基于引導(dǎo)濾波與LoG算子的安檢圖像增強(qiáng)算法

孫星星 鄭俊褒 曹志玲

摘 要：引導(dǎo)濾波是一種能保持圖像邊緣的濾波器，可用來減少圖像噪聲。高斯拉普拉斯算子（Laplacian of Gaussian，LoG）在去噪的同時(shí)能夠檢測(cè)到邊緣信息，并實(shí)現(xiàn)圖像邊緣增強(qiáng)。針對(duì)X光安檢圖像噪聲大、邊緣不清晰、對(duì)比度低等特點(diǎn)，提出一種基于引導(dǎo)濾波與LOG算子的安檢圖像增強(qiáng)算法。首先用引導(dǎo)濾波對(duì)圖像作平滑處理，然后用LoG算子檢測(cè)其邊緣并進(jìn)行增強(qiáng)，最后用限制對(duì)比度自適應(yīng)局部直方均衡化（CLAHE）作對(duì)比度拉伸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法與改進(jìn)CLAHE算法相比，平均梯度可提高50%左右，圖像清晰度較高。

關(guān)鍵詞：X光圖像; 引導(dǎo)濾波; LoG算子; CLAHE; 彩色圖像增強(qiáng)

DOI：10. 11907/rjdk. 192457 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：TP317.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2020）008-0226-04

Abstract： Guided filter is a kind of filter that can keep the edge of the image， which can be used to reduce image noise. Laplacian of Gaussian（LoG） can detect edge information while de-noising， it can realize image edge enhancement. Aiming at the characteristics of X-ray security image such as high noise， unclear edge and low contrast， we propose a security image enhancement algorithm based on guided filter and LOG operator. Firstly， the image is smoothed by guided filter， then the edge is detected by LoG operator， and finally， the contrast is stretched by contrast limited adaptive histogram equalization（CLAHE）. The experimental results show that compared with the improved CLAHE algorithm， the average gradient of the algorithm can be improved by about 50%， and the image clarity can be improved.

Key Words： X-ray image; guided image filtering; LoG operator; CLAHE; color image enhancement

0 引言

X射線安檢設(shè)備能讓安檢人員在不打開行李包裹的情況下得知其內(nèi)部物品，給人們的生活帶來了極大便利，但安檢圖片一般存在噪聲大、細(xì)節(jié)模糊、對(duì)比度低等缺點(diǎn)。因此，對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，使安檢人員更容易識(shí)別出其中物品，是一項(xiàng)很有必要的工作。

目前的安檢圖像增強(qiáng)主要針對(duì)灰度圖像，且近幾年相關(guān)研究較少。如文獻(xiàn)[1]提出通過對(duì)圖像進(jìn)行背景去噪、邊緣增強(qiáng)、對(duì)比度拉伸等操作實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng);文獻(xiàn)[2]、[3]針對(duì)雙能量X射線系統(tǒng)提出先分別對(duì)高能和低能成分進(jìn)行增強(qiáng)，之后再進(jìn)行融合的算法。X射線圖像在其它領(lǐng)域的增強(qiáng)方法則比較多，如文獻(xiàn)[4]針對(duì)文物X光圖像提出高頻強(qiáng)調(diào)濾波自適應(yīng)直方圖增強(qiáng)算法;文獻(xiàn)[5]針對(duì)醫(yī)學(xué)X射線圖像提出結(jié)合小波與Curve let變換的增強(qiáng)算法等。

彩色圖像增強(qiáng)方法則主要集中在Retinex[6-8]、直方圖均衡化[9-10]、PCNN[11]等算法上。本文研究對(duì)象是彩色安檢圖像，由于其成像機(jī)制與一般圖像不同，顏色通常為黃綠藍(lán)等，對(duì)比度低，采用Retinex和PCNN算法處理時(shí)效果不理想。直方圖均衡化（Histogram equalization，HE）算法能改變圖像灰度，處理此類圖片效果很好。因此，結(jié)合HE算法，本文提出在HSV空間對(duì)亮度分量作對(duì)比度增強(qiáng)，不僅能提高安檢圖像對(duì)比度，還能減少顏色失真。

1 圖像增強(qiáng)算法

圖像增強(qiáng)基本方法可分為兩大類：空域法和頻域法。空域法是直接對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行處理，頻域法則是先將圖像進(jìn)行某種變換（如傅里葉變換），然后對(duì)變換后的系數(shù)進(jìn)行調(diào)整，最后再進(jìn)行逆變換得到空間域的增強(qiáng)圖像。本文的圖像增強(qiáng)算法主要在空間域完成。

1.1 引導(dǎo)濾波

引導(dǎo)濾波是一種基于局部線性模型的邊緣保持平滑濾波器[12]，其需要一張單獨(dú)的圖像或輸入圖像作為引導(dǎo)圖，并由此得名。

2.2.2 方法選擇

針對(duì)本文選取的濾波模型和邊緣檢測(cè)方法，以虎尾蘭綠蘿為對(duì)象，結(jié)合本文算法進(jìn)行以下實(shí)驗(yàn)。

（1）平滑濾波器選擇。保持邊緣的濾波器除引導(dǎo)濾波外，還有中值濾波和雙邊濾波。3種濾波器比較如表1所示。

由表1可知，引導(dǎo)濾波處理結(jié)果平均梯度最大，對(duì)應(yīng)清晰度最高;雙邊濾波處理結(jié)果峰值信噪比最高，與原圖最接近，但運(yùn)行時(shí)間遠(yuǎn)大于中值濾波和引導(dǎo)濾波的結(jié)果。綜合各種因素，本文選擇引導(dǎo)濾波器對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理。

（2）邊緣檢測(cè)算子選擇。選取幾種典型的邊緣檢測(cè)算子LOG、Laplacian、Prewitt、Sobel進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

由表2中的數(shù)據(jù)得知，LOG算子的平均梯度和標(biāo)準(zhǔn)差最好， Sobel算子的信息熵最好，但LOG算子信息熵與其相差不大。綜合3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來看，選擇LOG算子最為合適。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文實(shí)驗(yàn)圖像由黃埔海關(guān)技術(shù)中心提供，數(shù)據(jù)來源安全可靠，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采用matlab（2015b）版本。

3.1 主觀分析

選取一幅“帶泥植物（虎尾蘭綠蘿）”，分別采用CLAHE算法、文獻(xiàn)[21]算法和本文算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

其中，圖2（a）為原始圖像;圖2（b）是CLAHE算法的結(jié)果，從圖中可以看出，圖像增強(qiáng)效果明顯，但顏色發(fā)生了較大改變，原來綠色的花盆變成了藍(lán)色，原因是在作直方均衡化時(shí)，顏色分量比例發(fā)生了改變，所以合成后的彩色圖顏色也會(huì)改變;圖2（c）是文獻(xiàn)[21]算法實(shí)現(xiàn)的增強(qiáng)效果，可以看到圖像細(xì)節(jié)的增強(qiáng)效果在3種方法中最為明顯，但同時(shí)也存在很多問題，如偽影、噪聲大（HE算法的缺點(diǎn)）等，且圖像背景呈灰色，整體上與原圖差別較大;圖2（d）是本文算法實(shí)現(xiàn)的增強(qiáng)效果，從圖中可以看出，本文算法處理后的圖像增強(qiáng)效果明顯，色彩失真度小，邊緣清晰，噪聲小，而且沒有改變?cè)瓐D主要信息。

安檢人員在根據(jù)安檢圖像辨別包裹內(nèi)物體時(shí)，顏色是一個(gè)重要依據(jù)，因此在RGB空間做CLAHE并不合適;文獻(xiàn)[21]算法處理后的安檢圖像雖然細(xì)節(jié)清晰，但圖像亮度降低，且噪聲明顯，容易對(duì)安檢人員造成干擾;本文算法不僅沒有以上缺點(diǎn)，而且實(shí)現(xiàn)了邊緣和對(duì)比度增強(qiáng)的效果。因此，綜合以上分析，在對(duì)彩色安檢圖像作對(duì)比度增強(qiáng)時(shí)，本文算法結(jié)果從直觀上看優(yōu)于在RGB空間做CLAHE以及文獻(xiàn)[21]算法結(jié)果。

3.2 客觀分析

僅通過視覺分析圖像處理效果不夠客觀、科學(xué)，根據(jù)2.2.1節(jié)的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，如表3所示。

從表3可以看出，本文算法的平均梯度和峰值信噪比在3種算法中都是最大的，且圖像清晰度最高，圖像質(zhì)量最好，對(duì)應(yīng)圖2（d）經(jīng)圖像增強(qiáng)后，效果與原圖最為接近。綜合以上分析，可得出結(jié)論：本文算法比CLAHE和文獻(xiàn)[21]算法處理后的圖像更清晰，噪聲更小。

4 結(jié)語

本文提出一種基于引導(dǎo)濾波與LoG算子的彩色安檢圖像增強(qiáng)算法，集去噪以及邊緣和對(duì)比度增強(qiáng)于一體，能很好地解決目前安檢圖像存在的問題。與改進(jìn)CLAHE算法相比，本文算法峰值信噪比提高了約28%，增強(qiáng)后的圖像與原圖更為接近、圖像噪聲更小。但是安檢圖像噪聲種類很多，本文只是去除了其中一部分，還存在其它類型的噪聲，這也是今后需要改進(jìn)的地方。

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（責(zé)任編輯：黃 健）