低對比度圖像的清晰化與增強

陳子妍

【摘 要】圖像增強技術作為數字圖像處理主要的研究內容之一，其目的是將一幅圖像中有用的信息進行增強，同時將無用的信息進行抑制，提高圖像的可觀察性，從而得到更具有實用性的圖像。文章主要研究了傳統的圖像增強算法，第一，對比度展寬算法，通過抑制非重要信息的對比度擴展重要信息的對比度增強圖像;第二，動態范圍調整，通過壓縮動態范圍，將所關心部分的灰度級變化范圍擴大增強圖像;第三，直方圖均衡化，對圖像中像素個數多的灰度值進行展寬，對像素少的灰度值進行歸并，從而增強圖像。經過實驗結果驗證，這三個方法最終都得到了顯著的增強效果，達到了圖像增強的目的。

【關鍵詞】圖像增強;對比度展寬;動態范圍調整;直方圖均衡化

中圖分類號： TP391.41文獻標識碼： A文章編號： 2095-2457（2019）14-0074-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.14.034

Definition and Enhancement of Low Contrast Images

CHEN Zi-yan

（Department of Physical Education，Anhui Defence Vacation College，Guiyang Guizhou 550025，China）

【Abstract】Image enhancement technology，as one of the major research content of digital image processing，its purpose is to the useful information in an image enhanced，at the same time will be useless information information suppressed，improve the observability of the image，so as to get more practical image.Therefore，image enhancement is an important research topic in the field of image processing.This paper mainly studied the traditional image enhancement algorithms，First，the contrast enhancement algorithm，which expands the contrast of important information by suppressing the contrast of non-important information.Second，the dynamic range adjustment，by compressing the dynamic range，enlarging the level of gray scale of the concerned part to enlarge the image.Third，the histogram equalization，the grey scale value of the number of pixels in the image is expanded，and the grey value of the pixel is merged to enhance the image.Through experimental results，the three methods have been shown to enhance the image enhancement.

【Key words】Image Enhancement;Contrast enhancement;Dynamic range adjustment;Histogram equalization

0 前言

圖像增強[1]是按照特定的要求突出一幅圖像中的某些信息，同時削弱或去除某些不需要的信息，使處理后的圖像對某種特定的應用比原來圖像更加適用，從而基于應用目的改善圖像質量，使圖像更適合于人的視覺特性或機器的識別系統。目前，圖像增強方法主要有：直方圖修正處理、圖像平滑化處理、圖像銳化處理及彩色圖像處理技術等。由于數字圖像獲取的設備精度不同、拍攝條件不同、圖像的內容與特征不同以及圖像增強處理的目的不同，因此，圖像增強算法可涉及如低照度、低對比度、光照不均、霧霾等多種待處理圖像，并產生如對比度增強、直方圖修正、動態范圍調整、去霧、色彩增強等多種算法。這些圖像增強算法依據處理目的，可以將原本低對比度、低照度等引起的圖像不清晰進行修正，增強圖像的清晰度，從而還原或增強圖像中有用的信息。此外，圖像增強過程也需要有圖像去噪、圖像邊緣銳化等算法的支持，從而對圖像中可能存在的噪聲進行去除，并保持或增強圖像邊緣細節部分，以便后續人機識別處理過程中能夠更加容易地對圖像中感興趣的部分進行檢測和分析。本文研究的是低對比度圖像的清晰化與增強。在日常生活中，由于天氣、影像設備、光照等原因，會拍攝出一些低對比度、光照不均的圖像，這些圖像不能很好地向人們展示物體本身的顏色和特征，可能會導致物體某些信息由于低對比度、光照不均等因素不能準確的傳遞給人們。因此，需要增強圖像來獲取圖像中想要得到的重要信息。

1 圖像增強技術

圖像增強不考慮圖像質量下降的原因，只將圖像中感興趣的特征有選擇的突出，而衰減不需要的特征，它的目的主要是提高圖像的可讀度。文章以MATLAB軟件為平臺，通過直方圖均衡化[2]、對比度線性展寬[3]、動態范圍調整[4]等算法增強數字圖像的質量。

1.1 對比度線性展寬

對比度：通俗地講，就是亮暗的對比程度。對比度通常表現了圖像畫質的清晰程度。對比度越大，從黑到白的漸變層次就越多，灰度的表現能力就越豐富，圖像越清晰醒目。而對比度越小，畫面清晰度越低，層次感就越差。

對比度展寬的目的是：通過將亮暗差異（即對比度）擴大，來把人所關心的部分強調出來。原理是：進行像素點對點的灰度級的線性影射。該影射關系通過調整參數，來實現對亮暗差異的擴大。為達到對比度擴展的目的，可以對圖像某個灰度區域進行擴展，通常所指的線性擴展是對圖像灰度進行分段線性化擴展灰度圖像。 線性對比度展寬處理，實質上是通過對不重要信息對比度的降低，從而留出多余的空間對重要信息的對比度進行展寬。

1.2 動態范圍調整

動態范圍是指照相機拍攝到的某個瞬間場景中亮度的變化范圍，即一幅圖像中所描述地從最暗到最亮的變化范圍。動態范圍對人視覺的影響：由于人眼所可以分辨的灰度的變化范圍是有限的，所以當動態范圍太大時，很高的亮度值把暗區的信號都掩蓋了。

動態范圍調整，就是利用動態范圍對人類視覺的影響的特性，將動態范圍進行壓縮，將所關心部分的灰度級的變化范圍擴大，由此達到改善畫面效果的目的。當動態范圍太大時，由于人眼所可以分辨的亮度變化范圍是有限的。或者說表現在圖像上可以描述的灰度變化范圍是有限的。因此，往往會因為很高的灰度值區域的信號掩蓋暗區的信號，從而影響到目標區域的表現效果，使得目標區域的細節特別是暗區的細節難以辨認。

1.3 直方圖均衡化

直方圖均衡方法的基本原理是：對在圖像中像素個數多的灰度值進行展寬，而對像素個數少的灰度值進行歸并，從而達到清晰圖像的目的。如果圖像的灰度分別集中在較窄的區間，從而引起圖像細節的模糊，為了增強圖像，可通過改善各部分亮度的比例關系，即通過直方圖均衡化的方法來實現。根據原圖像的直方圖統計值就可算出均衡化后各像元的灰度值。直方圖上灰度分布較密的部分被拉伸，灰度分布較稀疏的部分被壓縮，使圖像對比度總體上得到增強。

2 實驗結果分析

由圖可以看出，三種算法對圖像的增強都有很明顯的效果。動態范圍調整對樹葉等細節處的增強較為明顯，但是會導致有些信息細節損失掉;直方圖均衡化能夠將整體的對比度都提高，但是只能得到全局均衡化處理的圖像，想要增強某一灰度范圍的對比度并不合適;對比度展寬能夠很好地增強圖像的層次感，但是同樣在抑制某些不重要景物時會導致信息的丟失。

3 總結

文章主要研究了圖像清晰化的算法，主要有對比度展寬、動態范圍調整、直方圖均衡化，并基于MATLAB平臺，給出了各自的處理效果圖。這些方法并不能使原始圖像信息增加，其結果只能增強對某種信息的辨別能力，而這種處理有可能損失一些其他信息。但是，只要提高了圖像的視覺特性，圖像清晰化的目的就達到了。

【參考文獻】

[1]王浩，張葉，沈宏海，等.圖像增強算法綜述[J].中國光學， 2017，10（4）：438-448.

[2]董麗麗，丁暢，許文海.基于直方圖均衡化圖像增強的兩種改進方法[J].電子學報，2018，46（10）：65-73.

[3]吳傳富，朱同波.基于MATLAB的幾種圖像增強算法[J]. 機電技術，2012（5）：37-39.

[4]陳蘊，陳松.基于動態范圍調整的指紋圖像增強方法[J]. 計算機工程與應用，2015，51（8）：183-188.