光照不均圖像增強(qiáng)方法綜述

1、第27卷第5期 2010年5月計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究Application Research of ComputersVbI.27No.5 Mav 2010光照不均圖像增強(qiáng)方法綜述水梁琳,何衛(wèi)平,雷蕾,張維,王紅霄(西北工業(yè)大學(xué)現(xiàn)代設(shè)計(jì)與集成制造重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安710072摘要:針對(duì)圖像采集過程中因環(huán)境光照不佳或物體表面采光不均等原因造成的圖像光照不均問題,分析了幾 類常用的增強(qiáng)方法,包括以直方圖均衡化方法為代表的灰度變換法、基于照明一反射的同態(tài)濾波法、Retinex增 強(qiáng)方法以及梯度域增強(qiáng)方法,對(duì)比了這幾種方法的處理效果,指出了這些方法各自的適用范圍。最后給出了光 照不均問題解決方法的改進(jìn)方向。關(guān)鍵

2、詞:光照不均;圖像增強(qiáng);直方圖均衡;同態(tài)濾波;Retinex方法;梯度域中圖分類號(hào):TP39I.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1001.3695(201005.1625-04doi:10.3969/J.issn.100l-3695.2010.05.006Survey on enhancement methods for nonuniform illumination imageHANG Lin,HE Weiping,LEI Lei,ZHANG Wei,WANG Hong-xiao(Key Laboratory曠Corttemporary腦咖&Integrated Manufacturi

3、ng Technology,NorthwesternPolytechnical妙,Xi帆710072, Ch/mAbstract:In order to solve the non-uniform illumination problem of digital images,which was caused by poor tight environ-ment or lighting disproportionation on object88urfacc.this paper provided some common enhancement methods.They included gra

4、y transformation represented by histogram equalization,homomorphic filtering based on illumination-reflectance model,Retinex enhancement theory and gradient field method.Compared these methodseffect,analysed their apphcafion scopes and gave the solution direction of the nonuniform illumination probl

5、em.Key words:nonuniform illumination;image enhancement;histogram equalization;homomorphic filtering;Retinex method; gradient field在圖像采集過程中,由于光照環(huán)境或物體表面反光等原因 造成的圖像整體光照不均,導(dǎo)致信息識(shí)讀出現(xiàn)困難。圖像光照 不均具體表現(xiàn)如下:圖像整體灰度值偏低,常見于夜間圖像和 紅外圖像等;圖像局部灰度值偏低,圖像光照不均勻致使圖 像中局部灰度值低,局部信息無法辨認(rèn)舊1;圖像出現(xiàn)高光現(xiàn)象 或部分圖像位于高光區(qū)內(nèi)pJ。光照不均在一定程度上改變了 圖像的原

6、始面貌,增加了進(jìn)一步處理的困難程度。因此,應(yīng)針 對(duì)光照不均問題對(duì)圖像進(jìn)行前期處理。常見的處理方法包括 以直方圖均衡化法為代表的灰度變換法、基于照明反射模型 的同態(tài)濾波法、Retinex增強(qiáng)方法以及梯度域增強(qiáng)方法等。以 直方圖均衡化法為代表的灰度變換法能使圖像灰度分布更均 勻,并增強(qiáng)圖像對(duì)比度;但它沒有考慮圖像的頻率信息以及細(xì) 節(jié)信息,容易過增強(qiáng)圖像。頻域方法則針對(duì)圖像頻帶寬的特 點(diǎn),充分利用頻率信息將圖像的高頻部分與低頻部分分開。基 于照明一反射模型的同態(tài)濾波法將圖像分為高、低頻兩部分, 再進(jìn)行濾波達(dá)到增強(qiáng)圖像對(duì)比度同時(shí)壓縮圖像動(dòng)態(tài)范圍的目 的。Retinex增強(qiáng)方法使用高斯平滑函數(shù)估計(jì)原圖像

7、的亮度分 量,應(yīng)用光照補(bǔ)償方法逼近反射圖像。梯度域增強(qiáng)方法則對(duì)原 圖像的梯度進(jìn)行處理,通過減小圖像梯度值壓縮圖像動(dòng)態(tài)范 圍,增大局部梯度值來增強(qiáng)圖像邊緣。本文將介紹這些方法的原理、應(yīng)用范圍以及它們的優(yōu)缺點(diǎn) 和局限性,并提出光照不均圖像增強(qiáng)方法的進(jìn)一步研究方向。1圖像光照不均問題描述按照?qǐng)D像光照不均勻的表現(xiàn)可以分為:圖像整體灰度值 低,無法辨認(rèn);圖像部分灰度值低,圖像動(dòng)態(tài)范圍大,信息無法 提取;物體表面為金屬等光滑表面使得采集到的圖像出現(xiàn)高光 現(xiàn)象。1圖像整體灰度值低由于采集圖像時(shí)周圍環(huán)境光照條件不佳或采集圖像設(shè)備 本身的問題,使得到的圖像整體灰度值偏低、圖像對(duì)比度低,感 興趣區(qū)域難以識(shí)別,如紅

8、外圖、夜晚時(shí)獲取的圖像4j。2圖像局部灰度值低圖像中一部分由于獲取光照不足或位于陰影區(qū)域?qū)е禄?度值較低,與背景融合在一起,雖然與其他部分對(duì)比度高,但圖 像動(dòng)態(tài)范圍大,使提取出原始圖像中這部分的信息出現(xiàn) 困難¨1o3圖像出現(xiàn)反光現(xiàn)象收稿日期:20091015;修回日期:2009.11.29基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50505039;國(guó)防基礎(chǔ)科研基金資助項(xiàng)目 (B2720060292 作者簡(jiǎn)介:粱琳(1987.,女。江西景德鎮(zhèn)人,碩士研究生,主要研究方向?yàn)槲纱a自動(dòng)標(biāo)志技術(shù)、數(shù)字圖像處理(1ianglinl215yahoo.c11;何衛(wèi)平 (1965一,男,甘肅天水人,教授,博

9、導(dǎo),主要研究方向?yàn)镃IMS、人工智能等;雷蕾(1971.。女。陜西西安人,博士研究生,主Jt-廚r究方向?yàn)閳D像編碼解 碼、工業(yè)自動(dòng)標(biāo)志等;張維(1970.,男,陜西戶縣人,副教授,碩導(dǎo),主要研究方向?yàn)榈踠造業(yè)自動(dòng)化、CIMS等;王紅霄(1986.。男,河南渡陽人,碩士 研究生,主要研究方向?yàn)镃IMS、制造業(yè)自動(dòng)化.1626 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究 第27卷圖像位于金屬光滑表面或有弧度的物體表面,使得采集到 的圖像出現(xiàn)高光現(xiàn)象,如圖l所示。高光現(xiàn)象不僅使圖像信息 難以提取而且改變了圖像的原始面貌,導(dǎo)致進(jìn)一步處理更加 困難。幽l 金屬表面高光現(xiàn)象示意j壘I2圖像光照不均常用解決方法為了解決如上所述的圖像光

10、照不均問題,國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)提出 了許多的解決方法,代表性的有以直方圖均衡化法為代表的灰 度變換法、基于照明一反射的同態(tài)濾波法、Retinex增強(qiáng)方法以 及梯度域圖像增強(qiáng)方法等。2.1以直方圖均衡化法為代表的灰度變換法灰度變換法指的是對(duì)圖像使用某一灰度變換函數(shù)以達(dá)到 壓縮/拉伸圖像灰度范圍的目的。直方圖均衡化法是灰度變換 法中使用頻率高、具有代表性的方法。它分為全局直方圖均衡 化法和局部直方圖均衡化法。全局直方圖均衡化法以圖像灰度直方圖為變量,利用圖像 本身信息對(duì)其進(jìn)行變換¨。全局直方圖均衡化法有如下缺 點(diǎn):a全局直方圖均衡化法僅僅使灰度級(jí)分布平均化而不是 擴(kuò)大灰度范圍.b對(duì)于灰度級(jí)分布范

11、圍較大的圖像灰度拉伸 效果不明顯;c會(huì)產(chǎn)生灰度級(jí)合并的現(xiàn)象,這樣將改變圖像的 原始面貌并丟失圖像細(xì)節(jié)J。針對(duì)全局直方圖方法的缺點(diǎn),各種局部直方圖均衡化方法 被提出一J。按照所均衡子塊的重疊程度,局部直方圖均衡算 法可分為子塊不重疊、子塊重疊和子塊部分重疊三種。子塊不 重疊的均衡算法其優(yōu)點(diǎn)是圖像局部細(xì)節(jié)對(duì)比度得到充分的增 強(qiáng);缺點(diǎn)是各子塊的直方圖均衡函數(shù)差異較大,輸出圖像中容 易出現(xiàn)塊效應(yīng),實(shí)際中并不常使用。子塊重疊的均衡算法充分 增強(qiáng)了圖像局部細(xì)節(jié),同時(shí)消除了塊效應(yīng),但由于子塊均衡總 次數(shù)等于輸入圖像的像素總數(shù),算法效率較低。子塊部分重疊 均衡算法對(duì)原圖像取窗口子塊,對(duì)窗口中的每個(gè)元素使用轉(zhuǎn)移

12、 函數(shù),將窗口按照某一尺寸在原圖像中移動(dòng)至最后一個(gè)像素。 該算法的優(yōu)點(diǎn)是在一定程度上減弱了塊效應(yīng),采用子塊按照一 定尺寸移動(dòng)而不是逐像素計(jì)算,計(jì)算效率大幅提高,同時(shí)與子 塊重疊算法增強(qiáng)效果相近,是局部直方圖方法中常用的一種; 缺點(diǎn)是在計(jì)算完成之后需要對(duì)圖像進(jìn)行塊效應(yīng)檢查,這個(gè)過程 需要檢查子塊圖像的邊界,并對(duì)其進(jìn)行塊效應(yīng)濾波處理伸J。 局部方法僅僅考慮了在某一窗口中的灰度分布而沒有考 慮圖像的整體特點(diǎn),因此容易減弱圖像層次感。近些年來, 基于直方圖均衡化法的改進(jìn)方法被不斷提出,如在子塊部分重 疊的均衡算法基礎(chǔ)上提出將圖像根據(jù)亮度均值對(duì)子塊圖像進(jìn) 行遞歸分解,得到一系列不同灰度范圍的子圖像,然后

13、對(duì)每一 個(gè)子圖像在其相應(yīng)的灰度范圍內(nèi)應(yīng)用子塊部分重疊算法進(jìn)行 直方圖均衡,最后合并這些子圖像的均衡結(jié)果。該方法能較好 地保持圖像亮度但計(jì)算時(shí)間有所增加¨o。由于自適應(yīng)均衡化 法對(duì)圖像中任意灰度范圍的像素進(jìn)行處理,對(duì)興趣區(qū)域進(jìn)行增 強(qiáng)的同時(shí)也增強(qiáng)了噪聲。針對(duì)這個(gè)缺點(diǎn),提出了一種基于小波 的多分辨率重疊子塊均衡化法,對(duì)每個(gè)子帶圖像進(jìn)行分解并分 別使用均衡化法,然后使用小波逆變換重構(gòu)圖像¨,利用小波 將圖像分解為高頻、低頻兩部分的特點(diǎn),有效地降低了圖像中 的噪聲,并增強(qiáng)了圖像。有些圖像層次豐富但灰度失衡,此時(shí) 可以在全局直方圖均衡化法基礎(chǔ)上。檢查原圖中含像素點(diǎn)少的 灰度級(jí),增強(qiáng)這

14、部分灰度級(jí)對(duì)應(yīng)像素的梯度,以此來增強(qiáng)圖像 的細(xì)節(jié)【11|,但該方法對(duì)直方圖分布集中的圖像效果不大。 全局直方圖均衡化法一般作為圖像預(yù)處理,能有效地增強(qiáng) 圖像對(duì)比度,對(duì)于整體灰度值低圖像增強(qiáng)效果顯著。局部均衡 化法其細(xì)節(jié)增強(qiáng)能力較全局直方圖均衡化法更強(qiáng),適用于增強(qiáng) 需要保持原始亮度的圖像8J,但會(huì)出現(xiàn)塊效應(yīng)、計(jì)算速率、增 強(qiáng)細(xì)節(jié)與增強(qiáng)噪聲等問題。同時(shí)直方圖均衡化法作為一類空 域方法忽略了圖像的頻率信息。2.2基于照明一反射模型的同態(tài)濾波方法在照明一反射模型中,圖像可以表示為照明分量與反射分 量的乘積形式:f(髫,Y=i(石,Y×r(菇,y。其中,照明分量 i(x,頻譜集中在低頻段,反射

15、分量r(菇,頻譜集中在高頻 段。同態(tài)濾波方法的原理是通過濾波函數(shù)估算圖像的低頻或 高頻成分,增強(qiáng)圖像局部對(duì)比度。同態(tài)濾波的過程如下:,(,一ln,-+DFrf-日(,口一(DFT一1一%p_吖(z,其中以髫,Y為圖像密度函數(shù);Inf表示對(duì)廠取對(duì)數(shù);DFT指對(duì) 數(shù)據(jù)作傅里葉變換;H(“,口指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波;(DFT1對(duì)數(shù) 據(jù)作反傅里葉變換;exp對(duì)數(shù)據(jù)作指數(shù)變換;g(茗,Y指處理后 的圖像數(shù)據(jù)。實(shí)際效果證明同態(tài)濾波法能同時(shí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)范圍的壓縮和 圖像局部對(duì)比度的增強(qiáng),在對(duì)圖像細(xì)節(jié)方面增強(qiáng)能力頗佳,有 時(shí)也被用于圖像預(yù)處理¨“。濾波器在該方法中扮演著重要的 角色。常用的濾波器有巴特沃斯濾波

16、器、高斯濾波器等。 傳統(tǒng)同態(tài)濾波法使用的空域一頻域轉(zhuǎn)換工具是傅里葉變 換,它對(duì)圖像的局部特點(diǎn)描述力差。傳統(tǒng)同態(tài)增晰是從圖像的 整體角度對(duì)光照不均勻進(jìn)行修正,雖然可以很好地保持圖像的 原始面貌,但它沒有充分考慮圖像的空域局部特性,在增強(qiáng)圖 像某部分像素時(shí),易導(dǎo)致另一部分像素過增強(qiáng)。小波作為另一 種域變換工具,在時(shí)域與空域都具有局部性?；谛〔ǖ耐瑧B(tài) 濾波法具體步驟如下:八善,y_+lII卜Wh日(u,口-+哪P噌(茗, 其中:wT指小波變換,1wT指逆小波變換。一幅圖像經(jīng)過n級(jí)小波分解,得到的低頻帶圖像反映了圖 像各主要空域范圍的亮度分布和基本面貌,高頻信號(hào)反映的是 圖像的邊緣信息。之后對(duì)HHI

17、、LH。、HL。(k=1,2,n中的 小波系數(shù)進(jìn)行濾波并增強(qiáng)高頻信息來提高原圖像對(duì)比度,對(duì) LL。使用線性濾波器,修正圖像的亮度不均勻問題¨或者對(duì) 各分辨率小波系數(shù)進(jìn)行高通濾波之后,再針對(duì)每個(gè)分辨率下圖 像小波系數(shù)分別處理,得到最終的小波系數(shù)H“。使用基于小 波的同態(tài)方法,應(yīng)該注意小波分解級(jí)數(shù)與計(jì)算效率之間的平 衡,一般而言,三層小波分解能獲得較好的增強(qiáng)效果¨引。基于傅里葉與基于小波的同態(tài)濾波法都是頻域的同態(tài)濾 波法。針對(duì)頻域方法需要在轉(zhuǎn)換處理域花費(fèi)時(shí)間的缺點(diǎn),基于 空域的同態(tài)濾波法被提出。其基本思想是:首先對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)第5期 梁琳,等:光照不均圖像增強(qiáng)方法綜述 1627行

18、對(duì)數(shù)變換;再對(duì)圖像使用低通濾波器;然后使用某一模型利 用低通濾波得到的數(shù)據(jù)來估計(jì)照明分量,繼而分別對(duì)照明分量 與反射分量進(jìn)行處理,增強(qiáng)圖像¨釓竹】。基于照明一反射模型的同態(tài)方法將圖像轉(zhuǎn)換至對(duì)數(shù)域,使 得計(jì)算效率更高,能在壓縮圖像整體動(dòng)態(tài)范圍,同時(shí)增強(qiáng)灰度 值低區(qū)域的對(duì)比度,適用于增強(qiáng)局部灰度值低的圖像。目前對(duì) 照射分量和反射分量的估計(jì)并沒有一個(gè)很好的方法,對(duì)特定的 圖像需要選取適當(dāng)?shù)臑V波器并調(diào)節(jié)濾波器的系數(shù)以達(dá)到最好 效果。2.3基于Relinex理論的增強(qiáng)方法Retinex算法由Land【is提出,它實(shí)質(zhì)上是一種基于光照補(bǔ) 償?shù)膱D像增強(qiáng)算法¨。Retinex算法的基本內(nèi)容

19、是:圖像由亮 度圖像和反射圖像構(gòu)成,分別用L(x,和R(x,y表示,三者 關(guān)系可由式(1來表示:l(x,=L(*,Y×R(x, (1 其中:是亮度分量,被觀察者或圖像捕捉設(shè)備收到的構(gòu)成圖 像;反射分量R決定了圖像的內(nèi)在性質(zhì)。Retinex方法對(duì)圖像 處理的目的就是從圖像,中獲得物體的反射性質(zhì)分量R。 Retinex算法流量¨,如圖2所示。幾乎所有應(yīng)用Retinex算法 對(duì)圖像進(jìn)行處理的算法,都是圍繞如何更準(zhǔn)確、合理地將亮度 分量從原始圖像,中提取出來?，F(xiàn)有文獻(xiàn)中有很多算法來 解決這個(gè)問題,如單尺度Retinex算法、多尺度Retinex算 法等21】。. .口圖2Retin

20、ex算法一般流程單尺度Retinex算法方法如下:設(shè)亮度圖像L(石,y為平滑 的,反射圖像為R(x,Y,原圖像為f(戈,Y,并記C(x,Y代表高 斯卷積函數(shù),則有r,(z,y=(x,R(茹, IL(髫,=,(菇,幸G(善。, z將式(2轉(zhuǎn)換至對(duì)數(shù)域中可得:logR=tog(1/L=log,一log工=logIlog(,c (3 實(shí)驗(yàn)表明,單尺度Retinex算法可以較好地增強(qiáng)圖像,能在 保持原始圖像亮度的同時(shí)壓縮圖像對(duì)比度,并增強(qiáng)圖像暗處信 息。但是當(dāng)圖像中有大塊灰度相似的區(qū)域時(shí),增強(qiáng)后的圖像 會(huì)產(chǎn)生暈環(huán)現(xiàn)象(halo artifacts。多尺度Retinex算法是對(duì)單尺度Retinex算法的

21、改進(jìn)。將 圖像依照灰度值分為若干級(jí),分別使用單尺度Retinex方法,最 后使用系數(shù)加權(quán)得到處理結(jié)果?？捎墒?4表示:109R=.睨(109I-Iog(tGk (4 其中:耽表示與q相關(guān)的權(quán)重系數(shù),m表示環(huán)境函數(shù)的個(gè) 數(shù)捌。上述經(jīng)典的Refinex算法實(shí)質(zhì)上都是通過對(duì)原圖像進(jìn)行某 種高斯平滑來提取亮度圖像,且都需要復(fù)雜的計(jì)算使得提取 的亮度圖像盡量準(zhǔn)確。文獻(xiàn)20提出了幾點(diǎn)Retinex方法需 要考慮的地方:對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)數(shù)函數(shù)的位置、中心函數(shù)、連續(xù)環(huán) 繞空間的大小以及輸出結(jié)果之前的處理。針對(duì)這些問題,國(guó)內(nèi) 外文獻(xiàn)提出了各種改進(jìn)方法。為了得到更好的視覺效果,文獻(xiàn) 21在原有單尺度Retinex算法

22、中使用卷積函數(shù)對(duì)亮度粗估 計(jì)之后再使用非線性函數(shù)增強(qiáng)原圖像對(duì)比度,通過對(duì)此時(shí)圖像 數(shù)據(jù)進(jìn)行Gamma校正,并將調(diào)整后的反射圖像與粗估計(jì)的亮度圖像進(jìn)行合成,得到最終的增強(qiáng)圖像m J。針對(duì)傳統(tǒng)中心/環(huán) 繞Retinex圖像增強(qiáng)方法在處理高動(dòng)態(tài)范圍圖像時(shí)易在明暗對(duì) 比強(qiáng)烈處產(chǎn)生光暈現(xiàn)象,文獻(xiàn)23提出了一種使用mean shift 濾波進(jìn)行估計(jì)光照的方法,并在處理之后對(duì)圖像直方圖中的孤 立點(diǎn)作進(jìn)一步處理,有效地消除了光暈現(xiàn)象。針對(duì)原有變分 Retinex方法處理后的圖像易出現(xiàn)偽影、邊界易模糊以及噪聲 加強(qiáng)的問題,文獻(xiàn)24提出了一種基于小波框架的變分 Retinex方法,將圖像變換至小波域,通過對(duì)各尺度

23、系數(shù)應(yīng)用各 向異性改進(jìn)的變分Retinex方法來保持圖像邊界,同時(shí)通過對(duì) 小波系數(shù)處理降低圖像噪聲J。 。 . Retinex方法的關(guān)鍵在于對(duì)反射分量的估計(jì),提出的各種 方法力求在對(duì)比度增強(qiáng)效果、抑制噪聲、計(jì)算效率等方面進(jìn)行 平衡,以達(dá)到最佳視覺效果。該方法適合處理局部灰度值低的 圖像,能有效增強(qiáng)其中暗處的細(xì)節(jié)部分,并且在壓縮圖像對(duì)比 度同時(shí)能在一定程度上保持圖像原始亮度。基于照明一反射 模型的同態(tài)濾波法和Retinex增強(qiáng)方法都充分利用了圖像的頻 率信息,但沒有重視圖像梯度信息,易在增強(qiáng)圖像的同時(shí)模糊 邊緣信息。梯度域圖像增強(qiáng)方法則充分利用了圖像梯度信息。 2.4梯度域圖像增強(qiáng)方法圖像光照不

24、均在梯度場(chǎng)中的具體表現(xiàn)為梯度分布不均。 圖像對(duì)比度高表現(xiàn)為梯度強(qiáng)度大、結(jié)構(gòu)清晰,擴(kuò)大圖像梯度范 圍可擴(kuò)大圖像動(dòng)態(tài)范圍,減小梯度范圍則壓縮圖像動(dòng)態(tài)范圍, 因此可通過處理圖像梯度場(chǎng)來實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。Subr等人瞄。提 出了依賴于圖像局部差分總和的目標(biāo)函數(shù)來度量圖像的對(duì)比 度,并通過貪婪迭代優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)最大值來增強(qiáng)圖 像。gattal等人【31提出了一種直接對(duì)圖像梯度圖進(jìn)行修改的 方法,該方法的主要思想是:將圖像轉(zhuǎn)換至對(duì)數(shù)域中,在對(duì)數(shù)域 中求得圖像的梯度;將某一因子作用于每一個(gè)梯度圖像像素 中,減弱圖像梯度值;最后,使用數(shù)值方法在梯度域中重建圖像 數(shù)據(jù),并將重建后的圖像指數(shù)化并輸出。該方法處理

25、過程如 下:設(shè)圖像I(X,Y對(duì)數(shù)化后為H(x,記VH(菇,Y為圖像梯 度,對(duì)梯度使用平滑函數(shù)得到式(5:G(x。,=Vlt(x。,西(z, (5 其中:G(茗,與VH方向相同,大小由ll VH lI與系數(shù)因子 毋(x,y共同決定。該方法的核心是對(duì)梯度場(chǎng)中的每個(gè)像素點(diǎn) 使用圣(x,y作卷積運(yùn)算來壓縮圖像動(dòng)態(tài)范圍"J。該方法需 要使用數(shù)值方法在修改后的梯度域中重建圖像J,也可以直 接在圖像梯度域中對(duì)梯度函數(shù)使用直方圖均衡方法取代因子 痧(x,y,這樣可以在增強(qiáng)圖像局部對(duì)比度的同時(shí)使圖像整體 梯度均勻化,避免了使用Retinex方法產(chǎn)生的暈環(huán)現(xiàn)象。大部分局部增強(qiáng)方法能夠在壓縮圖像動(dòng)態(tài)范圍的

26、同時(shí)增 強(qiáng)暗處信息,但是對(duì)原圖較亮部分以及陰影部分增強(qiáng)不夠。原 圖中光照均勻部分表現(xiàn)為梯度分布均勻,而較亮部分與陰影部 分梯度范圍小,可以通過壓縮其他部分梯度的同時(shí)擴(kuò)大較亮部 分或陰影部分圖像的梯度,壓縮圖像動(dòng)態(tài)范圍同時(shí)增強(qiáng)局部對(duì) 比度,使得這部分信息更易識(shí)別。梯度域增強(qiáng)方法能夠較好地 保持原圖中的細(xì)節(jié)信息和層次感,適合分析圖像高光區(qū)與陰影 區(qū)的信息;其缺點(diǎn)是會(huì)使圖像在一定程度上銳化,并且在梯度 域中重建圖像需要一定的數(shù)值算法,不適合實(shí)時(shí)使用。梯度域 方法作為一種較新的圖像增強(qiáng)算法,可用于增強(qiáng)醫(yī)學(xué)圖像、聲 納圖像等。 .1628 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究 第27卷3結(jié)束語本文給出了圖像光照不均的表現(xiàn)形式

27、,綜述了四類現(xiàn)有的 光照不均圖像增強(qiáng)方法。由上述分析可以看出,全局直方圖均 衡化法能增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度,適用于增強(qiáng)整體灰度值低、動(dòng) 態(tài)范圍低的圖像;局部直方圖均衡化法能增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)信息, 拉伸圖像局部灰度級(jí)范圍,但出現(xiàn)塊效應(yīng)、計(jì)算速率等問題;同 態(tài)濾波法與Retinex方法均為頻域處理方法,計(jì)算效率高。同 態(tài)濾波法可用于增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍高、局部灰度值低的圖像,會(huì)出 現(xiàn)過增強(qiáng)現(xiàn)象,對(duì)高光區(qū)、陰影增強(qiáng)效果差;Retinex方法主要 在于對(duì)亮度圖像的估計(jì),能在保持圖像亮度的同時(shí)增強(qiáng)圖像暗 處的信息,但需要針對(duì)每幅圖像調(diào)整參數(shù),并且對(duì)原圖像中較 亮的部分處理能力不足,在梯度突變部分易出現(xiàn)光暈現(xiàn)象。梯 度域

28、方法能夠在壓縮圖像動(dòng)態(tài)范圍的同時(shí)擴(kuò)大局部梯度范圍, 相比其他方法,它在增強(qiáng)圖像陰影、高光部分表現(xiàn)良好。但在 梯度域中重建圖像,需要一定的數(shù)值算法。近年來,上述四類方法在不斷改進(jìn)。直方圖均衡化法趨向 于與人體視覺結(jié)合,增強(qiáng)圖像的同時(shí)保持圖像原始面貌悼7|。 頻域方法、Retinex方法則傾向于與其他方法的結(jié)合,其降低噪 聲的功能可以彌補(bǔ)其他方法的不足口“。梯度域方法著重在計(jì) 算效率上的改進(jìn)舊。筆者認(rèn)為如下兩個(gè)方面仍需進(jìn)一步研 究la計(jì)算效率。局部直方圖均衡化法、梯度場(chǎng)方法雖然處理 效果好,但缺乏快速算法,使得這些方法僅適用于圖像分析,不 能實(shí)時(shí)使用,局限了其應(yīng)用范圍。b處理問題的范圍。上述 圖像

29、處理方法都是基于圖像灰度值是連續(xù)、緩慢變化這個(gè)假 設(shè),而當(dāng)圖像灰度值出現(xiàn)突變時(shí),如當(dāng)圖像出現(xiàn)部分反光時(shí),由 于圖像具有高動(dòng)態(tài)范圍,直方圖均衡化法失效;圖像灰度變化 一部分是連續(xù)緩慢的,但另一部分出現(xiàn)了突變,同態(tài)濾波法與 Retinex方法也將失效;梯度域方法雖然能提取出圖像突變位 置,但難以避免光照急劇變化對(duì)圖像帶來的影響。參考文獻(xiàn):1】康志亮.基于小波的紅外圖像增強(qiáng)算法研究D.成都:電子科技 大學(xué)。2005.2】VOICU L I。MYLER H R,WEEKS A R.Practical consideration On color image enhancement using homo

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