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基于升余弦滾降濾波器算法的偽彩色圖像增強

2018-09-26 11:34:32劉強
數字技術與應用 2018年5期

劉強

摘要:針對各種途徑獲取的數據圖像細節模糊、低分辨率問題,采用非線性變換算法進行偽彩色化處理可顯著提高圖像的視覺閱讀性和專業判讀。基于升余弦滾降特性,并利用Matlab GUI設計的圖像偽彩色增強處理系統,能夠實時調節RGB三色通道參數,實現了各種圖像的偽彩色增強。實驗證明在圖像變換中采用余弦濾波能夠取得較好的增強效果,圖像細節及特征區域在偽彩色圖像中表現較為完美。

關鍵詞:偽彩色;Matlab GUI;圖像增強;余弦函數

中圖分類號:TP391.41 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2018)05-0142-02

在醫學、航空遙感、激光紅外、工業檢測等領域采用攝影成像、掃描成像、微波遙感獲得的各類數據圖像往往存在著對比度低、視覺分辨率差等問題,所得的原始圖像也多為灰度圖像,而人眼能夠識別的灰度級數僅幾十個,這在灰度差別很小的情況下無法快速準確地發現隱藏的有效信息,信息識別量損失較大。人眼對色彩的識別卻多達上千種,因此,把一副灰度圖像或彩色圖像轉換為其它顏色的彩色圖像能夠大大提高其信息識別率和判讀樂趣,這種灰度圖像的偽彩色化處理方法在各種圖像增強中有著極為重要的應用價值。

灰度圖像偽彩色增強方法主要有空間域的密度分割法、灰度-彩色變換法、互補色編碼、連續色編碼等,另外還有頻率域濾波法[1-3]。在各種色彩的圖像增強變換算法中,目前有基于Contourlet變換、基于Shearlet變換、基于Wavelet、基于Retenix變換等各種圖像增強算法[4-8],這些算法在某些方面都取得了的一定增強效果,但在算法原理和實現上都比較復雜,參數調節時靈活性、實時性也較差。本文基于Matlab圖形用戶界面GUI,針對灰度-彩色變換法優化設計了一種圖像偽彩色增強判讀系統,系統選用升滾降余弦濾波器函數對三基色通道的灰度變量進行非線性灰度調節,算法原理簡單, 利用RGB三基色輸出合成圖像,參數實時可調,靈活方便,能夠獲得多種色彩增強效果的圖像。

1 本文算法

對比目前圖像增強中經常使用的Retenix算法中所采用的二維高斯濾波函數,本文借鑒通信原理中經常使用的一維升余弦滾降濾波器進行推理,得到選用的余弦函數算子[9],并把函數擴展到二維圖像的濾波處理模型中。

一維余弦滾降特性的傳遞函數可表示為:

本文僅針對圖像增強中常用的RetenixMSR高斯濾波器與升滾降余弦函數濾波器進行偽彩色算法效果對比,二者對應濾波器的三維結構見圖1。

由圖1可見,升余弦滾降函數濾波器相比RetenixMSR高斯濾波器能夠具有相同的函數圖像,因此在圖像處理中也能夠達到Retenix高斯濾波器同樣的增強效果。

在偽彩色處理方面,本文把一副灰度圖像或彩色圖像分解到RGB三基色通道后,分別對每一個色彩通道內的二維灰度圖像采用上述升滾降余弦函數濾波器進行灰度增強處理,然后三維合并輸出即可得到相應參數的偽彩色圖像。

2 系統設計及結果

Matlab憑借數據處理能力強、函數明了易用、模型構建方便等特點,在我國各大學院校和科研院所得到了廣泛的應用,成為了科研數據處理、算法驗證的有力工具,其圖形用戶界面GUI具有良好的界面程序開發能力,較V++和C++等傳統程序編寫更加直白自然。

本文采用MatlabR2014 GUI設計界面,編寫M文件,對灰度或彩色圖像進行增強變換處理,并把處理結果和采用RetenixMSR算法增強處理結果進行對比,見圖2。

由圖2處理結果可以看出,兩種算法都能夠對各種圖像進行增強處理,效果都較好,但本文所設計的Matlab GUI偽彩色增強系統參數實時可調,色彩變化靈活,能夠使圖像邊緣更突出,對場景細節特征表現更加清晰,提高了增強圖像的視覺閱讀性,能夠方便地在廣域參數中優選出所需細節或特征表現的偽彩色圖像。

目前對于圖像增強算法的優劣進行評價對比,經常采用主觀性分析和定量分析相結合的原則。本文采用信息熵和清晰度兩個主要定量指標對圖2-a中灰度圖像和彩色圖像的R通道進行增強對比,參數具體見表1和表2。

對某通道的圖像灰度級進行信息熵計算,值越大, 代表圖像攜帶的信息量越多。

由表1、表2可以看出,本文所提出的升滾降余弦算法在偽彩色增強處理中具有一定的相對優勢。

3 結語

本文所研究的升余弦滾降濾波器算法能夠達到甚至優于RetenixMSR高斯濾波算法。利用Matlab良好的圖形用戶開發界面GUI,充分發揮Matlab強大的圖像數據處理能力,采用升滾降余弦函數濾波器設計了圖像偽彩色增強處理系統,該系統使得各通道圖像在灰度增強變換后輸出的偽彩色圖像色彩信息更加豐富,能夠較好地識別圖像中的感興趣區域和目標細節,參數實時調節性好,用戶可根據不同場合需要選擇變換參數,擴大了圖像選擇面,適宜于各種應用領域灰度圖像和彩色圖像的增強處理。

參考文獻

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