基于层次增强的彩色印刷图像处理研究

倪琦，舒忠

（荆楚理工学院，荆门 448000）

0 引言

图像增强技术的应用在理论上可归纳为图像空域增强和频域增强两类，在此基础上，经过研究人员的进一步研究，又提出了融合增强的理论。

常用的空域增强的运算方法包括：图像灰度级增强变换算法[1-3]、图像直方图均衡化增强算法[4]等，以上的图像增强变换算法针对的是整幅图像。还有一种是针对图像主体部分的局部空间增强变换处理，通常采用对图像局部对比度和图像边缘轮廓定义的区域进行增强处理[5-6]。

图像频域增强以光谱描述为依据，将图像定义为光波，通过对光信号进行处理的方法实现对图像阶调层次的校正。图像频域增强通过间接方式实现对图像进行变换处理，其核心变换理论为傅立叶变换。

空域增强运算是针对图像组成像素进行处理，在应用中适合于印刷图像的阶调层次校正。而频域增强运算是针对图像频谱成分进行处理，更适合于印刷图像的清晰度校正。

1 层次增强工具设计原理

本文设计的图像增强工具主要包括：色阶工具、直方图工具和亮度/对比度工具[7]。

1. 1 色阶工具设计原理

色阶工具主要通过暗调（黑场）、中间调（灰场）和亮调（白场）控制进行印刷图像的阶调层次校正，图像校正应该分为两个方向：一是输入色阶的校正，二是输出色阶的校正。

输入色阶校正的算法实现原理如下：

（1）一幅数字图像由众多像素点按行（M行）、列（N列）排列成一个平面，使用亮度值（或灰度值或光强度）I表示，其静止彩色图像RGB三个通道的解析矩阵如下：

（2）计算图像输入亮调I1与输入暗调I2的灰度差值IRGB-D，ID=I1-I2，同时，定义图像输入中间调为I3；

（3）分别计算RGB图像中像素点与输入色阶中暗调的灰度差值IRGB-D，IRGB-D=IRGB-I2（其中，IRGB为图像像素点三个通道当前灰度值）；

（4）当IRGB-D≥0时，三通道像素点的输入灰度值IRGB-C=0；当IRGB-D＜0时，三通道像素点的输入灰度值

输出色阶的校正原理为：

（1）定义图像输出亮调I4、输出暗调I5、输出中间调为I6；

（2）计算色阶输出校正系数α，输出校正系数为输出亮调I4、输出暗调I5的差值与255的比值，

（3）计算RGB三个通道输出色阶校正后的灰度值：IRGB-O=(IRGB-C×α)-I5。

1. 2 直方图工具设计原理

直方图层次校正使用直方图均衡算法实现，属于间接图像对比度增强处理技术，直方图均衡算法的核心是累积函数的应用，其运算原理是在原始图像的直方图中，首先对直方图进行集中均匀分布，然后对直方图进行非线性拉伸，最后利用累积函数对灰度值进行调整。直方图均衡算法的实现过程：

初始化图像：hist[k]=0;k=0,…,L-1；

统计图像像素：

hist[f(x,y)]++;x=0,…,M-1;y=0,…,N-1；归 一化图像：

1. 3 亮度/对比度工具设计原理

亮度/对比度工具设计原理较为简单，其设计原理主要依据为以下公式：

其中，gRGB(x,y)为亮度/对比度校正前的图像像素灰度值，fRGB(x,y)为亮度/对比度校正后的图像像素灰度值，a为对比度校正参数，b为亮度校正参数。

图像对比度调整的关键因素在于保证图像平均亮度不变（也就是中间调部分保持稳定）。要实现之一目的，可以亮调或暗调像素点的灰度值与图像中间调的灰度值的差值列为校正的对象值，对该差值设置校正操作的范围。依此，可以提出一个相对简单的亮度/对比度校正公式：

其中，I校正(x,y)为通过亮度/对比度校正后的像素点灰度值，I平均(x,y)为图像中间调的像素点灰度值，I初始(x,y)为亮度/对比度校正前的像素点灰度值，γ为校正范围参数，γ∈[-1,1]。在实际应用中，可以将I平均(x,y)的取值定为128，从而省去每次需要计算图像中间调部分灰度值的运算过程，提高图像亮度/对比度校正的效率。

2 实验及分析

2. 1 实验方案

本文实验方法采用比较分析法，通过Photoshop图像处理软件中的相应工具与本文提出的色阶、直方图和亮度/对比度功能模块比较，对本文设计的功能模块性能进行验证，主要参数为直方图和光学密度。其实验方案如下：

（1）选择4幅原稿测试图像（图1所示），并打印原稿样张。

图1 实验检测样张

（2）使用Photoshop图像处理软件的色阶、直方图和亮度/对比度工具完成图像阶调层次校正，获取图像直方图、打印样张、获取检测点密度数据。

（3）使用MATLAB图像处理软件设计色阶、直方图和亮度/对比度模块，并完成图像阶调层次校正，获取图像直方图、打印样张、获取检测点光学密度数据。

（4）对两种处理方法获取的直方图和光学密度数据进行比较分析。

Photoshop图像处理软件作为世界一流软件，其功能强大，不可能存在图像处理不理想的结果。本文设计的色阶、直方图和亮度/对比度模块，设计思路简单，其处理效果能够达到或接近Photoshop图像处理软件的水平即可算成功。

2. 2 数据与分析

实验所需获取的主要数据如图2和表1所示。实验采用主观与客观评价两种方式进行数据分析，实现对两种方式进行图像处理后结果的质量评判。其中，客观评价方式主要对直方图和光学密度进行检测后加以比较分析。

图2 图像直方图

表1 密度测量数据统计表

（1）主观评判

图像阶调层次主观评判主要以视觉感受为主，主要观察有内容包括：亮调部分观察是否有绝网的地方或大面积绝网的地方，暗调部分是否有并级的地方或大面积并级地方，中间调部分是否层次分明，图像整体亮调、中间调、暗调是否过渡自然，图像反差是否过大或过小。

针对图1，使用Photoshop三个工具进行处理后的图像整体比原稿灰度级层次更加清晰，暗调部分的树枝细节有一小部分出现并级，但影响不严重，中间调部分灰度级层次优于原稿，但测试点1处的亮调部分信息不仅没有得到补偿，还有损失，因为影响的面积不大且较为分散，因此，使用Photoshop进行处理后的图像质量要优于原稿。使用本文设计的模块处理后的图像整体比原稿灰度级层次稍差（特别是中间调部分），但对测试点1处和其他区域的亮调部分进行了补偿，同时对暗调部分的层次进行了优化，总体能够满足铜版纸印刷的需要。

针对图2，原稿图像、使用Photoshop进行处理后的图像和使用本文设计的模块处理后的图像小部分暗调区域（该图像极暗调区域，图像中背光的阴影区域），都出现了并极现象。三种方式处理后的亮调部分和中间调区域层次再现都比较清晰，但本文设计的模块处理效果较好，测试点绿地部分被适当提亮。

针对图3，原稿中上部蓝天区域有噪点，使用Photoshop处理去掉了一部分噪点，而使用本文设计的模块处理噪点去除较多，但三种处理方式对测试点3的处理都不理想，存在小范围并级现象。

针对图4，原稿在不进行阶调层次校正的情况下印刷及易出现并级现象，图像中的建筑物墙体很难再现层次，使用Photoshop处理的效果反差偏小，使用本文设计的模块处理反差稍有提升。

（2）直方图检测分析

针对图1，直方图显示为标准中间图像，且三种处理方式的显示效果都非常好，原稿图像的反差显示最好，使用Photoshop处理对中间调的各颜色通道灰度值进行了压缩，且灰度级拉伸效果最佳，原稿和本文设计模块处理的效果相似，分灰度级拉伸效果稍有欠缺，本文设计模块在处理时对测试点1等区域的亮调部分进行了补偿。

针对图2，直方图显示为中间偏暗调图像，三种处理方式的直方图显示接近，主要区别在于图像局部细节的效果存在较小的差异。

针对图3，直方图显示为亮调图像，三种处理方式的直方图显示接近，主要区别在于使用本文设计的模块处理的图像小范围内亮调部分溢出，使用Photoshop处理时分灰度级拉伸效果有欠缺。

针对图4，直方图显示为暗调图像，三种处理方式的直方图区别较大，原稿图像的暗调部分有明显溢出，使用Photoshop处理时分灰度级拉伸效果有欠缺，对暗调部分的溢出进行了控制，使用本文设计模块处理对灰度级拉伸处理效果较好，对暗调部分的溢出也进行了控制，但溢出控制幅度稍小。

（3）光学密度检测分析

针对图1，原稿显示的测试点1没有灰度信息（纯白色），因此，其密度值必定为0。本文设计的处理模块在进行阶调层次校正时，对整个图像进行了灰度补偿，补偿原则为确保印刷时5%的网点能够正常还原，因此，测试点能够检测到密度值。

针对图2、3、4，根据密度值显示三种情况都属于正常情况，但稍有区别，其产生原因在前面介绍的内容中都已有分析。

3 结语

本文设计的色阶、直方图和亮度/对比度图像校正模块，在算法实现上相对简单，直接根据所需实现的功能和图像处理的原理简化设计环节，操作方便。通过与Photoshop软件中相应功能的实验比较表明，所设计的功能模块能够在图像阶调层次校正中满足后续印刷环节的需要，其检测数据也说明了图像处理的具有较强的可靠性，具有较强的推广应用价值。