學(xué)號(hào)：17020150056? ?姓名：張偉航
【嵌牛導(dǎo)讀】圖像增強(qiáng)算法能夠提高圖像整體和局部的對(duì)比度，突出圖像的細(xì)節(jié)信息，使增強(qiáng)后的圖像更符合人眼的視覺(jué)特性，并且易于機(jī)器識(shí)別，在軍事和民用領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。本文從圖像增強(qiáng)算法的原理出發(fā)，總結(jié)歸納了應(yīng)用比較廣泛的圖像增強(qiáng)算法，對(duì)這些算法進(jìn)行歸類，主要分為空域和頻域圖像增強(qiáng)方法。
【嵌牛鼻子】圖像增強(qiáng)? 空域 頻域??
【嵌牛正文】
1 引言
圖像增強(qiáng)是指按照某種特定的需求，突出圖像中有用的信息，去除或者削弱無(wú)用的信息。圖像增強(qiáng)的目的是使處理后的圖像更適合人眼的視覺(jué)特性或者易于機(jī)器識(shí)別。在醫(yī)學(xué)成像、遙感成像、人物攝影等領(lǐng)域，圖像增強(qiáng)技術(shù)都有著廣泛的應(yīng)用。圖像增強(qiáng)同時(shí)可以作為目標(biāo)識(shí)別，目標(biāo)跟蹤，特征點(diǎn)匹配，圖像融合，超分辨重構(gòu)等圖像處理算法的預(yù)處理算法。
本文主要從空域和頻域兩個(gè)方面介紹了圖像增強(qiáng)算法。空域中，主要分為灰度級(jí)增強(qiáng)，直方圖增強(qiáng)和空域?yàn)V波等算法。頻域中主要是通過(guò)頻域?yàn)V波器來(lái)濾除無(wú)關(guān)分量，本文主要仿真了理想低通濾波器，巴特沃斯濾波器，指數(shù)低通濾波器等。采用主觀和客觀的評(píng)價(jià)方法對(duì)增強(qiáng)效果進(jìn)行了對(duì)比，主要從直方圖，峰值信噪比和信息熵等方面進(jìn)行了對(duì)比，分析了不同增強(qiáng)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
圖像增強(qiáng)算法能夠提高圖像整體和局部的對(duì)比度，突出圖像的細(xì)節(jié)信息，使增強(qiáng)后的圖像更符合人眼的視覺(jué)特性，并且易于機(jī)器識(shí)別，在軍事和民用領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。本文從圖像增強(qiáng)算法的原理出發(fā)，總結(jié)歸納了應(yīng)用比較廣泛的圖像增強(qiáng)算法，對(duì)這些算法進(jìn)行歸類，主要分為空域和頻域圖像增強(qiáng)方法。闡述了空域和頻域中各種圖像增強(qiáng)方法的基本原理，采用主觀和客觀的評(píng)價(jià)方法對(duì)增強(qiáng)效果進(jìn)行了對(duì)比，分析了不同增強(qiáng)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
2 圖像增強(qiáng)算法原理
2.1 空域增強(qiáng)算法
2.1.1 灰度級(jí)變換原理
灰度級(jí)變換是根據(jù)某種操作，按照一定的變換逐點(diǎn)改變?cè)紙D像中像素點(diǎn)的灰度值的方法，灰度級(jí)變換一般不改變灰度的坐標(biāo)信息，只改變像素點(diǎn)的灰度值，用公式可以表示如下：
灰度級(jí)變換包括了分段線性變換和非線性變化。非線性變化中包括了對(duì)數(shù)變換和冪次變換。
2.1.2 直方圖處理原理
直方圖用于表示數(shù)字圖像中每一灰度級(jí)與其出現(xiàn)頻數(shù)間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。在直角坐標(biāo)系中，一般用橫坐標(biāo)表示灰度級(jí)，縱坐標(biāo)表示灰度級(jí)頻數(shù)。假定數(shù)字圖像的灰度級(jí)為[0,L-1],則數(shù)字圖像的直方圖可用離散函數(shù)
直方圖均衡的基本思想是改變?cè)紙D像像素的灰度值，對(duì)在圖像中像素個(gè)數(shù)較多的灰度級(jí)進(jìn)行擴(kuò)展，而對(duì)像素個(gè)數(shù)較少的灰度級(jí)進(jìn)行縮減，使圖像對(duì)應(yīng)的直方圖變換為均勻分布的形式，從而增強(qiáng)圖像的整體對(duì)比度，達(dá)到使得圖像清晰的目的。直方圖均衡化處理是以累積分布函數(shù)變換法為基礎(chǔ)的直方圖修正法。
2.1.3 空域?yàn)V波原理
空間濾波是在圖像空間中，借助模板對(duì)圖像進(jìn)行鄰域操作的處理方法。模板本身被稱為空域?yàn)V波器。其機(jī)理是在待處理的數(shù)字圖像中逐點(diǎn)地移動(dòng)模板，濾波器在該店地響應(yīng)通過(guò)事先定義地濾波器系數(shù)與濾波器模板掃過(guò)地圖像區(qū)域地相應(yīng)像素地灰度值計(jì)算得到。本位主要介紹了均值濾波，中值濾波，維納自適應(yīng)濾波。
2.2 頻域增強(qiáng)算法原理
頻域增強(qiáng)是以對(duì)圖像的傅里葉變換系數(shù)進(jìn)行濾波為基礎(chǔ)的。假定原圖像為f(x,y),則其傅里葉變換為F(u,v)。頻域增強(qiáng)就是選擇合適的濾波器H(u,v)對(duì)F(u,v)的頻譜成分進(jìn)行處理，然后經(jīng)逆傅里葉變換得到增強(qiáng)的圖像g(x,y)，圖像頻域增強(qiáng)的方法和步驟可用下圖表示。
2.2.1 低通濾波器
圖像的平滑除了在空間域中進(jìn)行外，也可以在頻域中進(jìn)行。對(duì)于一幅圖像，它的邊緣、細(xì)節(jié)、跳躍部分以及噪聲都代表圖像的高頻分量，而大面積的背景區(qū)域和緩慢變化部分則代表圖像的低頻分量。為了去除噪聲改善圖像質(zhì)量，濾波器采用低通濾波器H(u,v)來(lái)抑制高頻成分，通過(guò)低頻成分，然后再進(jìn)行逆傅里葉變換獲得濾波圖像，就可達(dá)到平滑圖像的目的低通濾波的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：
不同類型的低通濾波器實(shí)現(xiàn)的效果有所差異。理想低通濾波器會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的振鈴現(xiàn)象，為了改善振鈴效應(yīng)，可以采用巴特沃斯低通濾波器和指數(shù)低通濾波器。
2.2.2 高通濾波器
圖中的邊緣或線條等細(xì)節(jié)部分與圖像頻譜的高頻分量相對(duì)應(yīng)，因此采用高通濾波器讓高頻分量順利通過(guò)，使圖像的邊緣或者線條等細(xì)節(jié)變得清楚，可以實(shí)現(xiàn)圖像的銳化。
不同類型的高通濾波器實(shí)現(xiàn)的效果有所差異。理想高通濾波器具有明顯振鈴現(xiàn)象，即圖像的邊緣有抖動(dòng)現(xiàn)象，巴特送死高通濾波效果較好，但計(jì)算復(fù)雜，其優(yōu)點(diǎn)是有少量的低頻通過(guò)，指數(shù)高通濾波器的振鈴現(xiàn)象也不明顯。同態(tài)濾波可以消除圖像上照明不均的問(wèn)題，增強(qiáng)暗區(qū)的圖像細(xì)節(jié)，同時(shí)又不損失亮區(qū)的圖像細(xì)節(jié)。
3 仿真結(jié)果
3.1 空域增強(qiáng)算法結(jié)果
空域增強(qiáng)算法主要分為三個(gè)方面，分別是灰度級(jí)增強(qiáng)，直方圖處理，以及空域?yàn)V波?？沼蛟鰪?qiáng)的結(jié)果圖如下文。
3.1.1 灰度級(jí)變換
3.1.2 直方圖處理
3.1.3 空域?yàn)V波
3.2 頻域增強(qiáng)算法結(jié)果
3.2.2 高通濾波器
4 結(jié)果分析
通過(guò)上述的多種的算法仿真結(jié)果可以得到。分段線性增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)都需要人為手動(dòng)選擇參數(shù)，其中非線性增強(qiáng)的算法復(fù)雜度較高。直方圖均衡可以使得灰度值覆蓋整個(gè)灰度范圍，但只能產(chǎn)生唯一的結(jié)果。空域?yàn)V波計(jì)算效率高，快速簡(jiǎn)單但是都會(huì)使得原圖像發(fā)生模糊，不同的濾波算法適合消除不同的噪聲。中值濾波對(duì)于消除椒鹽噪聲效果最好。低通濾波可以進(jìn)行去噪平滑增強(qiáng)，但是會(huì)損失圖像的邊緣信息。高通濾波可以突出圖像的邊界通知可能丟失必要信息。
5 總結(jié)
圖像增強(qiáng)和恢復(fù)的本質(zhì)是在一定范圍的灰度空間內(nèi)，依據(jù)原始圖像像素點(diǎn)灰度值的分布規(guī)律，提高圖像整體和局部的對(duì)比度。同時(shí)，通過(guò)結(jié)合人眼的視覺(jué)特性、噪聲特性、圖像信息熵和亮度等特點(diǎn)，保證增強(qiáng)后的圖像具有較好的圖像質(zhì)量。由于存在限制條件，圖像增強(qiáng)常常是在提高圖像對(duì)比度的前提下使圖像的對(duì)比度，圖像視覺(jué)效果和圖像信息熵等各種指標(biāo)達(dá)到一個(gè)平衡。目前還沒(méi)有一種圖像增強(qiáng)算法能夠使得所有指標(biāo)同時(shí)達(dá)到最優(yōu)，因此需要根據(jù)特定的需求，選擇合適的算法。
隨著圖像增強(qiáng)算法復(fù)雜度的提高，對(duì)實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)算法的硬件開(kāi)發(fā)要求也越來(lái)越高。采用高性能處理器可以大幅度提升圖像增強(qiáng)算法的處理速度。
參考文獻(xiàn)
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