基于直方圖處理的局部圖像增強算法研究

王 蓉, 孫玉秋 (長江大學信息與數學學院, 湖北 荊州 434023)

基于直方圖處理的局部圖像增強算法研究

王 蓉, 孫玉秋 (長江大學信息與數學學院, 湖北 荊州 434023)

研究了空間域下基于直方圖處理的圖像增強算法。通過直方圖統計獲得具體參數，根據平均值和方差調整圖像的強度和對比度，以實現對圖像的增強。由于對圖像進行全局增強，不能有效突出局部特征,因此重點闡明局部圖像增強的算法。試驗結果表明，該算法可以有效增強圖像的局部細節。

圖像增強；局部圖像增強；直方圖處理

在進行圖像處理前，需要獲取原始圖像。圖像在采集、傳送、變換過程中，會受到噪聲、曝光度、系統自身原因等各種因素的影響，這些往往會引起圖像降質或是退化，影響圖像的視覺效果。因此對圖像進行增強處理則顯得尤為必要，改善視覺效果，提高圖像質量，將模糊的圖像變成清晰的圖像，以便人或機器對圖像更好的分析和理解。針對不同的分析目的，采取的圖像增強方法是不一樣的。比如有些圖像需要增強整體效果；有些圖像需要突出局部，或是邊緣特征。常用的圖像增強技術有灰度變換、直方圖處理、空域平滑處理、頻域高(低)通濾波、梯度法、圖像銳化等。

圖像增強是數字圖像處理的基本內容，即對獲取的圖像進行加工，將原本模糊的圖像變清晰或是突出感興趣的圖像細節、邊緣特征，同時減少不必要的信息。圖像增強并不是改變或增加圖像的原始信息，而是依據原始圖像，采用相應的算法，突出圖像的整體信息或局部信息。從技術上來看，圖像增強可分為2類，即空域圖像增強和頻域圖像增強。空域圖像增強是直接對圖像的像素進行處理，改變原始圖像中像素的灰度值[1]。頻域增強則是通過傅里葉變換把原圖像從空間域變換到頻率域，再對圖像進行處理。筆者主要研究在空間域里運用直方圖處理對圖像進行增強。

1 直方圖

直方圖是圖像的一種統計表達方式，灰度級為[0,L-1]的圖像直方圖是離散函數：

h(rk)=nk(k表示第k級灰度，nk是rk的像素個數)

用以直觀表現圖像灰度級的分布。對直方圖進行歸一化處理，通常用：

p(k)=nk/n

表示，這里n表示圖像的像素總數。

2 全局圖像增強

全局圖像增強是改變整幅圖像的對比度，使圖像變的清晰。常用的方法有直方圖均衡化和直方圖規定化。

1)直方圖均衡化 直方圖均衡化是根據直方圖統計出的數據，利用累計直方圖實現圖像灰度級的重新映射，改變原始圖像的直方圖分布情況。由此輸出的灰度級概率密度能夠均勻分布，提高圖像的對比度，清晰顯示整幅圖像[2]。但該方法可能造成圖像灰度級減少，部分細節消失。

2)直方圖規定化 直方圖規定化是根據實際情況，可以靈活選擇灰度級范圍。通過灰度映射函數，使圖像的直方圖成為預先設定好的分布情況，增強整幅圖像的效果。由于直方圖規定化的靈活性，它比直方圖均衡化顯示的效果會更好一些。

3 局部圖像增強

全局圖像增強雖然提高了圖像的整體質量，卻不能突出圖像的細節特征。在圖像處理中，很多情況下需要分析圖像的某一細節，若用全局增強的方法則不能達到此效果[3]。由此需要對圖像進行局部增強，下面筆者具體闡述用直方圖統計的方法對圖像進行局部增強。

全局直方圖處理和局部直方圖處理，都是以平均值和方差(標準差)作為處理的基礎。在圖像全局處理中，平均值和方差是對整幅圖像的強度和對比度的初步調整[4]。r表示區間[0,L-1]上灰度的離散隨機變量，ri圖像直方圖顯示的灰度值，p(ri)表示對應ri值的歸一化直方圖分量，r的灰度級平均值m(圖像的平均灰度)和灰度方差μ2分別為：

(1)

在Matlab中對局部直方圖算法的主要處理步驟為：假定處理中全局平均值為M，局部平均值為m，全局標準差(對比度)為D，局部標準差為d。①判斷圖像中的點(x,y)是暗還是亮，若該點的平均灰度滿足m≤k0，則該點為需要處理的對象。②判斷該點所處的這一區域的對比度是否需要增強，若該點的局部標準差滿足d≤k2D，則該點為待處理點。③需設置對比度的最低值，滿足d≥k1D，其中k1≤k2。④將滿足上述3個條件的點(x,y)，乘以固定的常數E(E是與需增強區域的灰度相乘，E為保持圖像的整體視覺效果， 選較低值)用于增加或減少該點與圖像的相關灰度級。其余不滿足條件的點，保持原有像素值不變。⑤按以上步驟進行逐點循環，直到算完所有點。⑥經反復試驗后上述步驟中的參數分別設置為E=4.0，k0=0.4，k1=0.02，k2=0.4，且均為正常數。選擇該像素點的領域為3×3鄰域。

4 試驗結果及分析

圖1 試驗結果

下面筆者以鎢絲圖像為例，分別對該圖進行全局增強和局部增強。圖1(a)是原始圖像，圖像中部的鎢絲及支架非常清晰，而右邊的一根鎢絲只能隱約看到;圖1(b)是運用全局增強的算法進行的增強處理,同圖1(a)對比可以看到原來圖像亮的區域變暗了，較暗的區域變亮了，雖然可以看到右側的鎢絲，但效果并不明顯;圖1(c)是運用局部增強算法處理的結果，其右側的鎢絲可以明顯的顯示出來，并且可以清晰的看到鎢絲上的紋路，同時圖像中部原來較亮的區域沒有太大的改變。可見采用局部增強的算法效果非常明顯，增強后的圖像清晰顯示出了右側鎢絲細節。

5 結 語

直方圖處理是空間域圖像處理技術的基礎，通過對直方圖的操作可以有效的用于圖像增強。圖像增強在醫學、軍事、交通、航空航天等領域都有廣闊的運用。隨著圖像增強技術的發展，人們對圖像的精細程度、分辨率要求更高，使用單一的增強方法很難達到相當滿意的效果，并且關于圖像質量的評價具有很強的主觀因素。因此在以后的實踐中需要將多種方法有效的結合，以達到最佳效果，滿足分析研究的需要，大大提高圖像的使用價值。

[1]劉光磊，侯德文. 圖像增強技術在指紋中的應用[J]. 信息技術與信息化, 2006(3)：124- 125.

[2]詹翔，周焰.一種基于局部方差的霧天圖像增強方法[J].計算機應用, 2007, 27(2)：510- 511.

[3]楊帆. 圖像增強算法研究[D].武漢:武漢科技大學,2011.

[4]岡薩雷斯. 數字圖像處理[M].第2版.阮秋琦，阮宇智譯.北京:電子工業出版社,2010：81- 84.

2012-10-24

國家自然科學基金資助項目(60572048)。

王蓉(1989-)，女，碩士生，現主要從事圖像處理方面的研究工作。

孫玉秋(1968-)，女，博士，教授，現主要從事數字圖像處理及模式識別方面的教學與研究工作；E-mail:yuqiusun@163.com。

TP391.41

A

1673-1409(2013)01-0025-03

[編輯] 洪云飛