)系。

2.1.3 量化噪聲一般是在圖像信號(hào)量化的過(guò)程中存在偏差，通過(guò)接收器接收后，反映出的誤差。

2.2 空間域的點(diǎn)運(yùn)算

通過(guò)對(duì)輸入圖像信號(hào)上的像素點(diǎn)進(jìn)行修改，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像信號(hào)的改變，這就是空間域的點(diǎn)運(yùn)算，包括灰度變換和直方圖修正兩種方式[2]。

2.2.1 灰度變換。

圖1 圖像信號(hào)灰度變換

通過(guò)將圖像的灰度區(qū)間進(jìn)行線段分割，可以使某一塊灰度變化突出，這種變換被稱為線性變換。如圖2所示。

圖2 圖像信號(hào)線性變換

2.2.1.2 灰度非線性變換。使用對(duì)數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像信號(hào)的灰度非線性變換。

2.2.1.2.1 對(duì)數(shù)變換。對(duì)數(shù)變換的目的是將低值的灰度變換增強(qiáng)，進(jìn)而是圖像細(xì)節(jié)更加清晰。其本質(zhì)是對(duì)底值灰度進(jìn)行擴(kuò)展，對(duì)高值灰度進(jìn)行壓縮。其一般公式為：

2.2.1.2.2 指數(shù)變換。指數(shù)變換，其一般公式為：

式中，參數(shù)a,b,c可調(diào)整曲線位置和形狀，如圖3所示。

圖3 圖像信號(hào)指數(shù)變換

2.2.2 直方圖修正。

2.2.2.1 直方圖均衡化。直方圖均衡化，即增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍偏小的圖像反差。假定變換函數(shù)為：

2.2.2.2 直方圖規(guī)定化。直方圖規(guī)定化是為了使一種圖像信號(hào)變?yōu)樗?guī)定的直方圖，而對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行變換增強(qiáng)[3]。

3 圖像增強(qiáng)設(shè)計(jì)

目前常用的圖像信息增強(qiáng)技術(shù)按照所處理的空間不同，分為基于變化域的方法和基于圖像域的方法[4]。第一種，在圖像的變化范圍內(nèi)對(duì)圖像進(jìn)行間接操作；第二種，直接在圖像所在的空間進(jìn)行直接操作，也就是在像素組成的空間里直接對(duì)像素進(jìn)行操作。

空域增強(qiáng)方法可表示為：

式中，f（x，y）為增強(qiáng)前的圖像，g（x，y）為增強(qiáng)后的圖像，EH代表增強(qiáng)過(guò)程。

3.1 空域變換增強(qiáng)

3.1.1 增強(qiáng)對(duì)比度。圖像各部分的反差不同，因此對(duì)比度不同，而提高對(duì)比度其實(shí)就是提高了原圖像的各組成部分的反差。實(shí)踐過(guò)程中采用改變?cè)瓐D中某二種灰度值間的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)完成的。

3.1.2 圖像求反。通過(guò)對(duì)圖像灰度值翻轉(zhuǎn)，可以實(shí)現(xiàn)圖像的求反，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是將白色變黑，黑色變白。

3.2 空域?yàn)V波增強(qiáng)

通常情況下，一張圖像的像素的領(lǐng)域中除自身外還包括其他像素。所以說(shuō)，圖像的像素鄰域要比該像素大。在這種情況下，g(x,y)在(x,y)位置處的值不僅取決于f(x,y)，還取決于以(x,y)為中心的鄰域內(nèi)所有的像素的值。

3.2.1 基本原理。濾波器根據(jù)功能主要分成平滑濾波和銳化濾波。平滑可用低通來(lái)實(shí)現(xiàn)，銳化可用高通來(lái)實(shí)現(xiàn)。

平滑濾波器：它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量，但不影響在低頻分量。因?yàn)楦哳l分量對(duì)應(yīng)圖像中的區(qū)域邊緣等灰度值具有較大較快變化的部分，濾波器將這些分量濾去可使圖像平滑。

銳化濾波器：它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量空域?yàn)V波器都是利用模板卷積。

3.2.2 線性平滑濾波器。線性低通濾波器是最常用的線性平滑濾波器。這種濾波器的所有系數(shù)都是正的。對(duì)于3×3模板，最簡(jiǎn)單的操作是取所有系數(shù)為1。為了保證輸出圖像仍在原始灰度范圍內(nèi)，計(jì)算R后，在賦值前先除以9。這種方法稱為鄰域平均。

3.2.3 非線性平滑濾波器。中值濾波器是最常用的非線性平滑濾波器。它是一種臨域運(yùn)算，類似于卷積，但計(jì)算的不是加權(quán)求和，而是把鄰域中的像素按灰度級(jí)進(jìn)行排序，然后選擇改組的中間值作為輸出的像素值。

4 結(jié)束語(yǔ)

由于計(jì)算機(jī)處理能力的增強(qiáng)，數(shù)字圖像處理學(xué)科發(fā)展日新月異，并越來(lái)越廣泛地滲透到許多其他學(xué)科中，這使得圖像作為信息的獲取和利用變得越來(lái)越重要。

本文對(duì)數(shù)字圖像處理主題進(jìn)行了基本介紹，使讀者對(duì)主題有了清晰的認(rèn)識(shí)，并對(duì)一些專業(yè)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行了詳細(xì)的解釋，如圖像增強(qiáng)、空間域、頻率域等，對(duì)數(shù)字圖像增強(qiáng)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。圖像增強(qiáng)分為空域和頻域兩種。