基于Matlab空間域算法的圖像增強技術的研究與應用

江麗

（湖南高速鐵路職業技術學院 機電系，湖南 衡陽421002）

基于Matlab空間域算法的圖像增強技術的研究與應用

江麗

（湖南高速鐵路職業技術學院 機電系，湖南 衡陽421002）

圖像因對比度明顯不足或圖像細節成像模糊，以及采用ADS方法來實現灰度顯示的等離子體顯示器（PDP）顯示圖像時會出現假輪廓等現象；本文針對不同的圖像處理應用領域，基于不同的圖像降質原理，采用了基于空域的點運算算法和鄰域去噪算法對圖像進行增強處理。并通過Matlab軟件對數字圖像進行仿真測試。通過有目的地強調圖像的整體或局部特性，增強圖像中的有用信息，使圖像與視覺響應特性更為匹配。經仿真測試驗證 ，基于空域算法的圖像增強技術可以有效地解決這些問題。

空間域算法；圖像增強技術；Matlab；設計

圖像增強技術是針對給定圖像的應用場合，有目的地強調圖像的整體或局部特性，增強圖像中的有用信息，它可以是一個失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，使圖像與視覺響應特性相匹配。

1　基于空間域的點運算算法

基于空域的算法常用的有點運算算法和鄰域去噪算法。點運算算法有灰度變換和直方圖修正等，將數字圖像看成是離散、量化的灰度-像素的集合。點運算算法的原理是對二維函數進行處理，以改變原來圖像的灰度－像素的集合，以使得圖像成像均勻、擴大圖像動態范圍或擴展對比度等效果。常常用于圖像成像模糊或對比度不足等圖像的增強處理，以下是基于MATLAB對灰度變換及直方圖修正的應用與效果對比圖[3]。

1.1MATLAB對于灰度變換的應用

一般成像系統只具有一定的亮度響應范圍，如圖1所示，原始圖像成像模糊，整個圖像對比度明顯不足，視覺效果差。采用灰度變換方法，利用Matlab處理技術選擇圖像的灰度級整個范圍或者需要增強處理的某一段，擴展或壓縮到記錄器件灰度級的動態范圍之內[4-5]，利用記錄器件灰度級的動態范圍，記錄顯示出圖像中需要的細節，處理后的成像圖如圖2所示。

圖1　原始圖像

圖2　對比度調整后的圖像

1.2MATLAB應用于直方圖的修正

圖像具有相應的隨機特性，要精確得到圖像的灰度密度函數是比較困難的，一般采用數字圖像的直方圖來代替，直方圖是圖像的重要特征[7]。直方圖橫坐標是灰度級，縱坐標是該灰度級出現的像素的個數，它直接反映了這幅圖像中的灰度級與出現這種灰度的概率之間的關系。體現了圖像的基本統計特征。傳統的直方圖理論如下：

用變量r和s分別表示圖像增強前后的像素灰度級，Pr（r）、Ps（s）分別表示相應灰度級分布的概率密度函數，采用直方圖增強技術改變圖像的顯示效果，實質是通過變換函數T（r）來控制圖像灰度級的概率密度函數來實現的[8]。如下公式:

在以上函數中對變量w求積分，Pr（w）是灰度級分布的概率密度函數。表示r的累積分布函數。上式變換函數滿足在0≤r≤1內T（r）單調遞增。對于離散圖像，則滿足以下關系式：

其中0≤rk≤1（k=0，1，…，L-1）。L是假設灰度級的總數，P（rk）是第k級灰度等級出現的概率，n代表圖像中像素總數，nk代表了圖像中灰度值等于這種灰度等級出現的概率。可以通過下列變換[9]：

其中0≤r≤1，k=0，1，…，L-1，圖像的直方圖均衡化處理了。

如圖3所示為一幅森林夜間拍攝圖，以及對應的直方圖分布，由于夜間拍攝時采用了曝光，產生了大面積的亮度區域，圖像細節成像極其模糊，采用直方圖均衡化處理技術，可以采用MATLAB軟件對其直方圖進行修正，圖像的平均亮度進行均衡化處理。直方圖修正后即得到如圖4圖像。

2　基于空間域的鄰域增強算法

與點運算算法不同的是，采用鄰域增強算法，是基于不同的降質原理，采用一定的算法結構對灰度值進行處理，或消除圖像噪聲，或突出物體的邊緣輪廓，便于目標識別[10]。大致可分為圖像平滑和圖像銳化兩種。比如目前廣泛應用于彩色交流等離子體顯示器中的圖像增強技術，在圖像增強過程中，就要充分考慮到圖像的降質原因，處理后的圖像才能逼近原始圖像。

圖3　原始圖像及直方圖

圖4　直方圖修正后的圖像

等離子體的工作原理是基于（X，Y）向的尋址方式，傳輸一幅高灰度級的圖像，需要大量的時間用于尋址，為了減少尋址的時間，我們要將高灰度級的圖像轉換成低灰度級圖像用于顯示，尋址時間的減少有利于增加維持顯示的時間[4]。如圖5為一副256灰度級的圖像，不采用圖像處理技術直接轉換成16級灰度，由圖6所示，出現了明顯的假輪廓。

2.1基于空間域的圖像平滑處理

針對不同圖像降質的原理，應采用不同的算法對二維函數進行處理，從而得到一組新的不同的灰度－像素的集合，以得到不同的顯示效果[11]。圖像的平滑處理一般用于消除圖像噪聲，讓處理后的圖像更逼近原始圖像，文中基于MATLAB處理技術，應用一種比例誤差擴散模型來進行圖像處理。

圖5　256灰度級

圖6　16灰度級

2.2誤差擴散方法的比例擴散模型

上節所提出的基于等離子體顯示器因較少子場數來顯示圖像，高灰度級圖像在轉換成低灰度級時出現了明顯的假輪廓，采用灰度變換或直方圖修正無益于圖像質量的明顯改善，因此針對特定的圖像降質原理，應用了一種比例誤差擴散的模型對數字圖像進行運算處理，這一誤差算法的核心思想是將當前像素的量化（或近似取值）誤差按一定比例擴散到相鄰像素上，局部的誤差就在相鄰像素上得到了補償，經過Matlab軟件可以對各像素點重新處理[12]，重新得到一組數字圖像信息。

如圖7所示是基于誤差擴散的當前像素灰度值計算圖，P （i，j）是當前待處理的像素點，對應的值即為灰度值。P（i-1，j-1）、P（i-1，j）、P（i，j+1）、P（i，j-1）為相鄰像素點，K1、K2、K3、K4為比例誤差擴散系數[13]；這一擴散模型如圖所示。具體的計算公式如下：

圖7　誤差擴散算法的比例擴散模型

比例誤差擴散系數用K1、K2、K3、K4表示，當選取的一組比例誤差擴散系數對圖像中像素點的灰度值逐個進行處理時，可以改變數字圖像的成像效果[14]。當圖像色彩深度降低時，利用誤差擴散算法將像素顏色變化的誤差擴散到相鄰像素。使得人眼在觀察圖像時，相鄰像素點的整體誤差變小，反而成像質量更好，更逼近原始圖像。在圖像處理時可以靈活采用不同的比例誤差擴散系數，如何選取合適的比例誤差系數，可依據成像的質量進行調整，以更適合人眼觀察[15]。引用下面3張圖像來說明采用這一數字圖像處理技術的應用效果。

圖8　采用數字圖像處理后的效果對比圖

圖8（a）為256灰度級原始圖像，圖8（b）所示是不采用任何處理方法，圖像直接被轉換成了16灰度級圖像。由對比圖可知，低灰度級圖像在等離子體顯示器中會占用較少的子場數，且用于X和Y向尋址的時間明顯減少。但轉換后的圖像出現了明顯的假輪廓。為了解決因較少子場數而引起的圖像輪廓的失真問題。需采用數字圖像增強技術，圖8（c）是基于鄰域增強算法原理，采用了誤差擴散算法對圖像8（b）進行處理。由圖可知，處理后的圖像成像效果明顯好于圖8（b）。

3　結束語

MATLAB是基于向量或數組的高級程序語言，數字圖像可看成是一組有序的離散數據形成的矩陣，針對圖像不同的失真或降質原理，采取相應的算法，使用MATLAB可對這些圖像數據信息即各像素點的灰度值進行計算處理，讓圖像與視覺響應特性相匹配，仿真結果如圖4所示，極大地增強了圖像的顯示質量。

[1]馬騰才.等離子體物理原理[M].北京：中國科學技術大學出版社，1988.

[2]黃賢斌，王加俊，李家華.數字圖像處理與壓縮編碼技術[M].成都：電子科技大學出版社，2000.

[3]余程波.數字圖像處理及MATLAB實現[M].重慶：重慶大學出版社，2003.

[4]李南南，吳清，曹輝林.MATLAB 7簡明教程[M].北京：清華大學出版社，2006.

[5]Park C H，Kim D H，Lee S H，et al.A new method to reduce addressing time in a large AC plasma display panel[J].IEEE Transaction on Electron Devices，2001，48（6）:1082-1086.

[6]楊杰.數字圖像處理及MATLAB實現[M].北京：電子工業出版社，2009.

[7]楊樂.圖像增強算法及其實現[J].現代電子技術，2007（16）：133-135.

[8]許欣.圖像增強若干理論方法與應用研究[D].南京：南京理工大學，2010.

[9]H.S.Le，H.Li.Fused logarithmic transform for contrast enhancement[J].Electronics letters，2008，4（1）：68-71.

[10]柏春嵐.基于空域圖像增強的研究與分析[J].河南城建學院學報，2011，20（1）：57-60

[11]岡薩雷斯.數字圖像處理[M].北京：電子工業出版社，2011.

[12]王國權，仲偉波.灰度圖像增強算法的改進與實現研究[J].計算機應用技術，2004，12:175-176.

[13]劉劍鋒，陳麗亞，戚飛虎.用小波變換進行圖像的空域濾波-邊緣檢測與去噪[J].上海交通大學學報，1995，29（6）：132-136.

[14]胡信偉.基于圖像變換的圖像增強技術[D].上海：上海交通大學，2004.

[15]Sonia Bansal，Image Enhancement In HIS Space Using Wavelet Transform[J].International Conference on Methods and Models in Science and Technology，2010:272-275.

The research and application of the image enhancement techniques in the spatial domain based on Matlab

JIANG Li
（Hunan Technical College of Railway Hign-speed，Hengyang 421002，China）

Image contrast is obviously insufficient or image details are blurred，and ADS method is used to realize the false contour and other phenomena of display image.This paper is based on the different image processing applications，based on different image quality reduction principle，using the algorithm based on airspace and neighborhood denoising algorithm to enhance processing.Digital images are simulated by Matlab software.By using the objective to emphasize the overall or local characteristics of the image，and enhance the useful information in the image，so that the image and the visual response characteristics more matching.The simulation results show that the image enhancement technology based on the spatial domain algorithm can effectively solve these problems.

spatial domain algorithm；image enhancement technology；Matlab；design

TN99

A

1674－6236（2016）22-0131-03

2015-11-27稿件編號：201511262

湖南省教育廳科研項目（14C0278）

江 麗（1982—），女，瑤族，湖南邵陽人，碩士，講師。研究方向：電路與系統。