基于暗通道先驗(yàn)和CLAHE的紅外圖像增強(qiáng)算法

鄭林濤，俞衛(wèi)華，董永生

（河南科技大學(xué) 信息工程學(xué)院，河南 洛陽(yáng)471023）

0 引 言

由于紅外圖像的成像機(jī)理和成像環(huán)境的限制，紅外圖像的視覺(jué)質(zhì)量往往欠佳，具有信噪比低、對(duì)比度低、邊緣模糊和噪聲大等特點(diǎn)。因此對(duì)紅外圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理對(duì) 紅 外 圖 像 的 后 續(xù) 處 理 非 常 重 要［1－5］。

直方圖均衡 （histogram equalization，HE）是一種傳統(tǒng)的紅外圖像增強(qiáng)算法［3］。直方圖均衡化算法以圖像灰度的概率累計(jì)函數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)造出輸入輸出灰度的映射函數(shù)，使增強(qiáng)后圖像像素的灰度級(jí)以等概率的方式均勻分布。雖然直方圖均衡化能夠自動(dòng)地增強(qiáng)整幅紅外圖像的整體對(duì)比度，但是對(duì)于大部分由背景和噪聲構(gòu)成的紅外圖像而言，直方圖均衡化處理往往會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)細(xì)節(jié)丟失、背景過(guò)多增強(qiáng)和噪聲放大的問(wèn)題。針對(duì)直方圖均衡的不足，平臺(tái)直方圖均衡 （plateau equalization，PE）算法通過(guò)設(shè)置一個(gè)平臺(tái)閾值來(lái)抑制對(duì)紅外圖像中背景部分的過(guò)度增強(qiáng)，但是如何選擇合適的平臺(tái)閾值是一個(gè)難點(diǎn)，平臺(tái)閾值的選擇目前還是需要依靠經(jīng)驗(yàn)選擇，因此這也限制了平臺(tái)直方圖均衡算法的應(yīng)用。同態(tài)濾波增強(qiáng)算法只適合那些本身已經(jīng)具備較好對(duì)比度的紅外圖像，對(duì)大部分紅外圖像經(jīng)過(guò)同態(tài)濾波處理之后圖像灰度會(huì)更低，圖像對(duì)比度會(huì)更差。

針對(duì)以上方法的不足，本文提出一種紅外圖像增強(qiáng)算法。該算法將廣泛應(yīng)用于圖像除霧領(lǐng)域的暗通道先驗(yàn) （dark channel prior，DCP）算法應(yīng)用到紅外圖像增強(qiáng)［6］。首先對(duì)需要增強(qiáng)的紅外圖像運(yùn)用暗通道先驗(yàn)算法，然后使用對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡算法（CLAHE）進(jìn)行后續(xù)處理。

1 暗通道先驗(yàn)算法

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理領(lǐng)域中，McCarney 的大氣散射模型得到廣泛應(yīng)用；該模型表示如下

式中：x——圖像上像素點(diǎn)；I（x）——到達(dá)成像設(shè)備的光線強(qiáng)度。t（x）——場(chǎng)景的透射率，反映了光線穿透霧的能力。J（x）——不受空氣介質(zhì)干擾的實(shí)際景物光線強(qiáng)度。J（x）t（x）——景物 的 直 接 衰 減 項(xiàng)。A——大 氣 光；A（1－t（x））——大氣光成份。圖像去霧問(wèn)題的目標(biāo)就轉(zhuǎn)化為從已獲得的降質(zhì)帶霧圖像I 反求無(wú)霧圖像J，而A 和t都是未知的。

He Kaiming等根據(jù)150個(gè)流行的圖像標(biāo)簽從互聯(lián)網(wǎng)上搜索引擎上收集圖像。手工挑選出沒(méi)有霧的圖像建立了一個(gè)5000副圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)對(duì)這些無(wú)霧場(chǎng)景圖像進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，在不包含天空的圖像局部區(qū)域中，總是會(huì)有一些像素，它們的顏色通道中至少有一個(gè)具有很低的像素值［6］。

對(duì)一幅圖像J上述結(jié)論可寫(xiě)作

式中：Jc——J的一個(gè)顏色通道。Ω（x）——以x為中心的一個(gè)局部鄰域。這個(gè)式子被稱作暗通道先驗(yàn)公式。

對(duì)式 （1）兩邊取最小運(yùn)算，然后利用式 （2）可得

然后選取暗通道中0.1%最亮像素，取其亮度的最大值作為大氣光A 的估計(jì)值。

求得t（x）和A 之后帶入式 （1）即可得到無(wú)霧圖像J（x）

t0是為了避免最終去霧結(jié)果中包含噪音而設(shè)定的透過(guò)率的下限值，常取值為0.1。

需要注意的暗通道先驗(yàn)理論不僅適用于彩色圖像，而且也適用于灰度圖像。而紅外圖像是灰度圖像，因此也能夠用暗通道先驗(yàn)理論來(lái)處理。

經(jīng)過(guò)對(duì)圖1和圖2觀察發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過(guò)暗通道先驗(yàn)處理過(guò)的圖像與原圖像相比，雖然清晰程度有很大提升，但是表現(xiàn)為亮度和對(duì)比度偏低的特點(diǎn)。為了彌補(bǔ)這些不足，我們引入CLAHE算法對(duì)這些圖像進(jìn)行后續(xù)處理。

2 CLAHE算法

CLAHE算法是由直方圖均衡算法演化發(fā)展而來(lái)，最初應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域。直方圖均衡是一種傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法。直方圖均衡化是一種全局性增強(qiáng)方法，在改善圖像整體對(duì)比度方面成效顯著，但是往往對(duì)細(xì)節(jié)增強(qiáng)效果不佳。而這一點(diǎn)對(duì)紅外圖像增強(qiáng)效果的影響尤為嚴(yán)重。因此在紅外圖像增強(qiáng)實(shí)際應(yīng)用中直方圖均衡化算法往往并不能達(dá)到理想的效果。

圖1 原始紅外圖像

圖2 圖1經(jīng)過(guò)DCP處理的結(jié)果

為了克服上述直方圖均衡算法的局限，Pizer提出自適應(yīng)直方 圖 均 衡 化 算 法［7］（adaptive histogram equalization，AHE），在圖像的局部分析中引入直方圖均衡化思想。AHE算法通過(guò)對(duì)局部區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡化來(lái)改變局部的灰度分布，使局部細(xì)節(jié)得到明顯的增強(qiáng)。因此，該算法更適合于改進(jìn)圖像局部的對(duì)比度來(lái)獲得更多的圖像細(xì)節(jié)。但是自適應(yīng)直方圖均衡化算法有過(guò)度放大區(qū)域的噪聲問(wèn)題，因此有學(xué)者提出了對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化［8－10］（contrast limited adaptive histogram equalization，CLAHE）算法，該算法對(duì)自適應(yīng)直方圖均衡化算法進(jìn)行了改進(jìn)，采用固定閾值的限幅方法有效抑制局部區(qū)域?qū)Ρ榷鹊倪^(guò)度增強(qiáng)及區(qū)域噪聲的放大問(wèn)題。

3 本文算法

本文算法將成功應(yīng)用于圖像除霧領(lǐng)域的暗通道先驗(yàn)（dark channel prior，DCP）算法應(yīng)用到紅外圖像增強(qiáng)。對(duì)需要增強(qiáng)的紅外圖像運(yùn)用暗通道先驗(yàn)算法，結(jié)合使用對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡算法 （CLAHE）進(jìn)行后續(xù)處理。本文算法的流程如圖3所示。

圖3 本文算法流程

算法的詳細(xì)步驟：

（1）對(duì)需要增強(qiáng)的紅外圖像I進(jìn)行暗通道先驗(yàn)處理，將得到的結(jié)果圖像記作IDCP；

（2）將從 （1）中得到的結(jié)果圖像IDCP作為CLAHE 算法的輸入圖像，將IDCP分割成相同大小的互不重疊的子窗口；

（3）計(jì)算每個(gè)子窗口的灰度直方圖；

（4）由限制系數(shù)α 計(jì)算相對(duì)應(yīng)的子窗口直方圖限制閾值β。采用文獻(xiàn) ［9］中的計(jì)算公式

式中：M、N——子窗口中的像素總數(shù)、灰度級(jí)，Smax稱為最大斜率。

（5）根據(jù)限制閾值β 對(duì)子窗口的直方圖進(jìn)行裁剪，然后將被裁剪下來(lái)的像素重新分配子窗口直方圖中；

（6）對(duì)裁剪后重新分配的子窗口直方圖進(jìn)行直方圖均衡化操作；

（7）建立子窗口區(qū)域的灰度映射函數(shù)，用雙線性插值求出各像素點(diǎn)的灰度值。即得到經(jīng)CLAHE 變換處理后的最終增強(qiáng)紅外圖像。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本文所提的增強(qiáng)算法的有效性，對(duì)大量紅外圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并和其它的紅外圖像增強(qiáng)方法，即直方圖均衡化、同態(tài)濾波算法進(jìn)行對(duì)比。

圖4為原始紅外圖像，圖5、圖6和圖7分別對(duì)應(yīng)原始圖像經(jīng)過(guò)直方圖均衡化、同態(tài)濾波和本文算法處理過(guò)后的結(jié)果。

圖4 原始紅外圖像

圖5 直方圖均衡化后的處理結(jié)果

圖6 經(jīng)同態(tài)濾波處理后的結(jié)果

圖7 本文算法的處理結(jié)果

圖8、圖9、圖10和圖11分別是原始圖像、直方圖均衡化、同態(tài)濾波和本文算法結(jié)果所對(duì)應(yīng)的灰度直方圖。

從圖4可看出，原始紅外圖像對(duì)比度低并且視覺(jué)效果模糊，這可以從其所對(duì)應(yīng)的直方圖圖8中看出。原始圖像中的灰度集中分布在有限的幾個(gè)灰度級(jí)中。圖5和圖9分別是直方圖均衡化的結(jié)果和對(duì)應(yīng)的直方圖，從圖9可以看出經(jīng)過(guò)直方圖均衡化后，原始紅外圖像的灰度分布變得更分散，這意味著圖像的整體對(duì)比度得到了較大改善，這一點(diǎn)可以從圖5中得到印證。從圖9中還可看出，圖像的灰度分布出現(xiàn)了明顯的斷層現(xiàn)象，這表明圖像的細(xì)節(jié)信息已有較多的損失。雖然直方圖均衡處理可以改變圖像的整體對(duì)比度，但是往往會(huì)出現(xiàn)局部的過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)象。在圖5的四角部分可以看到明顯的過(guò)亮現(xiàn)象。圖6和圖10是同態(tài)濾波后的結(jié)果和其所對(duì)應(yīng)的直方圖。從圖6中可看出經(jīng)過(guò)同態(tài)濾波處理，原始圖像的亮度得到了改善，而圖像的清晰度和對(duì)比度依然沒(méi)有得到改善。從圖10中可看出，同態(tài)濾波后圖像的灰度分布集中在高亮度區(qū)域。圖7和圖11是本文算法的處理結(jié)果和其所對(duì)應(yīng)的直方圖。從圖11中對(duì)應(yīng)的直方圖可以看出圖像的灰度盡可能均勻分布在較多的灰度級(jí)上，沒(méi)有集中堆積在某一灰度區(qū)域。跟原始圖像相比，本文算法的結(jié)果圖像顯得更清晰并且擁有良好的對(duì)比度。

圖8 原圖像的直方圖

圖9 直方圖均衡結(jié)果對(duì)應(yīng)的直方圖

圖10 同態(tài)濾波結(jié)果對(duì)應(yīng)的直方圖

圖11 本文算法結(jié)果對(duì)應(yīng)的直方圖

針對(duì)原始紅外圖像圖1，表1從定量的角度對(duì)幾種算法進(jìn)行比較。本文采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)是紅外圖像增強(qiáng)領(lǐng)域廣泛使用的圖像熵和標(biāo)準(zhǔn)差。圖像的熵值表征的是一幅圖像所攜帶的信息量。熵值越大則表明圖像增強(qiáng)算法的增強(qiáng)效果越好。標(biāo)準(zhǔn)差反映的是圖像的灰度值與圖像的灰度平均值的差異情況，常用標(biāo)準(zhǔn)差表示圖像的反差情況。標(biāo)準(zhǔn)差越大表明圖像的反差越大，對(duì)比度越大，圖像增強(qiáng)算法的增強(qiáng)效果越好。直方圖均衡化方法結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)差最大而熵值最小，且熵值遠(yuǎn)比其它幾種方法小。這表明直方圖均衡化方法成功的提高了對(duì)比度但是對(duì)比度過(guò)高會(huì)引起過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)象，會(huì)導(dǎo)致圖像的信息量有較多損失。而從表中可以看出本文算法的信息熵值遠(yuǎn)高于其它算法，說(shuō)明經(jīng)過(guò)本算法處理大幅提升了圖像的熵值，提升幅度遠(yuǎn)高于其它算法，具有更好的增強(qiáng)效果。本文算法的標(biāo)準(zhǔn)差雖小于直方圖均衡化的結(jié)果而遠(yuǎn)大于同態(tài)濾波算法，說(shuō)明本算法具有良好的提升圖像對(duì)比度的效果。

表1 增強(qiáng)算法的定量比較結(jié)果

綜上所述，從主觀評(píng)價(jià)和客觀指標(biāo)方面比較了幾種算法的效果，本文算法均表現(xiàn)出較好的性能。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種基于暗通道先驗(yàn)和CLAHE 的紅外圖像增強(qiáng)新算法。本算法先對(duì)原始紅外圖像進(jìn)行暗通道先驗(yàn)處理，在保留原始圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)除去原始圖像中的噪聲。使用CLAHE算法對(duì)圖像進(jìn)行處理，提高圖像的亮度和對(duì)比度。經(jīng)過(guò)仿真驗(yàn)證，經(jīng)本算法增強(qiáng)后的紅外圖像整體視覺(jué)質(zhì)量得到明顯改善。圖像本算法比常規(guī)的紅外圖像增強(qiáng)算法具有更好的增強(qiáng)效果。

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