基于層次增強的彩色印刷圖像處理研究

倪琦，舒忠

（荊楚理工學院，荊門 448000）

0 引言

圖像增強技術的應用在理論上可歸納為圖像空域增強和頻域增強兩類，在此基礎上，經過研究人員的進一步研究，又提出了融合增強的理論。

常用的空域增強的運算方法包括：圖像灰度級增強變換算法[1-3]、圖像直方圖均衡化增強算法[4]等，以上的圖像增強變換算法針對的是整幅圖像。還有一種是針對圖像主體部分的局部空間增強變換處理，通常采用對圖像局部對比度和圖像邊緣輪廓定義的區域進行增強處理[5-6]。

圖像頻域增強以光譜描述為依據，將圖像定義為光波，通過對光信號進行處理的方法實現對圖像階調層次的校正。圖像頻域增強通過間接方式實現對圖像進行變換處理，其核心變換理論為傅立葉變換。

空域增強運算是針對圖像組成像素進行處理，在應用中適合于印刷圖像的階調層次校正。而頻域增強運算是針對圖像頻譜成分進行處理，更適合于印刷圖像的清晰度校正。

1 層次增強工具設計原理

本文設計的圖像增強工具主要包括：色階工具、直方圖工具和亮度/對比度工具[7]。

1. 1 色階工具設計原理

色階工具主要通過暗調（黑場）、中間調（灰場）和亮調（白場）控制進行印刷圖像的階調層次校正，圖像校正應該分為兩個方向：一是輸入色階的校正，二是輸出色階的校正。

輸入色階校正的算法實現原理如下：

（1）一幅數字圖像由眾多像素點按行（M行）、列（N列）排列成一個平面，使用亮度值（或灰度值或光強度）I表示，其靜止彩色圖像RGB三個通道的解析矩陣如下：

（2）計算圖像輸入亮調I1與輸入暗調I2的灰度差值IRGB-D，ID=I1-I2，同時，定義圖像輸入中間調為I3；

（3）分別計算RGB圖像中像素點與輸入色階中暗調的灰度差值IRGB-D，IRGB-D=IRGB-I2（其中，IRGB為圖像像素點三個通道當前灰度值）；

（4）當IRGB-D≥0時，三通道像素點的輸入灰度值IRGB-C=0；當IRGB-D＜0時，三通道像素點的輸入灰度值

輸出色階的校正原理為：

（1）定義圖像輸出亮調I4、輸出暗調I5、輸出中間調為I6；

（2）計算色階輸出校正系數α，輸出校正系數為輸出亮調I4、輸出暗調I5的差值與255的比值，

（3）計算RGB三個通道輸出色階校正后的灰度值：IRGB-O=(IRGB-C×α)-I5。

1. 2 直方圖工具設計原理

直方圖層次校正使用直方圖均衡算法實現，屬于間接圖像對比度增強處理技術，直方圖均衡算法的核心是累積函數的應用，其運算原理是在原始圖像的直方圖中，首先對直方圖進行集中均勻分布，然后對直方圖進行非線性拉伸，最后利用累積函數對灰度值進行調整。直方圖均衡算法的實現過程：

初始化圖像：hist[k]=0;k=0,…,L-1；

統計圖像像素：

hist[f(x,y)]++;x=0,…,M-1;y=0,…,N-1；歸 一化圖像：

1. 3 亮度/對比度工具設計原理

亮度/對比度工具設計原理較為簡單，其設計原理主要依據為以下公式：

其中，gRGB(x,y)為亮度/對比度校正前的圖像像素灰度值，fRGB(x,y)為亮度/對比度校正后的圖像像素灰度值，a為對比度校正參數，b為亮度校正參數。

圖像對比度調整的關鍵因素在于保證圖像平均亮度不變（也就是中間調部分保持穩定）。要實現之一目的，可以亮調或暗調像素點的灰度值與圖像中間調的灰度值的差值列為校正的對象值，對該差值設置校正操作的范圍。依此，可以提出一個相對簡單的亮度/對比度校正公式：

其中，I校正(x,y)為通過亮度/對比度校正后的像素點灰度值，I平均(x,y)為圖像中間調的像素點灰度值，I初始(x,y)為亮度/對比度校正前的像素點灰度值，γ為校正范圍參數，γ∈[-1,1]。在實際應用中，可以將I平均(x,y)的取值定為128，從而省去每次需要計算圖像中間調部分灰度值的運算過程，提高圖像亮度/對比度校正的效率。

2 實驗及分析

2. 1 實驗方案

本文實驗方法采用比較分析法，通過Photoshop圖像處理軟件中的相應工具與本文提出的色階、直方圖和亮度/對比度功能模塊比較，對本文設計的功能模塊性能進行驗證，主要參數為直方圖和光學密度。其實驗方案如下：

（1）選擇4幅原稿測試圖像（圖1所示），并打印原稿樣張。

圖1 實驗檢測樣張

（2）使用Photoshop圖像處理軟件的色階、直方圖和亮度/對比度工具完成圖像階調層次校正，獲取圖像直方圖、打印樣張、獲取檢測點密度數據。

（3）使用MATLAB圖像處理軟件設計色階、直方圖和亮度/對比度模塊，并完成圖像階調層次校正，獲取圖像直方圖、打印樣張、獲取檢測點光學密度數據。

（4）對兩種處理方法獲取的直方圖和光學密度數據進行比較分析。

Photoshop圖像處理軟件作為世界一流軟件，其功能強大，不可能存在圖像處理不理想的結果。本文設計的色階、直方圖和亮度/對比度模塊，設計思路簡單，其處理效果能夠達到或接近Photoshop圖像處理軟件的水平即可算成功。

2. 2 數據與分析

實驗所需獲取的主要數據如圖2和表1所示。實驗采用主觀與客觀評價兩種方式進行數據分析，實現對兩種方式進行圖像處理后結果的質量評判。其中，客觀評價方式主要對直方圖和光學密度進行檢測后加以比較分析。

圖2 圖像直方圖

表1 密度測量數據統計表

（1）主觀評判

圖像階調層次主觀評判主要以視覺感受為主，主要觀察有內容包括：亮調部分觀察是否有絕網的地方或大面積絕網的地方，暗調部分是否有并級的地方或大面積并級地方，中間調部分是否層次分明，圖像整體亮調、中間調、暗調是否過渡自然，圖像反差是否過大或過小。

針對圖1，使用Photoshop三個工具進行處理后的圖像整體比原稿灰度級層次更加清晰，暗調部分的樹枝細節有一小部分出現并級，但影響不嚴重，中間調部分灰度級層次優于原稿，但測試點1處的亮調部分信息不僅沒有得到補償，還有損失，因為影響的面積不大且較為分散，因此，使用Photoshop進行處理后的圖像質量要優于原稿。使用本文設計的模塊處理后的圖像整體比原稿灰度級層次稍差（特別是中間調部分），但對測試點1處和其他區域的亮調部分進行了補償，同時對暗調部分的層次進行了優化，總體能夠滿足銅版紙印刷的需要。

針對圖2，原稿圖像、使用Photoshop進行處理后的圖像和使用本文設計的模塊處理后的圖像小部分暗調區域（該圖像極暗調區域，圖像中背光的陰影區域），都出現了并極現象。三種方式處理后的亮調部分和中間調區域層次再現都比較清晰，但本文設計的模塊處理效果較好，測試點綠地部分被適當提亮。

針對圖3，原稿中上部藍天區域有噪點，使用Photoshop處理去掉了一部分噪點，而使用本文設計的模塊處理噪點去除較多，但三種處理方式對測試點3的處理都不理想，存在小范圍并級現象。

針對圖4，原稿在不進行階調層次校正的情況下印刷及易出現并級現象，圖像中的建筑物墻體很難再現層次，使用Photoshop處理的效果反差偏小，使用本文設計的模塊處理反差稍有提升。

（2）直方圖檢測分析

針對圖1，直方圖顯示為標準中間圖像，且三種處理方式的顯示效果都非常好，原稿圖像的反差顯示最好，使用Photoshop處理對中間調的各顏色通道灰度值進行了壓縮，且灰度級拉伸效果最佳，原稿和本文設計模塊處理的效果相似，分灰度級拉伸效果稍有欠缺，本文設計模塊在處理時對測試點1等區域的亮調部分進行了補償。

針對圖2，直方圖顯示為中間偏暗調圖像，三種處理方式的直方圖顯示接近，主要區別在于圖像局部細節的效果存在較小的差異。

針對圖3，直方圖顯示為亮調圖像，三種處理方式的直方圖顯示接近，主要區別在于使用本文設計的模塊處理的圖像小范圍內亮調部分溢出，使用Photoshop處理時分灰度級拉伸效果有欠缺。

針對圖4，直方圖顯示為暗調圖像，三種處理方式的直方圖區別較大，原稿圖像的暗調部分有明顯溢出，使用Photoshop處理時分灰度級拉伸效果有欠缺，對暗調部分的溢出進行了控制，使用本文設計模塊處理對灰度級拉伸處理效果較好，對暗調部分的溢出也進行了控制，但溢出控制幅度稍小。

（3）光學密度檢測分析

針對圖1，原稿顯示的測試點1沒有灰度信息（純白色），因此，其密度值必定為0。本文設計的處理模塊在進行階調層次校正時，對整個圖像進行了灰度補償，補償原則為確保印刷時5%的網點能夠正常還原，因此，測試點能夠檢測到密度值。

針對圖2、3、4，根據密度值顯示三種情況都屬于正常情況，但稍有區別，其產生原因在前面介紹的內容中都已有分析。

3 結語

本文設計的色階、直方圖和亮度/對比度圖像校正模塊，在算法實現上相對簡單，直接根據所需實現的功能和圖像處理的原理簡化設計環節，操作方便。通過與Photoshop軟件中相應功能的實驗比較表明，所設計的功能模塊能夠在圖像階調層次校正中滿足后續印刷環節的需要，其檢測數據也說明了圖像處理的具有較強的可靠性，具有較強的推廣應用價值。