一種非線性組合變換的圖像增強(qiáng)技術(shù)

閩江學(xué)院數(shù)學(xué)系 江忠良

一種非線性組合變換的圖像增強(qiáng)技術(shù)

閩江學(xué)院數(shù)學(xué)系 江忠良

針對(duì)圖像增強(qiáng)的線性變換不能有效的拉開(kāi)顏色相近區(qū)域的灰度值，傳統(tǒng)的非線性變換又不能使灰度值變換到中部視覺(jué)敏感區(qū)域，提出一種先對(duì)圖像分割再進(jìn)行組合非線性變換，該變換除了能有效拉開(kāi)顏色灰度值之外，還能還能使灰度值盡量集中于視覺(jué)敏感區(qū)，對(duì)惡劣天氣下的照片增強(qiáng)效果優(yōu)秀。此外針對(duì)非線性變換的計(jì)算量給出了一個(gè)加速算法，可實(shí)現(xiàn)探頭圖像實(shí)時(shí)變換增強(qiáng)。

圖像增強(qiáng)；組合變換；圖像變換加速；實(shí)時(shí)增強(qiáng)

1.引言

隨著電子技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字成像技術(shù)越來(lái)越成熟，包括CMOS、CCD等技術(shù)方式[1]，幾乎在所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，并且發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。在數(shù)字成像過(guò)程中，由于自然環(huán)境的影響，如低照度、霧霾天氣、逆光、強(qiáng)光等原因，常常使圖像的某些細(xì)節(jié)辨別效果不好，故運(yùn)用圖像增強(qiáng)技術(shù)使圖像更符合人眼的辨識(shí)特性，可以使數(shù)字成像更好的應(yīng)用于各種高科技領(lǐng)域和工作生活中。

圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。

在我們生活的自然環(huán)境中，如：霧、霾、雨、沙塵等等氣候，他們也是水、沙粒、固體水等特定物質(zhì)形式，被作為圖像采集的一部分被攝取，嚴(yán)重影響了主體圖像的質(zhì)量，使其效果模糊不清。在強(qiáng)光、逆光的情況下，圖像常常過(guò)曝或欠曝，使細(xì)節(jié)無(wú)法呈現(xiàn)。同時(shí)，由于目前的數(shù)字成像技術(shù)COMS、CCD、紅外成像的技術(shù)原理，很難實(shí)現(xiàn)寬動(dòng)態(tài)圖象處理技術(shù)，由此，亮與暗兼有的環(huán)境圖象攝取，很難達(dá)到十分理想的效果。

圖像增強(qiáng)是指在原始的圖像信息中，根據(jù)圖像的情況，選擇性的增強(qiáng)、突出一些信息，使其便于人眼辨別，而這種增強(qiáng)并沒(méi)有增加原始圖像的信息，只是使圖像更符合人眼視覺(jué)的特性，這樣既保證了圖像質(zhì)量又保證了圖像的真實(shí)性，在后期的圖像應(yīng)用上更加有效。

2.圖像增強(qiáng)的方法

圖像增強(qiáng)通常可從頻率域和空間域兩個(gè)方面著手。

頻率域的圖像增強(qiáng)原理是噪點(diǎn)、干擾等信號(hào)，都是高頻信號(hào)，所以可以通過(guò)高頻濾波的方式，將干擾信號(hào)去除，軟件實(shí)現(xiàn)方法即調(diào)整圖像的量化值，再逆變換獲得處理后的圖像，缺點(diǎn)是會(huì)丟失圖像的部分有效信號(hào)，細(xì)節(jié)模糊。

本文主要介紹空間域的一種處理方法，根據(jù)圖像的灰度分布直接對(duì)圖像RGB值調(diào)整，改變像素點(diǎn)的灰度，獲得一幅增強(qiáng)后的新圖像。

2.1 圖像區(qū)域劃分

一幅圖像的灰度分布可能不均勻，如果以整幅圖像的直方圖(Color Histogram)[2]來(lái)做判斷，就會(huì)影響效果，如圖2-1左：

圖2-1 亮暗兼有的圖(左) 亮暗兼有的圖直方圖(右)

從圖2-1中，如果只觀察整幅圖的灰度分布如圖2-1(右)，會(huì)得出圖像質(zhì)量良好的結(jié)論，進(jìn)而圖像增強(qiáng)的效果也不好，但是圖中紅圈處的細(xì)節(jié)基本無(wú)法看清，所以圖像增強(qiáng)不能依賴于整幅圖像的灰度分布[3]。

本圖像增強(qiáng)的方法在最開(kāi)始做圖像分析時(shí)就與其他方法不同，先將圖像分成N個(gè)區(qū)域，如4X4、8X8甚至是16X16個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域單獨(dú)做灰度分布的分析。當(dāng)區(qū)域灰度分布較集中時(shí)，則可啟動(dòng)該區(qū)域的圖像校正。

2.2 灰度與灰度變換

灰度使用黑色調(diào)表示物體,即用黑色為基準(zhǔn)色，不同的飽和度的黑色來(lái)顯示圖像。 每個(gè)灰度對(duì)象都具有從 0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。自然界中的大部分物體平均灰度為18%。

灰度的計(jì)算公式為：

Gray=(R*30+G*59+B*11)/100

灰度變換可使灰度動(dòng)態(tài)范圍加大，根據(jù)變換函數(shù)的形式，灰度變換分為線性變換、非線性變換和組合變換。

2.3 線性變換

在過(guò)曝和欠曝情況下，圖像灰度的分布可能會(huì)局限在一個(gè)很小的范圍內(nèi)。此時(shí)視覺(jué)上呈現(xiàn)的是一個(gè)模糊不清、似乎沒(méi)有灰度層次的圖像。采用線性變換對(duì)圖像每一個(gè)像素灰度作線性拉伸，可有效地改善圖像視覺(jué)效果。

圖2-3 F_tan函數(shù)圖形

線性變換的效果有一定的局限性，因?yàn)槿搜蹖?duì)灰度的敏感度就不是線性的。

2.4 非線性變換

灰度變換以更符合人眼視覺(jué)的曲線的方式拉伸，調(diào)整曲線的曲率，增強(qiáng)圖像有效信息的對(duì)比度。

通過(guò)選擇非線性函數(shù)g′(i,j)如圖2-2(右)，一般能把圖像有效增強(qiáng)。目前常用的非線性變換函數(shù)為二次函數(shù)，冪函數(shù)，對(duì)數(shù)函數(shù)等，各有不同特點(diǎn)[4]。

2.5 組合式變換

本文使用線性變換和正切變換組合函數(shù)對(duì)灰度值進(jìn)行變換，函數(shù)為：

如圖2-3，這種變換可使灰度值向中部靠攏，對(duì)灰度值分散很大或者灰度值不是正態(tài)分的圖像有很好效果，并可使灰度值變換到視覺(jué)敏感區(qū)域。

這種變換可使灰度值向中部靠攏，對(duì)灰度值分散很大或者灰度值不是正態(tài)分的圖像有很好效果。

組合式灰度變換是目前圖像增強(qiáng)效果最好的方式。我們?nèi)=c=50，b=d=210效果如下圖：

圖2-4 陰霾天氣

圖2-5 大霧天氣

圖2-6 大雨天氣

圖2-7 夜間

灰度變換會(huì)有一些副作用，因?yàn)閷?shí)質(zhì)上有將亮度提升，增強(qiáng)對(duì)比度，所以不可避免的會(huì)放大噪聲，使圖像上呈現(xiàn)更多的噪點(diǎn)，但總體影響不大，還可通過(guò)降噪處理的方式如濾波來(lái)減輕噪點(diǎn)的影響[6]。

2.6 算法加速

由于上述組合變換，對(duì)每個(gè)像素的灰度值都要計(jì)算一次非線性函數(shù)值，計(jì)算量大，變換速度慢。但是，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)變換參數(shù)固定時(shí)，一個(gè)灰度值通過(guò)變換后得到的另一個(gè)對(duì)應(yīng)灰度值是不變的，所以我們可以把所有灰度值變換的結(jié)果先保存于一個(gè)數(shù)組中，例如，8位位圖，我們只要使用一個(gè)256個(gè)元素的數(shù)組F存放變換結(jié)果，即當(dāng)灰度值為k時(shí)，通過(guò)變換后形成的灰度值存于F(k)中。這樣當(dāng)我們做變換時(shí)，只要根據(jù)原始灰度值直接到數(shù)組中讀取變換后的灰度值，大大增加了圖像變換速度，這種方法可用于攝像頭圖像實(shí)時(shí)增強(qiáng)。

3.結(jié)論

圖像處理是一門綜合性很強(qiáng)的交叉學(xué)科，涵蓋了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、電子、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。本文采用線性變換與三角函數(shù)變換組合變換對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，增強(qiáng)效果優(yōu)秀，同時(shí)增強(qiáng)后圖像的直方圖趨于正態(tài)分布，直方圖評(píng)價(jià)高[7]。但是使用該方法在計(jì)算量上偏高，通過(guò)去除重復(fù)計(jì)算，達(dá)到了實(shí)時(shí)變換的要求，該算法可在監(jiān)控?cái)z像頭等上加載，在不同天氣下也有較高效果。未來(lái)圖像增強(qiáng)的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越廣闊。

[1]阮秋琦,數(shù)字圖像處理學(xué)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003:187-188.

[2]Swain M J,Ballard H.Color indexing{J},International Journal of Computer Vision,1991,7(1):11-32.

[3]陳傳波,金先級(jí).數(shù)字圖像處理[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2004:210-212.

[4]孫即祥,圖像處理[M].北京:科學(xué)出版社,2004:148-149.

[5]徐飛,施曉紅.Matlab 應(yīng)用圖像處理[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2002:155-158.

[6]李弼程,彭天強(qiáng),彭波等編著.智能圖像處理技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2004:311-315.

[7]馬苗,胡青超.基于Curvelet變換的圖像質(zhì)量多尺度胡評(píng)價(jià)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2010,45(29):179-181.

福建省教育廳中青年教師教育科研項(xiàng)目(JAT170449)。

江忠良（1972—），男，漢，福建福州人，講師，學(xué)士，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)處理。