圖像自動增強技術在第二代身份證相片處理中的應用

（國防科技大學 電子科學與工程學院 ATR4室，湖南 長沙 410073）

摘 要：主要介紹了用于第二代居民身份證數字相片的圖像自動增強技術的實現。首先，將采集到的數字相片從RGB空間轉換到HSV空間，提取出亮度分量圖像;然后采用直方圖均衡的方法實現圖像的亮度調整和對比度修正;最后，處理后的圖像中人像的視覺效果很好，而且整個處理過程減少了人工操作。實驗結果表明，該技術對圖像有自動增強的有效性。

關鍵詞： HSV色彩空間； 直方圖均衡； 對比度

中圖法分類號： TP317.4文獻標識碼： A

文章編號： 1001 3695(2006)08 0189 03

Automatic Image Enhancement Technology in Process of Second ID Card Photo

SUN Min， ZHOU Jun hong

(ATR4，Institute of Electronic Science Engineering， National University of Defense Technology， Changsha Hunan 410073， China)

Abstract: In this paper， the realization about the technology of automatic image enhancement is discussed in the second ID card digital photo. Firstly， after the collected digital photos are transformed from the RGB space to the HSV space， the luminance image is abstracted. Then， the method of histogram equalization is used to realize the adjustment of the luminance and the contrast. Last， by the automatic image processing， we process collected photos into the normal. And， in the whole processing， we make our best to reduce manual operations. Experiment results are given to demonstrate the effectiveness of the automatic enhancement.

Key words: HSV Color Space; Histogram Equalization; Contrast 

第二代身份證要求使用彩色數字相片來制作，這就要求采集到的數字相片必須具有較高的清晰度和合適的亮度。然而，由于數字相片采集過程中受到外部環境、光照條件、數碼采集設備本身等多方影響，采集到的數字相片往往均存在著不同程度的圖像質量欠缺，如人像偏色問題、變焦不準造成的人像模糊問題、人像偏暗或偏亮問題等。這樣的相片是不符合身份證制證要求的。因此，提高圖像質量，改善人像的視覺感知效果，成為身份證制作過程中首要解決的問題。

目前，還沒有專門用于第二代身份證圖像自動增強的軟件。國內外大多數圖像處理軟件都是手動操作實現的，操作煩瑣，效率不高，而且大多數數碼相機使用者缺乏圖像處理的專業經驗， 難以獲得滿意的調整效果。圖像增強技術作為一種圖像處理技術，其目的是改善圖像的視覺效果，提高圖像的可讀性。直方圖均衡是圖像空間域中最常用、最重要的算法，通過增加圖像灰度值的動態范圍，增加對比度，使圖像具有較大的反差，大部分細節比較清晰，改變直方圖的分布，從而達到增強圖像整體亮度和對比度的效果。為此，根據影響圖像質量的諸多因素及圖像自身特點，本文采用了基于直方圖均衡的方法進行亮度和對比度調整來實現第二代身份數字相片的自動增強調整。實驗結果表明，該算法在改善圖像亮度、對比度，增加圖像清晰度等方面均有較好的效果，有助于簡化圖像處理的操作，幫助各基層派出所工作人員獲得高質量的標準彩色數字相片。從而解決了各基層派出所在辦理身份證時遇到的數字相片的圖像質量問題，為身份證辦理提供了方便。

1 圖像自動增強算法

數碼相機采集到的圖像為真彩色圖像，而人像的圖像數據具有高度的隨機性，易受到外界光照條件等的影響，這樣就給圖像處理造成很大的困難。彩色圖像的均衡最終是將顏色進行均勻分布，這就意味著單純對亮度或對比度進行調整實現圖像的增強是不行的，容易出現顏色失真。因此本文采用了基于直方圖均衡的亮度和對比度調整的方法來增強圖像以便于改善數碼相片質量，其實現過程如圖1所示。

1.1 色彩空間轉換

目前，彩色圖像通常用RGB色彩模型來表示。但是RGB模型中的R，G，B三個色彩分量不能直接與感知上的顏色模型相對應，而且冗余信息多。因此，需將圖像從RGB空間中轉換到其他的色彩空間進行處理，如HSV，YCbCr，Lab，YUV等色彩空間。

由于HSV色彩模型是面向用戶的，能直接對應于色彩視覺特征的三要素，即色度（H）、亮度（V）和飽和度（S），與人類視覺感知緊密相關。在對色彩信息的應用中，它能將亮度同色度、飽和度分開。一般地，我們研究的物體經常受到光照明暗等條件的影響。而光照明暗給物體帶來的直接影響就是亮度。在理論上，我們只要對亮度作適當的調整，就可以改善數碼相片的亮度。但是在實際處理過程中，通常要作進一步的修正。所以本文采用了將圖像從RGB空間轉換到HSV空間的方法，然后在HSV空間中進行亮度、對比度的調整。

圖像從RGB空間轉換到HSV空間的公式如式（1）所示。

這樣，從HSV空間中提取出亮度分量圖像，為下述處理做準備。

1.2 亮度直方圖均衡

人眼對圖像的亮度非常敏感。在數碼相片采集時，曝光不足或過度以及場景本身的光線強弱都會引起圖像的亮度不合適。在HSV色彩空間中，當色度與飽和度恒定時，亮度是決定圖像整體效果的重要因素，其調整往往能在較大程度上改善圖像的視覺效果。因此，要實現彩色圖像增強的目的，進行亮度調整是圖像質量自動調整中非常重要的環節。

對亮度實現調整通常采用直方圖均衡的方法。圖像灰度分布的直方圖反映了各種灰度等級在圖像內所占比例的大小。而直方圖均衡屬于非線性的空間域中單點增強的圖像處理方法。目前，有關它的算法已有一定的改進，如平臺直方圖均衡法[1]、加權自適應直方圖均衡[2]等，這些方法對于灰度圖像而言是很好的方法，但是比較復雜，而且具有一定的局限性。因此，我們根據數碼相片中圖像的特征，采用整體直方圖均衡的方法實現亮度調整。該方法比文獻[1，2]中提到的改進算法要簡單且容易實現，能夠使得分布在每一個灰度等級上的像素個數相等或基本相等，拉開圖像灰度級集中的一些區域，擴大像元級的動態范圍，從而使得圖像細節顯露更有效。

由于亮度調整直接影響圖像的色彩，同時根據采集到的相片的亮度分量直方圖不平坦的特點。通過式（1）完成圖像從RGB色彩空間到HSV色彩空間的轉換后，對提取出的亮度分量圖像進行直方圖均衡處理，具體實現思路如下。

直方圖均衡以概率論為基礎，運用灰度點的變換來實現。為了討論方便，在圖像均衡中一般先將圖像灰度范圍歸一化為[0，1]。在均衡過程中，假設原圖像具有 L 個灰度級，圖像中像素總數為 N ，第 k個灰度級灰度r k出現的頻數為n_k，則灰度級為r_k 的像素分布概率近似為

1.3 對比度直方圖修正

經過亮度直方圖均衡過的圖像，在很大程度上改善了圖像偏暗、偏亮、比較模糊的狀態， 使圖像的灰度呈均勻分布， 而且產生出清晰柔和的視覺效果。但是在處理過程中，圖像的灰度級有可能被過多地合并， 導致處理后灰度級過多減少， 降低了圖像的灰度層次感；它不能適應輸入圖像的局部亮度特性，這樣就限制了圖像中某些部位對比度的拉伸力度，從而導致圖像對比度的惡化，不能顯示人像中模糊、對比度差的細節。因此，需要在亮度處理結果的基礎上進一步提高圖像的對比度。 

對比度是指圖像中最高灰度值與最低灰度值之間的差與灰度級別總數之間的比例，其取值范圍為0～1。而對比度增強的目的就是通過擴展低值灰度同時壓縮高值灰度來創建一幅在整個亮度范圍內具有相同分布的亮度圖像，這樣就能使得圖像的細節更加清楚。彩色圖像的對比度增強操作有兩種不同的方法:①分別在R，G，B三個通道上進行；②轉換為HSV模型后， 在亮度分量V上進行。目前，大多數圖像處理均采用第一種方法， 但是這樣做可能會極大地影響圖像的色度。如果采用第二種方法，即采用對亮度分量圖像進行對比度增強的方法就可以避免圖像的失真。所以，采用第二種方法實現經過直方圖均衡處理后的亮度分量圖像的對比度的調整。對比度調整的公式為

亮度分量圖像經過直方圖均衡和對比度直方圖修正后，通過式(6)再將圖像從ＨＳＶ空間轉換回RGB空間中，這就得到了最終效果增強后的彩色圖像。

2 實驗結果與分析

圖2(a)是處理前的圖像，圖2(b)是增強處理后的圖像。圖3則顯示了從圖2(a)到圖2(b)圖像增強處理過程中出現的結果圖。其中圖3(a)是將圖2(a)從RGB空間轉換到HSV空間后提取出的亮度分量圖像；圖3(c)是對圖3(a)進行直方圖均衡后的結果圖；圖3(e)是在圖3(c)基礎上進行對比度直方圖修正后的結果圖，然后將處理后的結果圖HSV空間轉換回RGB空間中，如圖2(b)所示。通過比較，均衡后的圖像3(c)比原始亮度分量圖3(a)的亮度有了明顯的提高，但是圖像的對比度不夠。經過對比度修正后，圖像的對比度得到了增強，如圖3(e)所示。

圖3(b)，圖3(d)，圖3(f)分別是圖3(a)，圖3(c)，圖3(e)的直方圖。其中在直方圖圖3(b)中，由于圖像亮度、對比度過小，所以在直方圖圖3(b)中灰度主要集中在灰度級別為27～226的范圍內，整幅圖像看起來不是很清晰。但是經過直方圖均衡后，從結果圖3(d)可以看出：均衡后圖像的灰度分布在 0～255 范圍內趨于均勻。其中原圖中低灰度的點經過該處理后灰度值提高了不少，所以整幅圖像的灰度變亮。由于灰度級的個數有限，轉換后圖像實際的直方圖不是理論上的一條水平直線，所以圖3(d)呈現參差不齊的外形。對圖3(c)進行對比度調整后，圖3(d)中的低灰度值被擴展，高灰度值被壓縮，如圖3(f)所示。最后將圖像再從HSV空間轉換回RGB空間中，就得到最終的結果圖2(b)。從整個處理過程可以看出，處理后圖像中的人像清晰度比處理前明顯提高。

身份證制作過程中使用的是數字相片，易受拍攝條件的影響，使得這些相片的質量在大多情況下不符合制證的要求。因此，將實際拍攝到的一幅彩色數碼相片采用該處理過程進行實驗，觀察其效果。圖4為利用該方法對一幅彩色數碼圖像的處理實例。其中圖4(a)是處理前的數字相片，圖4(b)是處理的結果。通過比較，我們可以清楚地看出，處理后圖像中人像的質量改善效果十分顯著。

3 結束語

本文主要介紹了應用于第二代居民身份證數字相片的圖像自動增強技術的實現。采用將圖像從RGB空間轉換到HSV空間中進行處理的方法，能夠使得圖像的信息結構更加緊湊，各個分量的獨立性增強，顏色信息丟失少。圖像增強過程中，先經過亮度直方圖均衡，后進行對比度修正。這樣，在很大程度上提高了圖像的亮度，同時增強了圖像的對比度，使得圖像中人像的細節部分更加清晰，層次感增強。一些在原圖中隱約的細節特征得到突出， 增強效果比較明顯，最終得到的圖像質量能夠有很好的改善。實驗表明，該過程能快捷、方便地實現圖像的自動增強，大大提高了相片處理的效率，從而為身份證數字相片的后續處理提供了前期準備。

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作者簡介：孫敏(1980 )，女，山東日照人，碩士研究生，主要研究方向為圖像分析、理解與信息融合；周軍紅(1965 )，男，湖南益陽人，副教授，碩士生導師，主要研究方向為圖像理解、軍事目標識別、信息融合等。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。