一種SLIP模型的圖像增強(qiáng)新算法

張廣燕,王俊平,汪 松,曹洪花,許 丹,李 錦,李長江

(西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院,陜西西安 710071)

一種SLIP模型的圖像增強(qiáng)新算法

張廣燕,王俊平,汪 松,曹洪花,許 丹,李 錦,李長江

(西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院,陜西西安 710071)

提出了一種基于對稱對數(shù)圖像處理(SLIP)模型的圖像增強(qiáng)新算法.該算法首先在分析現(xiàn)有對數(shù)圖像增強(qiáng)算法的基礎(chǔ)上,得到關(guān)于圖像灰度值的SLIP圖像增強(qiáng)算法,然后運(yùn)用SLIP模型的向量運(yùn)算,使SLIP圖像增強(qiáng)算法簡化為便于實(shí)現(xiàn)的簡單數(shù)學(xué)運(yùn)算.該算法既能以反射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng),又能以透射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng).通過主觀評價和熵增強(qiáng)方法進(jìn)行客觀評價,結(jié)果表明,該算法不僅能增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié),還能提升圖像的整體對比度,同時還克服了現(xiàn)有的對數(shù)圖像增強(qiáng)算法不能以反射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng)的缺點(diǎn).

對數(shù)圖像處理;圖像增強(qiáng);熵增強(qiáng)方法;對比度

圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理的一個重要分支.為了改善視覺效果,或便于人和機(jī)器對圖像的分析理解,人們根據(jù)圖像的特點(diǎn)和存在的問題,采取不同的圖像增強(qiáng)方法改善圖像質(zhì)量或加強(qiáng)圖像的某些特征.圖像增強(qiáng)處理的主要內(nèi)容是突出圖像中感興趣的部分,減弱或去除不需要的信息.加強(qiáng)有用信息,從而得到更加實(shí)用的圖像,或者更適合人和機(jī)器分析處理的圖像[1].

由于圖像增強(qiáng)技術(shù)現(xiàn)在還沒有通用的算法,因此圖像增強(qiáng)根據(jù)各種不同目的而產(chǎn)生很多種算法.目前對數(shù)圖像處理模型也廣泛形成,并應(yīng)用于圖像增強(qiáng)等領(lǐng)域.文獻(xiàn)[2]提出一種對數(shù)圖像處理(LIP)模型,該模型主要用于處理有界強(qiáng)度值的透射光圖像,取得和人類視覺系統(tǒng)處理過程相一致的效果.文獻(xiàn)[3]將LIP模型應(yīng)用于Lee提出的圖像增強(qiáng)算法中[4],取得了較好的效果.之后他們也基于巨型視覺傳感器(GVS)提出一般對數(shù)圖像處理(GLIP)模型[5],可更廣泛地應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域.文獻(xiàn)[6]提出參數(shù)對數(shù)圖像處理(PLIP)模型,該模型可以對圖像中感興趣的部分進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,同時可用于圖像增強(qiáng)、邊緣檢測和圖像融合等方面[7-9].為了能夠更好地處理圖像的細(xì)節(jié)部分,文獻(xiàn)[10]提出將LIP模型參數(shù)化的思想.由于這些方法都不能很好地處理圖像的負(fù)值部分,而在實(shí)際應(yīng)用中,超聲波醫(yī)學(xué)圖像和基于顏色對立過程的有色圖像都是一些包含負(fù)值的圖像.因此,一些專家提出了處理圖像負(fù)值部分的模型,如文獻(xiàn)[11]提出了一種定義在(-1,1)范圍內(nèi)的同質(zhì)對數(shù)圖像處理(HLIP)模型.文獻(xiàn)[12]提出了定義在(-1,1)范圍內(nèi)的偽對數(shù)圖像處理模型.文獻(xiàn)[13]提出了動態(tài)范圍增強(qiáng)的線性分段對數(shù)圖像處理模型.由于這些模型只是建立在數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上以滿足對稱范圍(-1,1)的定義,而沒有和人類視覺系統(tǒng)的處理過程相聯(lián)系,因此不能獲得使人視覺愉悅的圖像.文獻(xiàn)[14]提出了對稱對數(shù)圖像處理(SLIP)模型,該模型能夠同時處理透射光圖像和反射光圖像,處理效果和人類視覺系統(tǒng)[15-16]相一致,并且所有向量運(yùn)算都定義在(-M,M)的對稱范圍內(nèi),解決了LIP模型不能處理圖像負(fù)值部分的問題.目前SLIP模型的應(yīng)用是研究的熱點(diǎn).

筆者基于SLIP模型,提出了一種圖像增強(qiáng)新算法.該算法首先在分析現(xiàn)有對數(shù)圖像增強(qiáng)算法的基礎(chǔ)上,得到關(guān)于圖像灰度值的SLIP圖像增強(qiáng)算法,然后運(yùn)用SLIP模型的向量運(yùn)算,將其化簡為便于實(shí)現(xiàn)的簡單數(shù)學(xué)運(yùn)算.該算法既能以反射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng),又能以透射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng).新算法與LIP圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行了比較,其圖像增強(qiáng)效果更能使人視覺愉悅.

1 基于SLIP模型的圖像增強(qiáng)算法

1.1 SLIP模型

SLIP模型是在LIP模型[2]的基礎(chǔ)上提出的,SLIP模型建立了一種可以處理圖像負(fù)值部分的對稱結(jié)構(gòu),解決了LIP模型在實(shí)際應(yīng)用中扭曲負(fù)值信息的問題,同時該模型能夠處理透射光圖像和反射光圖像.

1.1.1 SLIP模型的基本同態(tài)函數(shù)

SLIP模型的基本同態(tài)函數(shù)為

其中,sgn(F)是符號函數(shù),灰度值F定義在(-M,M)對稱范圍內(nèi),M為正值常數(shù).SLIP模型的同態(tài)函數(shù)是關(guān)于原點(diǎn)奇對稱的,所以能對圖像的正值和負(fù)值進(jìn)行相同的處理.

1.1.2 SLIP模型的運(yùn)算

加法:灰度值F和G的加法“⊕”定義為

數(shù)乘:灰度值F和標(biāo)量λ的數(shù)乘“?”定義為

減法:灰度值F和G的減法“?”定義為

基于SLIP模型,提出了SLIP圖像增強(qiáng)的新算法,以體現(xiàn)該模型運(yùn)算的優(yōu)點(diǎn).

1.2 基于SLIP模型的圖像增強(qiáng)算法

在文獻(xiàn)[3]圖像增強(qiáng)算法和LIP圖像增強(qiáng)算法的基礎(chǔ)上,基于SLIP模型,筆者提出了一種圖像增強(qiáng)新算法.該算法既能以反射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng),又能以透射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng).具體的實(shí)現(xiàn)步驟如下:

第1步 設(shè)F(i,j)和F′(i,j)是原始圖像和處理后圖像的灰度值,參數(shù)α和β分別為任意實(shí)數(shù),A(i,j)是以像素(i,j)為中心、大小為n×n的窗口的平均灰度值.則基于SLIP模型的圖像增強(qiáng)為

其中,累加和∑表示SLIP模型運(yùn)算的加法操作.

第2步 為了簡化SLIP模型的圖像增強(qiáng)實(shí)現(xiàn),引入SLIP歸一化補(bǔ)集轉(zhuǎn)變,將灰度值F轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

SLIP歸一化補(bǔ)集轉(zhuǎn)變,可以簡化SLIP模型的分析和實(shí)施.

第3步 對于圖像正值部分(0,M)和負(fù)值部分(-M,0)分別運(yùn)用式(9),能夠證明經(jīng)過歸一化后的SLIP的圖像增強(qiáng)算法為

SLIP的歸一化補(bǔ)集轉(zhuǎn)變簡化了式(7)的運(yùn)算,將SLIP對數(shù)⊕、?、?轉(zhuǎn)換為普通的算術(shù)加、減和乘的運(yùn)算,便于實(shí)現(xiàn).

基于SLIP模型進(jìn)行圖像增強(qiáng)時,可以對圖像以不同模式進(jìn)行增強(qiáng):反射光圖像的模式和透射光圖像的模式.以反射光圖像的模式進(jìn)行增強(qiáng)時,可直接利用圖像灰度值進(jìn)行增強(qiáng);以透射光圖像的模式進(jìn)行增強(qiáng)時,需要按

進(jìn)行變換.即將透射光圖像?F轉(zhuǎn)換成一個負(fù)值的光強(qiáng)濾波器F[14],然后進(jìn)行圖像增強(qiáng).

表1列出了文中算法中不同圖像增強(qiáng)模式和參數(shù)對圖像增強(qiáng)效果的影響.

表1 不同增強(qiáng)模式和參數(shù)對圖像增強(qiáng)效果的影響

由表1可見,α的取值影響圖像的對比度,β的取值影響圖像的銳利程度,可以通過調(diào)節(jié)這兩個參數(shù)來獲得視覺愉悅的圖像.

通過以上分析,一方面說明了該算法可以以不同的增強(qiáng)模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng);另一方面可以根據(jù)視覺要求,調(diào)節(jié)參數(shù)α和β來獲得使人視覺愉悅的圖像.

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評價與分析

為了驗(yàn)證文中算法的有效性,基于硬件環(huán)境為Core2 E5800雙核處理器,主頻為3.2 GHz、內(nèi)存為2 GB的PC機(jī),軟件環(huán)境采用MATLABR2010軟件平臺編程實(shí)現(xiàn)了相關(guān)算法.通過大量圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試,并從主觀和客觀兩方面對文中算法進(jìn)行評價.

隨機(jī)選取版圖圖像進(jìn)行文中算法和LIP增強(qiáng)算法的對比分析,如圖1所示.圖1(a)為原始圖像,它們經(jīng)過LIP圖像增強(qiáng)算法后的圖像為圖1(b),經(jīng)過文中算法增強(qiáng)可得到兩幅圖像,即圖1(a)增強(qiáng)后分別為圖1(c)和圖1(d).根據(jù)對不同領(lǐng)域的圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),這里取n=3,α=0.8,β=10,均能達(dá)到較好的增強(qiáng)效果.

主觀上通過LIP圖像增強(qiáng)算法和文中算法的圖像增強(qiáng)效果可以看出:

(1)對于圖1(a),分別用文中算法增強(qiáng)的結(jié)果圖1(c)的線網(wǎng)邊緣和缺陷等信息(圖中矩形框標(biāo)示的部位)相對于LIP圖像增強(qiáng)算法的結(jié)果圖1(b)的輪廓和細(xì)節(jié)更加清晰,更能使人視覺愉悅.同時這也為對版圖圖像進(jìn)行后期處理打下基礎(chǔ).可見,以反射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng),文中增強(qiáng)算法能夠增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)和提升圖像的整體對比度,其效果明顯優(yōu)于LIP圖像增強(qiáng)算法.

圖1 版圖

(2)用文中增強(qiáng)算法得到的結(jié)果圖1(d)和LIP圖像增強(qiáng)算法的結(jié)果圖1(b)的效果基本一致.這是因?yàn)橐酝干涔鈭D像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng)時,光強(qiáng)濾波器F和LIP模型中的灰度色調(diào)函數(shù)[2]在數(shù)學(xué)上互為相反數(shù),對于完全取負(fù)值的光強(qiáng)濾波器F,經(jīng)過式(9)的取絕對值變換后,就和LIP增強(qiáng)算法中的灰度色調(diào)函數(shù)歸一化補(bǔ)集轉(zhuǎn)變一致.因此,以透射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng)時,運(yùn)用文中增強(qiáng)算法和LIP增強(qiáng)算法基本保持一致,故取得的增強(qiáng)效果相似.

為了客觀地說明文中算法的優(yōu)越性,選用熵增強(qiáng)方法(EMEE)客觀評價標(biāo)準(zhǔn)評價SLIP圖像增強(qiáng)的效果.該標(biāo)準(zhǔn)相比其他客觀評價AWC[15]和log AME[17]等方法更能符合主觀視覺效果,同時它也是目前對數(shù)圖像處理中常用的評價標(biāo)準(zhǔn).

EMEE通過把1幅圖像分成大小為k1×k2的區(qū)域,然后用

來處理每個區(qū)域,并平均每個區(qū)域的結(jié)果[18].其中,和是大小為k1×k2的局部區(qū)域的最大和最小灰度值,c是不為零的很小的常數(shù).

客觀評價時,取k1=16,k2=16,即把圖像分成16×16的塊,對增強(qiáng)的結(jié)果圖像進(jìn)行客觀評價,這對于所選用圖像的分塊也是比較合理的.對于進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的圖像,下面隨機(jī)抽取7幅給出客觀評價結(jié)果,如表2所示.

表2 文中增強(qiáng)算法和LIP增強(qiáng)算法的EMEE評價結(jié)果比較

由表2可見,以反射光圖像的模式對圖像增強(qiáng)時,文中增強(qiáng)算法獲得了較好的增強(qiáng)效果.例如,對于第3幅圖和第4幅圖,運(yùn)用LIP圖像增強(qiáng)算法得到的客觀評價值:EMEE(3)為72.493 3,EMEE(4)為33.328 6,而運(yùn)用文中增強(qiáng)算法(以反射光圖像模式)得到的客觀評價值:EMEE(3)為1413.0000,EMEE(4)為1259.6000.很明顯,文中算法的EMEE值相比LIP算法的大了很多,因此,文中算法取得的效果明顯優(yōu)于LIP圖像增強(qiáng)算法的效果.此外,對于以透射光圖像模式圖像增強(qiáng)來說,LIP圖像增強(qiáng)算法和文中增強(qiáng)算法(以透射光圖像模式)獲得的結(jié)果圖像效果基本上一樣.這也體現(xiàn)了SLIP模型的負(fù)值部分等價于LIP模型的正值部分進(jìn)行處理[14].前面主觀評價部分的第2條也進(jìn)行了詳細(xì)分析,而對于個別圖像(如第2幅圖和第3幅圖)結(jié)果稍有不同,是因?yàn)樵谶\(yùn)用不同增強(qiáng)算法之后,文中增強(qiáng)算法中取負(fù)值的光強(qiáng)濾波器F′,進(jìn)行了式(11)的逆變換,而LIP增強(qiáng)中正值的灰度色調(diào)函數(shù)進(jìn)行的逆變換和式(11)不同,因此增強(qiáng)結(jié)果稍有不同.

從前面分析可知,主觀和客觀評價結(jié)果一致,均說明文中增強(qiáng)算法可以以不同的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng).以反射光圖像的模式增強(qiáng)的結(jié)果圖像更能使人視覺愉悅,能夠增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)和提升圖像整體對比度;而以透射光圖像模式增強(qiáng)的結(jié)果圖像和LIP增強(qiáng)的結(jié)果圖像效果相似,這也就體現(xiàn)了SLIP模型的負(fù)值部分等價于LIP模型的正值部分進(jìn)行處理.

3 結(jié)論及未來工作

在圖像處理領(lǐng)域,對數(shù)圖像處理有著重要的意義和應(yīng)用價值.筆者基于SLIP模型提出的圖像增強(qiáng)算法,不僅能以反射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng),又能以透射光圖像的模式對圖像進(jìn)行增強(qiáng).主觀評價和EMEE標(biāo)準(zhǔn)客觀評價結(jié)果表明,文中算法優(yōu)于LIP圖像增強(qiáng)算法,能夠增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)和提升圖像整體對比度,獲得更讓人視覺愉悅的圖像增強(qiáng)效果.

以SLIP模型的圖像增強(qiáng)為基礎(chǔ),筆者將進(jìn)一步研究SLIP的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和SLIP的小波變換.同時也可以很容易地實(shí)現(xiàn)參數(shù)對數(shù)圖像處理(PLIP)模型和對稱對數(shù)圖像處理(SLIP)模型的結(jié)合,使其能夠更好地處理圖像的負(fù)值部分.此外,也可以將參數(shù)對稱的對數(shù)圖像處理(PSLIP)模型應(yīng)用于邊緣檢測、圖像增強(qiáng)和圖像恢復(fù)等領(lǐng)域.

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(編輯:齊淑娟)

New image enhancement algorithm based on the SLIP model

ZHANGGuangyan,WANG Junping,WANG Song,CAO Honghua,XU Dan,LI Jin,LI Changjiang
(School of Telecommunication Engineering,Xidian Univ.,Xi’an 710071,China)

Image enhancement technology plays an important role in human life,social production,etc. This paper presents a new algorithm for image enhancement based on the SLIP(Symmetric Logarithmic Image Processing)model.Firstly,we get the SLIP image enhancement algorithm about image gray values based on the analysis of the existing logarithmic image enhancement algorithm.Then the SLIP image enhancement algorithm is simplified to the simple mathematical operation using the vector operation of the SLIP model.The proposed algorithm can enhance the image not only with the mode of the transmitted light image but also with the mode of the reflected light image.By means of subjective evaluation and EMEE objective evaluation,experimental results show that the proposed algorithm can enhance the image detail and improve the overall image contrast.Meanwhile,the algorithm overcomes the disadvantage that LIP image enhancement algorithm cannot enhance the images with the mode of the reflected light image.

logarithmic image processing(LIP);image enhancement;evaluation measure of enhancement by entropy(EMEE);contrast

TP391.41

A

1001-2400(2014)01-0105-05

10.3969/j.issn.1001-2400.2014.01.019

2013-05-06 < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版時間:

時間:2013-09-16

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61173088);西安市產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新計劃資助項(xiàng)目(CX1248⑤)

張廣燕(1987-),女,西安電子科技大學(xué)碩士研究生,E-mail:zh_gy_358@126.com.

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1076.TN.20130916.0926.201401.130_015.html