基于直方图处理的局部图像增强算法研究

王 蓉, 孙玉秋 (长江大学信息与数学学院, 湖北 荆州 434023)

基于直方图处理的局部图像增强算法研究

王 蓉, 孙玉秋 (长江大学信息与数学学院, 湖北 荆州 434023)

研究了空间域下基于直方图处理的图像增强算法。通过直方图统计获得具体参数，根据平均值和方差调整图像的强度和对比度，以实现对图像的增强。由于对图像进行全局增强，不能有效突出局部特征,因此重点阐明局部图像增强的算法。试验结果表明，该算法可以有效增强图像的局部细节。

图像增强；局部图像增强；直方图处理

在进行图像处理前，需要获取原始图像。图像在采集、传送、变换过程中，会受到噪声、曝光度、系统自身原因等各种因素的影响，这些往往会引起图像降质或是退化，影响图像的视觉效果。因此对图像进行增强处理则显得尤为必要，改善视觉效果，提高图像质量，将模糊的图像变成清晰的图像，以便人或机器对图像更好的分析和理解。针对不同的分析目的，采取的图像增强方法是不一样的。比如有些图像需要增强整体效果；有些图像需要突出局部，或是边缘特征。常用的图像增强技术有灰度变换、直方图处理、空域平滑处理、频域高(低)通滤波、梯度法、图像锐化等。

图像增强是数字图像处理的基本内容，即对获取的图像进行加工，将原本模糊的图像变清晰或是突出感兴趣的图像细节、边缘特征，同时减少不必要的信息。图像增强并不是改变或增加图像的原始信息，而是依据原始图像，采用相应的算法，突出图像的整体信息或局部信息。从技术上来看，图像增强可分为2类，即空域图像增强和频域图像增强。空域图像增强是直接对图像的像素进行处理，改变原始图像中像素的灰度值[1]。频域增强则是通过傅里叶变换把原图像从空间域变换到频率域，再对图像进行处理。笔者主要研究在空间域里运用直方图处理对图像进行增强。

1 直方图

直方图是图像的一种统计表达方式，灰度级为[0,L-1]的图像直方图是离散函数：

h(rk)=nk(k表示第k级灰度，nk是rk的像素个数)

用以直观表现图像灰度级的分布。对直方图进行归一化处理，通常用：

p(k)=nk/n

表示，这里n表示图像的像素总数。

2 全局图像增强

全局图像增强是改变整幅图像的对比度，使图像变的清晰。常用的方法有直方图均衡化和直方图规定化。

1)直方图均衡化 直方图均衡化是根据直方图统计出的数据，利用累计直方图实现图像灰度级的重新映射，改变原始图像的直方图分布情况。由此输出的灰度级概率密度能够均匀分布，提高图像的对比度，清晰显示整幅图像[2]。但该方法可能造成图像灰度级减少，部分细节消失。

2)直方图规定化 直方图规定化是根据实际情况，可以灵活选择灰度级范围。通过灰度映射函数，使图像的直方图成为预先设定好的分布情况，增强整幅图像的效果。由于直方图规定化的灵活性，它比直方图均衡化显示的效果会更好一些。

3 局部图像增强

全局图像增强虽然提高了图像的整体质量，却不能突出图像的细节特征。在图像处理中，很多情况下需要分析图像的某一细节，若用全局增强的方法则不能达到此效果[3]。由此需要对图像进行局部增强，下面笔者具体阐述用直方图统计的方法对图像进行局部增强。

全局直方图处理和局部直方图处理，都是以平均值和方差(标准差)作为处理的基础。在图像全局处理中，平均值和方差是对整幅图像的强度和对比度的初步调整[4]。r表示区间[0,L-1]上灰度的离散随机变量，ri图像直方图显示的灰度值，p(ri)表示对应ri值的归一化直方图分量，r的灰度级平均值m(图像的平均灰度)和灰度方差μ2分别为：

(1)

在Matlab中对局部直方图算法的主要处理步骤为：假定处理中全局平均值为M，局部平均值为m，全局标准差(对比度)为D，局部标准差为d。①判断图像中的点(x,y)是暗还是亮，若该点的平均灰度满足m≤k0，则该点为需要处理的对象。②判断该点所处的这一区域的对比度是否需要增强，若该点的局部标准差满足d≤k2D，则该点为待处理点。③需设置对比度的最低值，满足d≥k1D，其中k1≤k2。④将满足上述3个条件的点(x,y)，乘以固定的常数E(E是与需增强区域的灰度相乘，E为保持图像的整体视觉效果， 选较低值)用于增加或减少该点与图像的相关灰度级。其余不满足条件的点，保持原有像素值不变。⑤按以上步骤进行逐点循环，直到算完所有点。⑥经反复试验后上述步骤中的参数分别设置为E=4.0，k0=0.4，k1=0.02，k2=0.4，且均为正常数。选择该像素点的领域为3×3邻域。

4 试验结果及分析

图1 试验结果

下面笔者以钨丝图像为例，分别对该图进行全局增强和局部增强。图1(a)是原始图像，图像中部的钨丝及支架非常清晰，而右边的一根钨丝只能隐约看到;图1(b)是运用全局增强的算法进行的增强处理,同图1(a)对比可以看到原来图像亮的区域变暗了，较暗的区域变亮了，虽然可以看到右侧的钨丝，但效果并不明显;图1(c)是运用局部增强算法处理的结果，其右侧的钨丝可以明显的显示出来，并且可以清晰的看到钨丝上的纹路，同时图像中部原来较亮的区域没有太大的改变。可见采用局部增强的算法效果非常明显，增强后的图像清晰显示出了右侧钨丝细节。

5 结 语

直方图处理是空间域图像处理技术的基础，通过对直方图的操作可以有效的用于图像增强。图像增强在医学、军事、交通、航空航天等领域都有广阔的运用。随着图像增强技术的发展，人们对图像的精细程度、分辨率要求更高，使用单一的增强方法很难达到相当满意的效果，并且关于图像质量的评价具有很强的主观因素。因此在以后的实践中需要将多种方法有效的结合，以达到最佳效果，满足分析研究的需要，大大提高图像的使用价值。

[1]刘光磊，侯德文. 图像增强技术在指纹中的应用[J]. 信息技术与信息化, 2006(3)：124- 125.

[2]詹翔，周焰.一种基于局部方差的雾天图像增强方法[J].计算机应用, 2007, 27(2)：510- 511.

[3]杨帆. 图像增强算法研究[D].武汉:武汉科技大学,2011.

[4]冈萨雷斯. 数字图像处理[M].第2版.阮秋琦，阮宇智译.北京:电子工业出版社,2010：81- 84.

2012-10-24

国家自然科学基金资助项目(60572048)。

王蓉(1989-)，女，硕士生，现主要从事图像处理方面的研究工作。

孙玉秋(1968-)，女，博士，教授，现主要从事数字图像处理及模式识别方面的教学与研究工作；E-mail:yuqiusun@163.com。

TP391.41

A

1673-1409(2013)01-0025-03

[编辑] 洪云飞