基于遺傳算法的視頻圖像增強研究

何姣　李艷梅

摘 要：由于彩色視頻圖像R、G、B三個分量并不具有均等的線性表達，因此采用原有的灰度圖像算法對三個色彩分量分別進行增強會產生顏色不協調等問題。為此，文章采用Retinex模型將原始視頻圖像轉換到亮度和顏色分離的彩色空間，并通過遺傳算法來實現照度信息增強，最終將處理結果轉換到RGB色彩空間，以取得更好的增強效果。

關鍵詞：智能圖像增強；遺傳算法；Retinex模型

1 概述

隨著信息技術的發展和推廣應用，視頻的數量越來越多，應用也越來越廣泛。由于受到傳輸通道和存儲空間的限制，視頻信息一般會在進行壓縮編碼之后再進行傳輸和存儲，此時就需要進行視頻圖圖像增強，通過提高視頻圖像的亮度和對比度來獲得更好的視覺效果。傳統的視頻圖像增強大多是使用灰度圖像增強方法對彩色視頻圖像的RGB三個分量進行分別增強后，實現彩色視頻圖像的增強。這種方法會導致視頻色彩感知的不協調[1]。為此，文章在將彩色圖像映射到HSI色彩空間后，使用Retinex模型實現彩色圖像的亮度分離，并使用遺傳算法實現彩色圖像兩者的分離，以避免灰度圖像增強方法所導致的視頻色彩感知不協調問題。

2 相關理論基礎

2.1 遺傳算法

遺傳算法是一種模擬生物進化的智能算法，具有較強全局搜索能力和并行處理能力的特點。使用遺傳算法可以將圖像增強問題轉換為參數最優化問題。簡單遺傳算法流程如下所示[2]：

在使用遺傳算法那完成亮度圖L的增強之后，與反射圖R結合，共同組成增強后圖像的灰度圖I，并與原圖的色調H和飽和度S的結合，共同構成增強后的視頻圖像。

4 視頻圖像增強實驗

為了驗證視頻圖像增強算法的效果，采用MATLAB軟件對不同場景的原始圖像進行對圖像增強比實驗。對比的方法為傳統HE圖像增強算法（對視頻圖像的R、G、B三個分量分別增強的圖像增強算法）。通過原始視頻圖像，文章研究的圖像增強算法增強之后的視頻圖像，和使用傳統HE增強后的視頻圖像的對比，來驗證文章所研究的圖像增強算法的可行性和先進性。

分別對3副原始視頻圖像進行對比實驗的結果如圖2、圖3和圖4所示。

如圖2、圖3和圖4所示，使用對視頻圖像的R、G、B三個分量分別增強的HE算法處理后的視頻圖像雖然整體亮度得到了增強，但是視頻圖像的對比度和飽和度受到了影響；而使用文章基于遺傳算法的圖像增強處理算法處理后的視頻圖像，不僅視頻圖像的亮度得到了整體增強，同時也增強了視頻圖像的對比度，可以獲得更好的視覺效果。

5 結束語

文章所研究的基于遺傳算法的圖像增強算法，將視頻圖像的RGB彩色空間，轉換為更加符合人類視覺特征的HSI色彩空間模型，并采用Retinex模型對其中的灰度分量進行分解，使用遺傳算法對分解后的亮度信息進行增強處理，以后的更好的擬合效果。實驗結果也表明了文章基于遺傳算法的視頻圖像增強算法處理后的視頻圖像可以獲得更好的視覺效果。

參考文獻

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[5]C. Muntaenu， A. Rosa. Color image enhancement using evolutionary principles and the retinex theory of color constancy[C]. Proceedings of the IEEE signal processing society workshop on neural networks for signall processing， 2001， 393-402.

作者簡介：何姣（1991，09-），女，漢族，籍貫：四川南充，西華師范大學碩士研究生，研究方向：數字圖像處理。李艷梅（1976，02-），女，漢族，籍貫：四川宜賓，副教授職稱，博士，任教西華師范大學，研究方向：視頻圖像增強。