圖像通信中一種低照度彩色圖像增強算法*

程 新，劉一博，張 紅*

（1.西安郵電大學電子工程學院，西安710121；2.國防信息學院四系作戰訓練教研室，武漢430010）

圖像通信中一種低照度彩色圖像增強算法*

程 新1，劉一博2，張 紅2*

（1.西安郵電大學電子工程學院，西安710121；2.國防信息學院四系作戰訓練教研室，武漢430010）

針對低照度彩色圖像細節模糊、亮度不高等問題，提出一種新的彩色圖像增強算法。首先引入新傳遞函數改進傳統同態濾波，然后，在RGB色彩空間上，分別對R、G、B分量用改進的同態濾波和對比度受限自適應直方圖均衡（CLAHE）進行增強。接著，轉換到HSV色彩空間，用非線性函數對亮度進行光照補償，對飽和度進行1.5倍拉伸。最后恢復圖像色彩信息。實驗結果表明，新算法在保持圖像細節的同時能夠增強圖像對比度，使圖像清晰度更高。

低照度彩色圖像；圖像增強；空間轉換；同態濾波TP751.1

圖像是人類獲取信息的重要來源，圖像通信系統所傳輸的主要是人類視覺可以感知到的視覺信息。但大多數圖像獲取設備在采集圖像時，通常會受到周圍復雜光照條件的影響，使得圖像出現整體偏暗、局部細節不清晰、圖像質量較差等問題［1］，嚴重影響了計算機對圖像的讀取和識別。針對此類問題，圖像增強技術通過對圖像進行不同的處理，可以改善圖像視覺效果，增強圖像亮度信息，使圖像細節突出，方便人機識別讀取。其中，屬于頻域增強方法的同態濾波算法在增強圖像時，不僅能消除光照不均問題，還能突出圖像細節，使圖像更為清晰。傳統的同態濾波算法主要有高斯型、巴特沃斯型、指數型3種，其主要區別在于傳遞函數的不同［2］。而傳遞函數較多的參數設置，也常常使同態濾波在增強圖像時，需要多次嘗試，才能確定最佳的參數取值。屬于空域增強方法的對比度受限自適應直方圖增強（CLAHE）算法，能夠通過限制局部直方圖高度來限制局部對比度出現過增強，可以克服傳統自適應直方圖均衡化算法過度放大噪音和丟失細節的缺點［3］。圖像增強方法多種多樣，在實際應用中也常將各類方法相結合，以達到最佳的圖像增強效果。

不同于灰度圖像的增強處理，增強彩色圖像時，不僅要消除光照不均，突出圖像的細節輪廓，還需要增強圖像的亮度和色彩，使圖像清晰生動，保證顏色無失真［4］。最常用的方法有兩種，一種是在RGB色彩空間內對R、G、B各分量分別進行增強處理，另一種是將彩色圖像進行空間轉換，將圖像轉換到HSV或者其他色彩空間，再對各分量進行增強處理。后者增強效果明顯，可以較好地保持圖像色彩的一致性。

根據以上分析，提出一種基于色彩空間轉換和同態濾波的低照度彩色圖像增強算法，并借助仿真手段驗證算法的有效性。

1 改進傳遞函數的同態濾波

同態濾波是一種基于照射——反射模型，能夠消除圖像光照不均，增強局部細節的頻域增強方法。圖像 f(x,y)可以看作是由入射分量和反射分量組合而成，即

其中，i(x,y)為入射分量，代表光照條件，是變換緩慢的低頻成分。r(x,y)為反射分量，代表圖像細節，是變化快的高頻成分［5］。在處理低照度彩色圖像時，需要消除光照不均問題并增強細節，即需要增強高頻并抑制低頻。

同態濾波的具體步驟如下：

首先，對式（1）兩邊同時取對數，即

對式（2）兩邊取傅立葉變換，可得到

利用函數H(u,v)對F(u,v)進行濾波處理，分離入射和反射分量，得到

其中，H(u,v)為同態濾波的傳遞函數。濾波后，對式

（4）做傅里葉逆變換回到空間域，得

對式（5）兩邊取指數，得到

同態濾波的具體實施過程如圖1所示。

圖1 同態濾波過程

可以看到，同態濾波算法的關鍵在于傳遞函數的選擇。傳統的同態濾波有高斯型、巴特沃斯型和指數型3種，以高斯型同態濾波為例，其傳遞函數為：

其中，D(u,v)=[(u-u0)2+(v-v0)2]1/2，表示頻率(u,v)到濾波器中心(u0,v0)的距離。Rh為高頻增益，Rl為低頻增益，D0為截止頻率，c是控制斜面銳化的常數。參數Rh、Rl、D0、c決定了同態濾波增強效果，但由于參數較多，常需要進行多次嘗試才能確定各參數的最佳取值。為了在含有較少參數的情況下，還可以獲得較好的同態濾波增強效果，構造出一種新的傳遞函數來控制整個同態濾波增強過程。

該傳遞函數基于Sigmoid函數進行構造。Sigmoid函數是一個形狀類似S的非線性函數，其方程為：

因此，構造的傳遞函數為：

整個傳遞函數就由參數t來控制。

圖2為改進型同態濾波的傳遞函數三維圖。從圖中可以看出，傳遞函數的取值在［0，0.9］之間，選取圖片，將改進型同態濾波與高斯型同態濾波進行對比。

圖2 改進型同態濾波的傳遞函數

圖3 各圖像頻譜圖

圖4 原圖及同態濾波增強處理結果圖

由圖3和圖4可以看到，改進型的同態濾波對于低頻部分的抑制能力良好，與高斯型同態濾波的增強效果十分接近，視覺上難以辨別優劣。但改進型同態濾波的參數明顯少于高斯型同態濾波，可以更快確定最佳參數值，更易于調控。經大量實驗驗證，改進型同態濾波參數t在[-0.1,0.01]范圍內取值，可以獲得最佳的增強效果，在本文中選取t=0.001。

2 本文圖像增強算法

針對低照度彩色圖像清晰度低，光照不均勻，感興趣的細節部分不突出等問題，本文提出一種基于色彩空間轉換和同態濾波的圖像增強新算法，首先改進同態濾波的傳遞函數，使控制參數減少。然后，在RGB色彩空間內，用改進型同態濾波和CLAHE算法對R、G、B 3個分量分別進行增強。接著，將增強圖像轉換到HSV色彩空間，保持色度H不變，用構造的非線性函數對亮度V進行光照補償，對飽和度進行1.5倍拉伸，最后進行信息融合，恢復圖像彩色信息。算法的基本流程圖如圖5所示。

圖5 本文算法基本流程圖

2.1 基于RGB空間的同態濾波和CLAHE

直方圖均衡化是一種依靠灰度映射使圖像灰度值分布均衡、像素灰度值動態范圍增加的方法，分為全局直方圖均衡和局部直方圖均衡AHE（Adaptive Histogram Equalization）兩類［6］。全局直方圖均衡化算法能夠實現對整幅圖進行調整，但在彩色圖像增強中較易使圖像出現顏色失真［7］。局部直方圖均衡能夠改善全局直方圖均衡算法不能適應局部灰度分布的缺點，但其運算量大且常出現“馬賽克”效應［8］。有限對比度適應性直方圖均衡化CLAHE（Contrast Limited Adaptive）是對這兩種算法的一個有效的改進，處理圖像時能夠兼顧兩種算法各自的特性，不僅適應不同區域灰度差異，而且整個圖像灰度分布均衡協調［9］。

圖像增強方法種類繁多，可以將不同種類的增強方法相結合，常常能獲得質量更好的增強圖像。同態濾波算法可以實現壓縮亮度范圍的效果，但濾波后各分量灰度值較為集中，動態范圍也較小。CLAHE算法增強后圖像灰度范圍較寬，可以強化細節，增強圖像對比度。因此，本文將改進傳遞函數的同態濾波算法和CLAHE算法相結合，在RGB色彩空間內對R、G、B 3個分量分別進行增強處理。

2.2 色彩空間轉換

HSV彩色空間是基于人類視覺對于色彩的感知以色調（Hue）、飽和度（Saturation）、亮度（Value）來定義的，并且3個分量之間互不正交，變量之間的改變也不會對其他變量進行干擾，因此可以通過調節這三個分量得到我們想要的增強效果。亮度V表示色彩的明亮程度，對V分量進行增強處理可以使圖像更加明亮；飽和度S表示色彩的鮮艷程度，增強S分量可以使圖像色彩更為飽滿。文獻［10］給出了HSV色彩空間與RGB色彩空間的轉換關系，在此不再贅述。

2.3 基于HSV空間的光照補償和顏色恢復

用改進型同態濾波和CLAHE增強RGB空間內各分量后，圖像對比度有了明顯提升，細節也更為突出，但整個圖像亮度明顯不足，色彩也不明亮鮮艷。所以，將圖像轉換到HSV空間，通過構造非線性函數對亮度分量V進行光照補償，可以達到增強圖像亮度的目的。具體過程如下：

其中，IV為原圖像的V分量，IV′為變換后的V分量，IR,IG,IB為經過同態濾波和CLAHE后圖像的3個分量，IR′,IG′,IB′為光照補償后圖像的3分量。α是可以控制圖像亮度的常數系數，其值過大，圖像高亮度區域丟失細節，其值過小，圖像較暗，效果不佳。經過多次實驗驗證，α取2.2～2.4，可以使圖像增強效果最佳。構造的非線性函數為 f(x)，可以實現對圖像暗區域和亮區域灰度級的拉伸，表達式為：

其中，0≤m≤1，經過多次實驗驗證，當m取0.3時，增強效果最為明顯。

將亮度V進行非線性拉伸后，對飽和度再進行增強，使其變為原來的1.5倍，完成整個增強過程。

最后，將原色度分量H和補償后的亮度分量V、拉伸后的飽和度分量S進行信息融合，將其轉換到RGB彩色空間，實現顏色恢復，得到最終的增強圖像。

3 實驗結果與分析

選取低照度彩色圖像驗證本文算法的有效性，并將高斯型同態濾波、改進型同態濾波、直方圖均衡、CLAHE算法和本文算法進行對比驗證。各算法增強結果分別如圖6、圖7所示。

圖6 歐式建筑圖及其增強結果

圖7 水果圖及其增強結果

可以看到，圖6、圖7原圖顏色偏暗，細節不明顯，圖像對比度也極低。采用高斯型同態濾波后，圖像亮度增強但整體較為模糊，如蒙上一層云霧，云層等細節信息模糊不清。改進型同態濾波與高斯型同態濾波增強效果極為相似，肉眼很難區分優劣。直方圖均衡算法在增強彩色圖像時出現了色彩偏差，圖像顏色失真極為嚴重。CLAHE算法可以突出圖像的細節，但圖像整體亮度較低，圖片整體偏暗，增強效果一般。本文算法不僅很好地增強了圖像的亮度和對比度，對于細節的保持效果也極佳，圖像背景中天空的云彩等局部信息清晰可辨。并且，本文算法可以很好地增強圖像的飽和度，藍天白云、水果鮮花等色彩豐富，圖像整體的色澤均勻，顏色艷麗，更生動形象，也更符合人眼的視覺特性，在所有算法中增強效果最佳。

從客觀評價角度，以圖像熵值、平均梯度和對比度的值來對比幾種算法。圖像熵值越大，圖像所含信息量越多；平均梯度越大，圖像的層次就越多，圖像也就越清晰；對比度越大，圖像色彩越鮮艷，圖像也越亮。

比較表1、表2中數據可以看出，本文算法在增強圖像對比度和清晰度上效果顯著，可以使圖像包含更多信息，更利于人機進行圖像識別和分析。

表1 歐式建筑圖像各算法對比結果

表2 水果圖像各算法對比結果

5 結論

為了解決彩色圖像因光照不足而產生的圖像昏暗、細節嚴重丟失的問題，提出一種基于色彩空間轉換和同態濾波的圖像增強新算法。經試驗驗證，新算法可以使圖像包含更多有用信息，在突出細節的同時，亮度和清晰度得到了進一步提升，并且圖像色澤艷麗，生動形象，更利于人機讀取識別。

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程 新（1990-），女，漢，陜西西安，碩士研究生，西安郵電大學，研究方向為圖形圖像與視頻處理技術，13659186995@ 163.com；

劉一博（1983-），男，漢，河南洛陽，講師，國防信息學院，研究方向為軍事訓練，liuyibo0123456789@163.com；

張 紅（1977-），男，湖北武漢，副教授，國防信息學院，研究方向為軍事訓練，wanglongfei-wang@163.com。

A Low Illumination Color Image Enhancement Algorithm in Image Communication*

CHENG Xin1，LIU Yibo2，ZHANG Hong2*
（1.School of Electrical Engineering，Xian University of Posts and Telecommunications，Xian 710121，China；2.Four Department of Combat Training，College of National Defense Information Science，Wuhan 430010，China）

In order to solve the problem of fuzzy and low brightness in color image，a new color image enhancement algorithm is proposed.First，a new transfer function is introduced to improve the traditional filtering.Then，in the RGB color space，the R，B and G components are enhanced by using the improved algorithm of the improved filter?ing algorithm and the adaptive histogram equalization algorithm（CLAHE）.The color space is converted to HSV，and the brightness is compensated by the nonlinear function，the saturation is drawn out to a intensity level of 1.5 times of the original.Finally，the image color information are restored.Experimental results show that the new algo?rithm can enhance the image contrast，and make the image more high resolution.

low illumination color image；image enhancement；space conversion；homomorphic filtering

TP752；TN919.8

A

1005-9490（2016）06-1338-05

6430J

10.3969/j.issn.1005-9490.2016.06.012

項目來源：國家自然科學基金項目（61136002）；陜西省自然科學基金項目（2014JM8331，2014JQ5183）

2015-11-20 修改日期：2015-12-15