基于Guide濾波和NSCT—PCNN的圖像增強

張雁翔 祁育仙

摘要：針對圖像不均勻的特點，提出了基于Guide濾波和非下采樣Contourlet變換（NSCT）和脈沖耦合神經網絡（PNCC）的圖像增強方法。首先，采用直方圖均衡化和中值濾波分別對圖像進行了預處理；其次，采用NSCT-PCNN對預處理后的圖像分別進行分解，提取出高頻子帶系數和低頻子帶系數；然后，Guide濾波對高頻子帶系數和低頻子帶系數進行處理；最后通過對所有子帶系數進行NSCT逆變換，得到增強后的圖像。實驗結果表明該算法優于其他方法，有更好的圖像增強效果和視覺效果。

關鍵詞：圖像增強；Guide濾波；NSCT-PCNN

中圖分類號：TN911.73 文獻標識碼：A文章編號：2095-2163（2016）02-

Image enhancement based on Guide Filter and NSCT-PCNN

ZHANG Yanxiang， QI Yuxian

（Information Management and Construcion center，Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China）

Abstract： Image contains very significant informationwhich is one of the vital media. Image enhancement is a key technique in image processing. It is widely used in many aspects， also a very necessary technique in image processing. As the character of image is not uniform， a new algorithm based on Guide filtering and NSCT-PCNN is proposed to enhance image. First of all， histogram equalization and median filter are used respectively to preprocess the image. Secondly， image is decomposed by NSCT-PCNN to extract the high frequency subband coefficients and low frequency subband coefficients. Then， the coefficients are dealt with Guide filter. Finally the enhanced image is obtained by taking inverse NSCT transform. The experiments show that the algorithm is superior to other methods， which not only can obtain enhanced result ， but also get better visual effect.

Key words：Image enhancement； Guide filter； NSCT-PCNN

0引言

在信息高速發展的時代，語言和圖像已然成為信息傳遞的重要媒介。人們獲取信息的75%來自于視覺系統，而圖像是視覺系統獲取信息的主要來源。圖像增強[1]，即提高圖像目標識別能力，其目的在于改善圖像的視覺效果，突顯圖像中的有用信息，并將圖像轉換成更適合計算機處理的形式。圖像增強并不考慮圖像質量變差的原因，而只是關注圖像中感興趣的識別[2]。目前，彩色圖像處理已經滲透拓展至醫學研究、印刷行業、智能交通和衛星圖像等多個領域[3]。

圖像增強方法可分為2類：頻域法和空間域法[4～6]。前者是把圖像看成一種二維信號，對其進行基于二維傅里葉變換的信號增強[6～7]。基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內對圖像的變換系數值加進某種修正，是一種間接的算法[5，8]，基于空域的算法處理是直接對圖像灰度級開展運算。目前就圖像增強方法而言，主要有直方圖均衡化方法和多尺度Retinex增強算法。其中，現有的基于直方圖的對比度增強的方法會使在低亮度區域和高亮度區域過度飽和。多尺度Retinex增強算法在增強圖像對比度的同時則會放大圖像噪聲，且圖像邊緣易出現“光暈”現象。

綜合以上分析，本文提出了基于Guide濾波和NSCT-PCNN的圖像增強算法。特別地，Guide濾波在實現圖像平滑的同時穩定完整地保持了圖像性能。實驗結果表明，本文算法優于直方圖均衡方法和傳統的Retinex算法，可以獲得更好的視覺效果，在去噪、細節增強等方面表現出明顯優勢，有利于圖像特征提取。

1圖像增強算法理論

1.1 Guide濾波

Guide濾波器概念是由何凱明等人在2010年正式提出的[9]。

其中， 表示Guide濾波器在 位置的權值，并且

1.2NSCT

NSCT分為2個平移不變的部分：

1）非下采樣金字塔，旨在保證NSCT的多尺度分析性質。

2）非采樣方向濾波器組合，確保NSCT的多方向分析[10]。

這2個特性使得圖像經過NSCT變換后所得到的各個子帶中信息與原圖像一一對應[11]。

1.3PCNN

3結束語

本文算法采用直方圖均衡化和中值濾波分別對圖像執行了優化預處理，并在其基礎上采用NSCT-PCNN算法進行圖像融合，使圖像達到增強的效果，并用Guide濾波對圖像分解系數實施了整合處理，使圖像更加平滑。實驗結果表明，本文提出的算法有較好的圖像增強效果。接下來，可將增強后的圖像應用到特征提取中開展更深層次的后續研究。

參考文獻

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