基于對比度受限直方圖均衡法的牛羊眼部圖像增強方法

趙靜　韋海成

摘要：針對牛羊眼部紋理信息提取前需要對牛羊眼部圖像進行增強處理的問題，采用對比度受限直方圖均衡化方法對牛羊眼部圖像進行增強處理。算法首先將原始圖像分割成若干個大小相同的子區(qū)域，再計算截取值對每個子區(qū)域的直方圖進行截取，并將截取下的像素均勻分配到每個灰度級，得到限定對比度直方圖，根據(jù)限定對比度直方圖對原圖進行灰度雙線性插值生成增強圖像。實驗結(jié)果表明，使用對比度受限直方圖均衡化方法對牛羊眼部圖像進行增強處理，增強后的圖像具有更高的圖像細節(jié)和層次感，同時減少了圖像的失真，具有較高的理論和實用價值。

關(guān)鍵詞： 圖像增強；直方圖均衡；對比度受限直方圖均衡化；牛羊眼部圖像；

中圖分類號： TP391.4 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2016）05（a）-0000-00

1.

1 基金項目：寧夏高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究項目（NGY2014052）

2. 引言

肉類食品的可溯源性已成為嚴重制約清真牛羊肉食品出口的一個重要環(huán)節(jié)，將眼部特征識別技術(shù)應(yīng)用在畜牧業(yè)生產(chǎn)及牲畜產(chǎn)品溯源過程中，將成為一個新的研究方向。由于牛羊眼部結(jié)構(gòu)和人類眼部結(jié)構(gòu)不同，對牛羊眼部紋理信息提取前需要對牛羊眼部圖像進行增強處理。圖像增強處理方法有很多種，如直方圖處理方法[1]、Retinex[2]、同態(tài)濾波[3]、空域彩色圖像增強方法[4]和暗通道先驗[5]等算法。

圖像增強是根據(jù)特定的需要通過增加圖像灰度對比度的方法突出圖像中的重要信息，同時減弱或去除不需要的信息，從而有目的的強調(diào)圖像的整體或局部特征。直方圖均衡化是圖像增強算法中最常用、最重要的算法之一，但是在圖像增強過程中會出現(xiàn)噪聲的放大及局部對比度的過度增強問題。為了解決牛羊眼部圖像增強過程中的這些問題，本文提將對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法應(yīng)用于牛羊眼部圖像增強處理。仿真實驗結(jié)果證明，對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化算法拉伸圖像灰度的動態(tài)范圍，突出部分圖像細節(jié)，同時可有效限制噪聲放。將該算法應(yīng)用于牛羊眼部圖像增強處理，增強后的圖像具有更高的圖像細節(jié)和層次感，同時減少了圖像的失真，具有較高的理論和實用價值。

3. 直方圖均衡法

直方圖均衡化是圖像增強算法中最常用、最重要的算法之一。直方圖均衡化的基本思想是把原始直方圖變換為均勻分布的形式，從而增加象素灰度值的動態(tài)范圍達到增強圖像整體對比度的效果。

離散的灰度等級作直方圖均衡化時，很難得到完全平坦均勻的結(jié)果，而且處理后的圖像灰度級有所減少，致使某些細節(jié)消失。某些圖像，如直方圖有高峰等，經(jīng)處理后其對比度易產(chǎn)生不自然的過分增強。

4. 對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法

對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法又稱為CLAHE算法，是由直方圖均衡算法演化發(fā)展而來。為了克服上述自適應(yīng)直方圖均衡算法的局限，Reza A等人提 出 了 對 比 度 受 限 自 適 應(yīng) 直 方 圖 均 衡 化（Contrast Limited？Adaptive histogram equalization CLAHE） 算法。對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法（CLAHE）通過限制局部直方圖的高度來限制局部對比度的增強幅度，從而限制噪聲的放大及局部對比度的過增強。該方法通過將圖像分為若干子區(qū)域； 然后對每個子區(qū)域進行直方圖“剪切”。然后對每個子區(qū)域進行直方圖均衡，再對每個像素通過插值運算得到變換后的灰度值， 從而實現(xiàn)對比度受限自適應(yīng)圖像增強。

本文根據(jù)牛羊眼部圖像的特點，將對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法部分改進后，應(yīng)用于牛羊眼部圖像的增強處理。

處理基本流程：

（1） 將原圖分割為 k個大小為mn 的連續(xù)不重疊的子區(qū)域。跟據(jù)牛羊眼部圖像情況動態(tài)調(diào)整m，n值大小。

（2） 計算每個子區(qū)域的灰度直方圖。

（3） 確定每個子區(qū)域灰度直方圖“剪切”值。

（5） 設(shè)經(jīng)過以上重新分配后， 剪切下來像 素點剩余數(shù)為。用灰度范圍長度除以剩余像素數(shù)（8）， 求出“分配像素”步長S。

從最小灰度級開始按步長搜索， 遇到像素數(shù)小于“剪切”值的位置， 則分配一個像素， 完成從最小灰度級到最大灰度級的循環(huán)后， 如果還有剩余的像素沒有分配完， 則利用式（8）計算新的步長， 再開始新的循環(huán)，直到剩余的像素“分配”完為止。從而得到新的灰度直方圖。

（6） 對每個子區(qū)域內(nèi)對比度“剪切”后的灰度直方圖進行均衡化。

（7） 按照新的直方圖分布，對圖像進行灰度雙線性插值，生成增強后的結(jié)果圖像。

5. 實驗結(jié)果分析

本實驗采用500萬像素虹膜采集儀為奶牛和山羊提取眼部圖像。在Matlab R2010b版本上對其進行仿真，驗證CLAHE算法對牛羊眼部圖像的增強效果。

本實驗分別采用奶牛和山羊眼部圖像進行直方圖均衡化變換及CLAHE變換增強處理，其處理效果如圖1所示。

圖1中a為奶牛和山羊眼部圖像的灰度圖，b為經(jīng)過直方圖均衡化處理后的增強圖像，c為經(jīng)過CLAHE處理后的增強圖像。

分析上述圖像發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過直方圖均衡化處理的會引起過度增強，引入大量噪聲的情況，如奶牛眼部圖像中虹膜左上角增強及山羊眼部圖像中虹膜內(nèi)部增強，均出現(xiàn)了該情況。而CLAHE方法則適當(dāng)?shù)膹浹a了該缺陷，從實驗結(jié)果可以看出，經(jīng)過CLAHE處理后的增強圖像沒有過度增強，也沒有出現(xiàn)失真現(xiàn)象，同時突出部分細節(jié)。

實驗結(jié)果表明，使用CLAHE方法對牛羊眼部圖像進行增強處理，具有更高的圖像細節(jié)和層次感，同時減少了圖像的失真，具有較高的理論和實用價值。

6. 結(jié)論

本文為解決將眼部特征識別技術(shù)應(yīng)用在畜牧業(yè)生產(chǎn)及牲畜產(chǎn)品溯源過程中，對牛羊眼部紋理信息提取前需要對牛羊眼部圖像進行增強處理的問題，將對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡法應(yīng)用于牛羊眼部圖像的增強處理。

仿真實驗結(jié)果證明，對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡算法拉伸圖像灰度的動態(tài)范圍，突出部分圖像細節(jié)，同時可有效限制噪聲放大，避免引入更多噪聲。在對牛羊眼部圖像進行增強處理時，對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡算法比直方圖均衡化算法在保持圖像增強效果和保留圖像細節(jié)方面表現(xiàn)出更好的性能，具有更高的圖像細節(jié)和層次感，同時減少了圖像的失真，具有較高的理論和實用價值。

參考文獻

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[2]. 林笑君，梁鳳梅. 基于Retinex的一種圖像去霧算法[J]. 電視技術(shù). 2013 （17）.2013：155-158.

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