圖像增強技術分析研究

摘要：人類感知的外界信息80%以上是通過視覺得到的，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。圖像增強是處于圖像處理的預處理階段，它是圖像處理的一個重要環節，在整個圖像處理過程中起著承前啟后的重要作用。其目的就是為了改善圖像的質量和視覺效果，或將圖像轉換成更適合于人眼觀察或機器分析識別的形式，以便從圖像中獲取更加有用的信息。如何有效地增強圖像是圖像分析中的一個難點，全文對幾類經典的圖像增強技術進行了歸納分析，并對一些算法進行了描述。

關鍵詞：圖像增強；平滑；銳化

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044(2008)29-0451-02

The Study on Methodology for Enhancing the Image

GUAN Xue-mei

(Liaoning University of International Business and Economics，DaLian 116052，China)

Abstract: The human sensation's outside information above 80% is obtains through the vision.Therefore， imagery processing's application domain involves inevitably to the human life and the work aspects. The image intensification is in the imagery processing the pretreatment stage， it is an imagery processing important link， is playing the influential role which in the entire imagery processing process carries on the task. Its goal is to improve the image the quality and the visual effect， either transforms the image suits in the human eye observation or the machine analysis recognition form， in order to gains more useful information from the image. How strengthened the image is effectively in an image analysis difficulty， the full text has carried on the induction analysis to several kind of classical image intensification technology， and has carried on the description to some algorithms.

Key words: enhancing the image; smooth; peaking

1 引言

在實際應用中，由于多方面的原因，如室內外光照度的不均勻，由CCD攝像機獲得的圖像經過A/D轉換、線路傳送過程中的干擾等，導致圖像質量降低。輕者表現為圖像不干凈、難以看清細節；嚴重的則會圖像模糊不清，甚至連基本輪廓都看不清，或者圖像發生畸變，導致圖像的形狀和尺寸乃至顏色的失真。這樣，在對原始圖像分析之前，必須對原始圖像的質量進行改善。為了改善視覺效果或者便于人和機器對圖像的理解和分析，根據圖像的特點或存在的問題采取的改善方法或者加強特征的措施稱為圖像處理。圖像增強技術正是在這種情況下所提出的，增強的首要目標就是處理圖像， 使其比原始圖像更適合于特定應用， 換句話說，圖像增強目的就是為了改善圖像的的質量。圖像增強的通用理論是不存在的。當圖像為視覺解釋而進行處理時， 由觀察者最后判斷特定方法的效果[1]。

圖像增強[2]是數字圖像處理的基本內容之一。圖像增強不考慮圖像質量下降的原因，只是將一幅圖像中感興趣的特征有選擇地突出而削弱或除去某些不需要的信息，使他的結果對某種特定應用來說比原始圖像更合適。需注意“特定”的含義，處理是為了特定的目的去改善圖像質量。這里的處理并不能增加原始圖像的信息，有時甚至會損失一些信息。但圖像增強的結果卻能加強對特定信息的識別能力，使圖像更適合于人的視覺特性或機器的識別系統。這樣做的主要目的有兩個，一是改善圖像的視覺效果，提高圖像成分的清晰度；二是使圖像變得更有利于計算機的處理，如銳化處理可以突出圖像邊緣輪廓線，方便編程跟蹤，或進行各種特征分析。

2 圖像增強技術發展現狀

圖像增強理論（方法）目前尚無統一的權威性定義，因為還沒有衡量圖像質量的通用標準。從增強處理的作用域出發，圖像增強可以分為空域增強方法和頻域增強方法兩大類[3]。

空域增強方法是直接在圖像所在的空間進行處理，也就是在像素組成的空間里直接對像素進行操作。空域增強方法是直接對圖像中的像素進行處理，從根本上說是以圖像的灰度映射變換為基礎的，所用的映射變換類型取決于增強的目的。空域增強方法大致分為三種，它們分別是用擴展對比度的灰度變換、消除噪聲的各種平滑方法和增強邊緣的各種銳化技術。

頻域增強方法是為了有效和快速地對圖像進行處理和分析，用圖像變換方法將原來的圖像空間中的圖像以某種形式轉換到其它空間中，然后利用該空間的特有性質方便地進行圖像處理，最后再轉換回原來的圖像空間中，從而得到處理后的圖像。頻域增強方法的關鍵在于圖像的空域或頻域變換類型。

3 圖像增強方法

為了提取更精確的圖像輪廓，需要對其進行平滑去噪、銳化操作，以突出邊緣信息，故本文更關注于以下各圖像增強方法。

3.1 平滑

平滑[4]是常用的數字圖像處理技術之一，它的主要目的是消除各種干擾噪音，這些噪音可能是在圖像采集、量化等過程中產生的，也可能是圖像傳送過程中產生的。其表現是圖像信息被干擾噪音所污損。通常把消除這類噪音的處理方法叫圖像的平滑。圖像平滑處理方法可分為空域平滑和頻域平滑兩大類。在頻率域，由于噪聲通常代表一種高頻分量，可以用各種形式的低通濾波器達到平滑的目的。空間域則往往采用模板操作，它實現了鄰域運算，即運算后某個像素點的值取決于其自身和鄰域點的值。

空域平滑中假定有一幅N×N個像素的圖像f(x，y)，模板操作后得到新圖像g(x，y)，S為選定的模板窗口，如3×3，S×S， Wm，n為模板矩陣，M為模板矩陣的系數，如1/9，1/16。它采用模板運算來處理圖像從而濾掉一定的噪聲。常用Box模板和高斯模板來處理圖像

頻域平滑中常用的低通濾波器：

1) Butterworth濾波器

2) 指數型濾波器

3.2 銳化

銳化[5]與平滑恰恰相反，它通過增強高頻分量以減少圖像的模糊，加強圖像中景物的邊緣。圖像在經過平滑處理后減少了噪聲，但可能會使邊緣模糊，這時需要通過銳化突出這些信息。圖像銳化處理方法分為空域銳化和頻域銳化兩大類。

1) 空域中的銳化處理

邊緣一般都位于灰度突變的地方，數字圖像中可以用灰度差分提取邊緣。由于邊緣可能具有任意方向，而差分運算是有方向性的，與差分方向一致的邊緣難以檢測，因此銳化中各向同性是一個很重要的指標。常用梯度運算和拉普拉斯運算來處理空域中的銳化。

2) 頻域中的銳化處理

銳化的目的是突出邊緣，反映在頻譜修改上，就是保留高頻段而使低頻段受到抑制。最常用的手段是高通濾波，下面列出幾種常用的高通濾波器：

Butterworth高通濾波器

從上述分析可以看到，平滑會使圖像的邊緣變模糊，而銳化處理使模糊的圖像清晰化。但是銳化處理在增強邊緣效果的同時也增加了圖像的噪聲。如果要進行銳化處理的圖像自身信噪比較低，則可能噪聲增加得比信號還快，導致失敗。因此，預處理時一般是先去噪（平滑），再進行銳化。[6]

4 總結

圖像增強是對圖像的低層次處理，處于圖像處理的預處理階段。它是圖像處理的一個重要環節，在整個圖像處理過程中起著承前啟后的重要作用。圖像增強算法的應用也是有針對性的，盡管增強處理方法多種多樣，但并不存在一種通用的、適應各種應用場合的增強算法。本文圍繞圖像增強算法而展開，在闡明圖像增強處理基本方法，如圖像平滑、圖像銳化、基礎上，就幾種有代表性的圖像增強算法進行了研究分析。

參考文獻：

[1] 劉榴娣，劉明奇，黨長民.實用數字圖像處理[M].北京:北京理工大學出版社，1998.

[2] 賈永紅.計算機圖像處理與分析[M].武漢:武漢大學出版社，2001.

[3] 徐飛，施曉紅.應用圖像處理[M].西安:西安電子科技大學出版社，2002.

[4] 阮秋琦.數字圖像處理學[M].北京:電子工業出版社，2001.

[5] 李弼程，彭天強，彭波，等.智能圖像處理技術[M].北京:電子工業出版社，2004.

[6] 王耀南，李樹濤.計算機圖像處理與識別技術[M].北京:高等教育出版社，2001.