自適應小波神經網絡算法在低照度紅外圖像增強中的應用

王洋

摘 要：由于主動式車載紅外夜視儀本身的特點，在紅外圖像成像時不可避免地受到外界環境的影響，所以普遍存在圖像質量較低等問題，而引起此類問題的最主要因素為低照度圖像的存在。因此低照度紅外圖像的增強技術成為紅外圖像處理的一項重要研究課題。本文將小波神經網絡引入圖像增強領域中，通過中值濾波提取圖像特征，并利用一種自適應算法來優化小波神經網絡的學習過程，最終建立了一種針對低照度紅外圖像增強的新算法。實驗結果表明，該算法在對低照度紅外圖像的增強上優于傳統直方圖均衡化等方法，并且有較強的魯棒性；同時能夠最大限度保護圖像的細節信息。

關鍵詞：主動式；低照度；紅外圖像；圖像增強；小波神經網絡；中值濾波

1 引言

近年來，隨著汽車行業的快速發展，汽車數量迅速增加。導致交通事故呈不斷上升趨勢，給人們的生命財產安全帶來巨大的傷害。而這其中夜間或陰天情況下行車所發生的交通事故尤為嚴重。所以夜間行車的安全性越來越受到人們的關注。保證夜間行車安全性能的關鍵之一是發展車載紅外夜視成像技術，通過它來提高駕駛員的夜間觀察能力。本文采用主動式紅外夜視成像。而主動式車載紅外夜視成像技術中最為關鍵的技術難點就是對紅外圖像的增強處理。由于車載紅外夜視儀工作環境的特殊性，在紅外圖像成像時不可避免地受到外界環境的影響，從而普遍存在對比度差、噪聲較大、邊緣模糊等特點。尤其是在夜間情況下更為明顯。因此，針對低照度紅外圖像增強算法的研究成為車載紅外夜視成像技術處理中的一個重要研究領域。

小波神經網絡（wavelet neural network， WNN）是在小波分析理論的基礎上建立起來的一種多分辨率的、分層的新型人工神經網絡。小波神經網絡結合了小波分析在時頻域的優良特性和神經網絡的自適應優點。因此，WNN近年來越來越受到人們的關注，并被廣泛研究和應用于各種不同的領域中。本文將WNN引入到低照度紅外圖像增強研究中，并針對低照度紅外圖像的特征提出一種基于WNN的圖像增強新算法。

2 利用中值濾波提取圖像特征

圖像增強技術是對圖像進行處理時，用以改善圖像的質量，增強圖像視覺效果的重要方法。傳統的圖像增強處理方法基本可以分為空域圖像增強和頻域圖像增強兩大類。空域濾波直接在空域上對圖像進行處理的方法。根據功能可以分為平滑濾波和銳化濾波。

平滑濾波是低頻增強的空間域濾波技術，一般可分為線性平滑濾波和非線性平滑濾波兩種。使用線性平滑濾波進行圖像的平滑時，噪聲濾除效果比較理想，但是若鄰域大小選擇不當，會造成圖像過于模糊從而失去實用價值，常見有領域均值濾波、三角濾波、高斯濾波等，而中值濾波是一種常見的線性平滑濾波。

中值濾波是基于排序統計理論的一種空域濾波。它是一種能夠有效抑制噪聲的非線性信號處理技術。中值濾波可以有效地濾除脈沖噪聲同時能較好地保全圖像的細節信息。在二維形式下，中值濾波是某種形式的含有奇數像素點的二維滑動窗口，將窗口內的像素按照灰度值的大小進行排序，取序號為中心點的像素灰度值作為濾波輸出，即：

f（x，y）=MedA{f（x，y）} （1）

公式（1）中，A為滑動窗口，f（x，y）為以窗口A為大小的二維灰度圖像中所有像素點的灰度值集合。

3 在中值濾波提取圖像特征基礎上的小波神經網絡圖像增強算法

將經過中值濾波對圖像進行特征提取后的灰度圖像M*N作為學習圖像，則進行網絡學習的樣本數為M*N。對于樣本中的某個特征點gx，y，相對應的網絡輸出即為：

上式（9）中s（w）為權值參數搜索方向，αiw為在進行第i次迭代后權值學習的步長。同理，對于平移值和伸縮參數也有類似（6）～（10）的公式。按照公式（9）、（10）逐次的迭代學習，直到滿足誤差條件，完成整個網絡參數的學習。

神經網絡中隱層節點的個數對神經網絡性能的影響是非常大的。根據小波神經網絡的模型結構，小波基個數的選擇問題即是神經網絡中隱層節點的個數選擇問題。因此，本文在參考了大量的有關論文的前提下提出了一種自適應搜索方法來確定小波基的個數：首先確定初始的小波基個數（例如K=1），然后進行網絡學習。一旦滿足網絡的收斂條件，就停止迭代同時完成網絡的學習；若在學習的過程中達到最大迭代的次數而網絡仍然未收斂，則將小波基個數增加1（K=K+1），再進行網絡學習。

在WNN學習過程中，在多維輸入情況下，隨著網絡的輸入維數增加，網絡所訓練的樣本呈指數增長，網絡結構也將隨之變得龐大，使得網絡收斂速度大大下降。因此本文在自適應步長確定的基礎上，利用一種根據網絡參數對輸出的貢獻的大小來確定其學習步長的初始值方法。如果某個參數的變化能夠造成誤差函數的較大變化，那么該參數的學習率應該較小，相應的步長初始值也應該較小；反之，若某個參數的的能夠造成誤差函數較小變化，則該參數的學習率應該較大，相應的步長初始值也應該較大。

4 結果與結論

學術上評價一幅圖像增強效果的方法主要有客觀統計和主觀判斷兩種評價方法。主觀評價是直接利用觀察者對被測系統圖像的主觀反應來確定系統性能的一

種測試，主觀上去評價圖像增強的效果。客觀統計評價即通過統計參數客觀評價圖像增強效果，這些參數定義為：

PSNR和SNR兩個參數主要反映的是圖像的保真度，其數值越大表明圖像的保真度越好，圖像中的細節保護的越好。NMSE參數主要反映了處理后的圖像與理想中圖像的逼近程度，其數值越小表明圖像增強效果越好，越接近理想中的圖像。

小波變換通過尺度伸縮和平移對信號進行多尺度分析，能有效提取信號的局部信息。

神經網絡具有自學習、自適應和容錯性等特點，并且是一類通用函數逼近器。

小波神經網絡的基元和整個結構是依據小波分析理論確定的，可以避免BP神經網絡等結構設計上的盲目性。

本文將WNN引入圖像增強領域中，先利用中值濾波提取圖像特征，再在其基礎上提出了一種針對車載紅外夜視圖像的增強算法，并將其應用于低照度紅外圖像增強。實驗結果表明，該算法在圖像增強上優于傳統直方圖均衡化等方法，同時具有較強的魯棒性。在實現圖像增加的同時能夠最大限度地保護圖像的細節信息，具有很好的保真度。實驗結果亦表明了本文算法在對低照度紅外圖像增強處理上具有非常好的的應用價值。

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