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基于MSRRetinex參數(shù)融合的真彩色圖像增強(qiáng)

2019-05-24 14:20:22白晨帥魏潔柔蘇維亞王亞丁
無(wú)線互聯(lián)科技 2019年1期

白晨帥 魏潔柔 蘇維亞 王亞丁

摘 要:針對(duì)小波變換的單尺度(SSR)Retinex的真彩色圖像增強(qiáng)算法的不足,文章提出了一種基于非抽樣小波變換的多尺度(MSR)Retinex參數(shù)融合的真彩色圖像增強(qiáng)算法,該算法在HSV空間下將亮度分量V按3個(gè)不同參數(shù)進(jìn)行Retinex變換,對(duì)得到的不同參數(shù)再進(jìn)行基于非下采樣小波變換的融合,進(jìn)而得到融合后的V分量,最后,將處理后的高低頻系數(shù)進(jìn)行反變換得到增強(qiáng)后結(jié)果圖像。

關(guān)鍵詞:圖像增強(qiáng);Retinex;HSV;小波變換

圖像是傳遞信息的重要手段,真彩色圖像包含的有效信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于灰度圖像,為了得到人們所需要的彩色圖像,就需要對(duì)圖像進(jìn)行處理以增強(qiáng)有用信息、淡化無(wú)用信息。根據(jù)Pratt理論,圖像增強(qiáng)可描述為:“圖像增強(qiáng)是用來(lái)提高圖像的視覺(jué)效果,或?qū)D像轉(zhuǎn)換成適于人眼、機(jī)器分析的形式的一門(mén)技術(shù)?!标愂貏俒1]提出將彩色圖像的3個(gè)分量進(jìn)行直方圖均衡化后再進(jìn)行增強(qiáng)的方法。文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[3]使用了將彩色圖像由RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間再增強(qiáng)的方法,這種方法使得增強(qiáng)后圖像的色彩保持不變。小波變換[4-5]作為一種多尺度分析工具,能夠有效提取圖像的方向細(xì)節(jié)信息,它在圖像處理方面有著廣泛的應(yīng)用[6-7]。

本文主要研究的是圖像增強(qiáng),文中提出了基于多尺度(MSR)Retinex參數(shù)融合的圖像增強(qiáng)方法,為了驗(yàn)證提出方法的有效性,實(shí)驗(yàn)過(guò)程中分別對(duì)兩幅圖像進(jìn)行增強(qiáng),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的方法能較好地消除低照度以及光照不均的現(xiàn)象,從而來(lái)增強(qiáng)真彩色圖像。

1 基于MSR Retinex下的非抽樣小波變換的彩色圖像增強(qiáng)

1.1 Retinex算法

1.2 基于MSR Retinex參數(shù)融合的真彩色圖像增強(qiáng)算法

本文提出了基于MSR Retinex的彩色圖像增強(qiáng)的方法,該方法有效地對(duì)亮度不均、細(xì)節(jié)不明顯的圖像進(jìn)行了增強(qiáng),提出算法的具體步驟如下。

Step1:將彩色圖像由RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間。

Step2:對(duì)亮度分量V按3個(gè)不同參數(shù)進(jìn)行Retinex變換,分別得到V1,V2和V3分量。

Step3:對(duì)V1,V2和V3分量進(jìn)行融合,得到處理后的Vnew分量;融合時(shí)采用基于非下采樣的小波變換,其中低頻信息取平均,高頻信息取最大值。

Step4:將處理后的Vnew做HSV空間到RGB空間的逆變換,最終得到增強(qiáng)后的圖像。

2 實(shí)驗(yàn)分析

本文采用Matlab2013作為實(shí)驗(yàn)環(huán)境,選取兩幅對(duì)比度低、亮度不均、細(xì)節(jié)不明顯的真彩色圖像,如圖1—2所示,為了驗(yàn)證本方法提出算法的有效性,實(shí)驗(yàn)中用到的對(duì)比方法為雙邊濾波增強(qiáng)算法和經(jīng)典的MSR圖像增強(qiáng)算法。其中,圖1—2(a)為原始圖像,圖1—2(b)為雙邊濾波增強(qiáng)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,圖1—2(c)為MSR圖像增強(qiáng)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,圖1—2(d)為本文提出方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

圖1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,雙邊濾波增強(qiáng)算法得到的圖像較模糊,MSR方法得到的增強(qiáng)圖像較清晰,但圖像較暗,相較于以上兩種方法,本文提出方法得到的增強(qiáng)圖像亮度更好,且圖像更清晰。圖2所示為另一幅待增強(qiáng)圖像,從圖中可以看出,雙邊濾波增強(qiáng)算法使圖像邊緣平滑,但圖像較暗且圖像模糊;MSR算法得到的結(jié)果圖像較清晰,但圖像較暗;而本文所提出的算法能夠在增加圖像亮度和對(duì)比度的同時(shí),又保持了原圖像較暗區(qū)域的信息,而且增強(qiáng)后的圖像更光滑、細(xì)膩。

3 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于MSR Retinex參數(shù)融合的真彩色圖像增強(qiáng)算法,實(shí)驗(yàn)中對(duì)兩幅光照不均的圖像進(jìn)行增強(qiáng),將本文提出方法與雙邊濾波算法和經(jīng)典的MSR算法相比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于兩種比較算法,本文提出方法增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度,且圖像的亮度有了較好的提升。

[參考文獻(xiàn)]

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