低对比度图像的清晰化与增强
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【摘 要】图像增强技术作为数字图像处理主要的研究内容之一，其目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，同时将无用的信息进行抑制，提高图像的可观察性，从而得到更具有实用性的图像。文章主要研究了传统的图像增强算法，第一，对比度展宽算法，通过抑制非重要信息的对比度扩展重要信息的对比度增强图像;第二，动态范围调整，通过压缩动态范围，将所关心部分的灰度级变化范围扩大增强图像;第三，直方图均衡化，对图像中像素个数多的灰度值进行展宽，对像素少的灰度值进行归并，从而增强图像。经过实验结果验证，这三个方法最终都得到了显著的增强效果，达到了图像增强的目的。
【关键词】图像增强;对比度展宽;动态范围调整;直方图均衡化
中图分类号： TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）14-0074-002
DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.14.034
Definition and Enhancement of Low Contrast Images
CHEN Zi-yan
（Department of Physical Education，Anhui Defence Vacation College，Guiyang Guizhou 550025，China）
【Abstract】Image enhancement technology，as one of the major research content of digital image processing，its purpose is to the useful information in an image enhanced，at the same time will be useless information information suppressed，improve the observability of the image，so as to get more practical image.Therefore，image enhancement is an important research topic in the field of image processing.This paper mainly studied the traditional image enhancement algorithms，First，the contrast enhancement algorithm，which expands the contrast of important information by suppressing the contrast of non-important information.Second，the dynamic range adjustment，by compressing the dynamic range，enlarging the level of gray scale of the concerned part to enlarge the image.Third，the histogram equalization，the grey scale value of the number of pixels in the image is expanded，and the grey value of the pixel is merged to enhance the image.Through experimental results，the three methods have been shown to enhance the image enhancement.
【Key words】Image Enhancement;Contrast enhancement;Dynamic range adjustment;Histogram equalization
0 前言
圖像增强[1]是按照特定的要求突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，使处理后的图像对某种特定的应用比原来图像更加适用，从而基于应用目的改善图像质量，使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。目前，图像增强方法主要有：直方图修正处理、图像平滑化处理、图像锐化处理及彩色图像处理技术等。由于数字图像获取的设备精度不同、拍摄条件不同、图像的内容与特征不同以及图像增强处理的目的不同，因此，图像增强算法可涉及如低照度、低对比度、光照不均、雾霾等多种待处理图像，并产生如对比度增强、直方图修正、动态范围调整、去雾、色彩增强等多种算法。这些图像增强算法依据处理目的，可以将原本低对比度、低照度等引起的图像不清晰进行修正，增强图像的清晰度，从而还原或增强图像中有用的信息。此外，图像增强过程也需要有图像去噪、图像边缘锐化等算法的支持，从而对图像中可能存在的噪声进行去除，并保持或增强图像边缘细节部分，以便后续人机识别处理过程中能够更加容易地对图像中感兴趣的部分进行检测和分析。本文研究的是低对比度图像的清晰化与增强。在日常生活中，由于天气、影像设备、光照等原因，会拍摄出一些低对比度、光照不均的图像，这些图像不能很好地向人们展示物体本身的颜色和特征，可能会导致物体某些信息由于低对比度、光照不均等因素不能准确的传递给人们。因此，需要增强图像来获取图像中想要得到的重要信息。
1 图像增强技术
图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征，它的目的主要是提高图像的可读度。文章以MATLAB软件为平台，通过直方图均衡化[2]、对比度线性展宽[3]、动态范围调整[4]等算法增强数字图像的质量。 1.1 对比度线性展宽
对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。对比度通常表现了图像画质的清晰程度。对比度越大，从黑到白的渐变层次就越多，灰度的表现能力就越丰富，图像越清晰醒目。而对比度越小，画面清晰度越低，层次感就越差。
对比度展宽的目的是：通过将亮暗差异（即对比度）扩大，来把人所关心的部分强调出来。原理是：进行像素点对点的灰度级的线性影射。该影射关系通过调整参数，来实现对亮暗差异的扩大。为达到对比度扩展的目的，可以对图像某个灰度区域进行扩展，通常所指的线性扩展是对图像灰度进行分段线性化扩展灰度图像。 线性对比度展宽处理，实质上是通过对不重要信息对比度的降低，从而留出多余的空间对重要信息的对比度进行展宽。
1.2 动态范围调整
动态范围是指照相机拍摄到的某个瞬间场景中亮度的变化范围，即一幅图像中所描述地从最暗到最亮的变化范围。动态范围对人视觉的影响：由于人眼所可以分辨的灰度的变化范围是有限的，所以当动态范围太大时，很高的亮度值把暗区的信号都掩盖了。
动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行压缩，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。当动态范围太大时，由于人眼所可以分辨的亮度变化范围是有限的。或者说表现在图像上可以描述的灰度变化范围是有限的。因此，往往会因为很高的灰度值区域的信号掩盖暗区的信号，从而影响到目标区域的表现效果，使得目标区域的细节特别是暗区的细节难以辨认。
1.3 直方图均衡化
直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。如果图像的灰度分别集中在较窄的区间，从而引起图像细节的模糊，为了增强图像，可通过改善各部分亮度的比例关系，即通过直方图均衡化的方法来实现。根据原图像的直方图统计值就可算出均衡化后各像元的灰度值。直方图上灰度分布较密的部分被拉伸，灰度分布较稀疏的部分被压缩，使图像对比度总体上得到增强。
2 实验结果分析
由图可以看出，三种算法对图像的增强都有很明显的效果。动態范围调整对树叶等细节处的增强较为明显，但是会导致有些信息细节损失掉;直方图均衡化能够将整体的对比度都提高，但是只能得到全局均衡化处理的图像，想要增强某一灰度范围的对比度并不合适;对比度展宽能够很好地增强图像的层次感，但是同样在抑制某些不重要景物时会导致信息的丢失。
3 总结
文章主要研究了图像清晰化的算法，主要有对比度展宽、动态范围调整、直方图均衡化，并基于MATLAB平台，给出了各自的处理效果图。这些方法并不能使原始图像信息增加，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而这种处理有可能损失一些其他信息。但是，只要提高了图像的视觉特性，图像清晰化的目的就达到了。
【参考文献】
[1]王浩，张叶，沈宏海，等.图像增强算法综述[J].中国光学， 2017，10（4）：438-448.
[2]董丽丽，丁畅，许文海.基于直方图均衡化图像增强的两种改进方法[J].电子学报，2018，46（10）：65-73.
[3]吴传富，朱同波.基于MATLAB的几种图像增强算法[J]. 机电技术，2012（5）：37-39.
[4]陈蕴，陈松.基于动态范围调整的指纹图像增强方法[J]. 计算机工程与应用，2015，51（8）：183-188.
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