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      基于空間變換和專家模糊技術(shù)的彩色圖像對比度增強(qiáng)

      2018-09-10 23:51:27陳智軒
      廣西科技大學(xué)學(xué)報 2018年3期
      關(guān)鍵詞:彩色圖像圖像增強(qiáng)

      陳智軒

      摘 要:現(xiàn)有的圖像增強(qiáng)算法存在計算量大、實時性差、參數(shù)選擇困難、顏色漂移、無法保證收斂性等問題.圖像增強(qiáng)的效果主要考慮人眼的視覺感受程度,難以用準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)和方法對圖像進(jìn)行處理.因此,基于不精確概念和專家經(jīng)驗的模糊技術(shù)是解決現(xiàn)有圖像增強(qiáng)算法問題的有效方法.本文提出了一種彩色圖像對比度增強(qiáng)技術(shù),首先,從RGB顏色空間變換到色調(diào)、飽和度和灰度的顏色空間;然后,利用專家模糊技術(shù)對彩色圖像的灰度分量進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理.該算法不改變原始彩色圖像的色調(diào)和飽和度.對比實驗表明:該方法明顯提高了圖像的視覺效果,并且計算量小、實時性好.

      關(guān)鍵詞:圖像增強(qiáng);對比度;空間變換;模糊技術(shù);彩色圖像

      中圖分類號:TP317.4 DOI:10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2018.03.013

      0 引言

      圖像增強(qiáng)技術(shù)是目前圖像處理研究的一個重要領(lǐng)域 [1].圖像對比度是視覺屬性的重要方面,它對所感知圖像的質(zhì)量起著顯著影響.兩個相鄰表面之間對比度的變化是由它們的反射亮度的差異造成的.由于人類視覺系統(tǒng)對圖像對比度的敏感性高于其絕對亮度,所以對比度被認(rèn)為是這些物體的顏色和亮度的差異.低對比度區(qū)域看起來很暗,而對比度很高的區(qū)域則呈現(xiàn)為人造照明的效果,兩者都會導(dǎo)致相關(guān)信息的丟失.如何最優(yōu)地增強(qiáng)圖像對比度,以表示出輸入圖像中的所有信息是需要解決的問題.因此,圖像增強(qiáng)是所有數(shù)字圖像處理和分析應(yīng)用中的一個基本步驟,以提高人類可理解性或信息的可讀性[2-3].圖像質(zhì)量經(jīng)常用一些基本參數(shù)客觀地表示[4],其中對比度是確定圖像客觀質(zhì)量的最重要的定量指標(biāo)[5].圖像增強(qiáng)主要包括兩個方面:一是直方圖的校正;二是突出或重建圖像細(xì)節(jié)[6].圖像增強(qiáng)技術(shù)包括很多方法:基于灰度變換的圖像增強(qiáng)方法[7];空間濾波一類增強(qiáng)算法[8];小波變換與改進(jìn)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的圖像增強(qiáng)算法[9];多傳感器或單傳感器多圖像融合增強(qiáng)技術(shù)[10];圖像去霧增強(qiáng)算法[11];基于金字塔分解和雙向異性擴(kuò)散的自適應(yīng)圖像增強(qiáng)方法[12];基于RETINEX模型的圖像低對比度增強(qiáng)方法[13];采用NSCT變換和模糊對比度調(diào)整結(jié)合的方式增強(qiáng)圖像并降低噪聲和失真的技術(shù)[14],以及其他類似技術(shù).大部分的圖像增強(qiáng)方法都是基于經(jīng)驗的,只能通過對參數(shù)的反復(fù)修改來滿足圖像視覺效果的要求.很多彩色圖像增強(qiáng)算法都難以在RGB空間中直接處理,并且經(jīng)常出現(xiàn)色彩漂移現(xiàn)象[15].如果引入智能算法對圖像增強(qiáng)過程進(jìn)行優(yōu)化,則會出現(xiàn)參數(shù)選擇和收斂性能方面的困難.一些圖像增強(qiáng)算法需要高級數(shù)學(xué)工具進(jìn)行復(fù)雜計算,計算量龐大,處理過程繁瑣,無法滿足實時性的要求.因此,優(yōu)化算法,提高圖像增強(qiáng)的效果,改進(jìn)實際最終圖像的質(zhì)量始終是研究的重點.基于上述原因,本文提出了一種基于空間變換和專家模糊技術(shù)的彩色圖像對比度增強(qiáng)算法.理論分析和仿真結(jié)果表明,該方法適應(yīng)性良好,實時性較強(qiáng),在弱光照的條件下,彩色圖像的增強(qiáng)處理效果得到明顯改善.

      1 紅綠藍(lán)色彩空間到色調(diào)、飽和度和強(qiáng)度模型的空間變換

      RGB色彩格式是當(dāng)前最廣泛運用的顏色系統(tǒng)之一,它通過紅、綠、藍(lán)3個顏色通道的變化和3個通道的疊加來得到各種顏色,幾乎能夠覆蓋人類視力能夠感知的所有色彩.然而直接對RGB格式彩色圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng),可調(diào)參數(shù)偏多,計算過程復(fù)雜.數(shù)字圖像的另一個模型是HSI格式.當(dāng)運用色調(diào)、飽和度、強(qiáng)度(HSI)顏色模型來描述彩色圖像時,色調(diào)表示了純色的屬性,飽和度表示顏色的鮮明程度,而強(qiáng)度(Intensity)或稱為亮度則表示顏色的明亮程度,相當(dāng)于灰度圖像中灰度的概念.強(qiáng)度是描述色彩感覺的關(guān)鍵因素,人對圖像對比度的主觀感覺是由強(qiáng)度決定的.本文在進(jìn)行圖像處理時,通過在HSI顏色空間保持色調(diào)與飽和度分量不變的方法,使圖像增強(qiáng)的結(jié)果在顏色方面和原始圖像一致,只對強(qiáng)度分量進(jìn)行運算,相當(dāng)于直接對灰度圖進(jìn)行對比度增強(qiáng),從而實現(xiàn)對彩色圖像進(jìn)行對比度增強(qiáng)的目的.因此,運用空間變換的方法對RGB格式彩色圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng),可以減少調(diào)節(jié)的參數(shù),使計算過程更簡潔.

      2 專家模糊算法進(jìn)行灰度變換

      從彩色圖像中將彩色信息即色調(diào)和飽和度分離出來,僅提取強(qiáng)度分量進(jìn)行處理.因為強(qiáng)度描述了顏色的明亮程度,因此強(qiáng)度分量可以有效地度量彩色圖像的對比度.這樣就可以直觀自然地調(diào)整彩色圖像的對比度,實現(xiàn)對比度增強(qiáng)的要求.

      采用如下三條“條件-結(jié)論”規(guī)則來描述強(qiáng)度分量圖像的對比度增強(qiáng)過程:

      1)如果某一個像素是暗的,那么使這個像素變得更暗;

      2)如果某一個像素是灰的,那么使這個像素仍然是灰的;

      3)如果某一個像素是亮的,那么使這個像素變得更亮.

      在一幅彩色圖像的強(qiáng)度分量上,每一個像素的灰度值z都被從區(qū)間[0,1]映射到區(qū)間[0,255]上,根據(jù)模糊集合的理論,將每一個像素的灰度值z再映射到隸屬度區(qū)間[0,1]上來實現(xiàn)模糊化.用人的視覺感受把這些像素灰度值分為3類:暗的(dark)、灰的(gray)和亮的(bright).

      模糊化用[Σ]形隸屬度函數(shù)來表示“暗”和“亮”的模糊概念,采用三角形隸屬度函數(shù)來表示“灰”的模糊概念,從而得到如圖1所示的輸入隸屬度函數(shù).

      圖像增強(qiáng)的效果主要受到3個可調(diào)參數(shù) [l]、[h]、[λ] 的影響.圖中,[λh+lλ+1=m],[λ]是一個大于0的數(shù).根據(jù)彩色圖像的強(qiáng)度分量的直方圖,區(qū)間[l,h]應(yīng)該包含直方圖的主要形狀,3個參數(shù)可以分別進(jìn)行調(diào)節(jié),直到獲得最佳的效果.

      為了計算方便,輸出隸屬度函數(shù)選擇為單值函數(shù),從而得到輸出隸屬度函數(shù)圖如圖2所示.

      逐行從左到右對每個像素分別進(jìn)行模糊計算處理,對彩色圖像的強(qiáng)度分量作灰度變換,也就是對彩色圖像的強(qiáng)度分量進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理,最后再把灰度變換后的結(jié)果映射回[0,1].運用前述方法將HSI分量轉(zhuǎn)換到RGB格式進(jìn)行顯示.

      3 仿真實驗

      選取兩幅真實的低對比度彩色圖片檢驗上述算法,兩幅圖片均為RGB色彩模式.先進(jìn)行空間變換再執(zhí)行模糊運算,從而得到對比度增強(qiáng)后的圖片.圖3—圖6分別顯示了運用直方圖均衡處理和運用標(biāo)準(zhǔn)Retinex算法[13]處理的增強(qiáng)圖像,并且將之與本文算法得到的結(jié)果進(jìn)行對比,驗證所提算法的有效性.

      圖3(a)為原圖,圖3(b)為直方圖均衡處理效果,圖3(c)為本文算法處理結(jié)果,圖3(d)為Retinex算法處理結(jié)果.圖4(a)為原圖的強(qiáng)度分量的直方圖,圖4(b)為本文算法處理后的強(qiáng)度分量的直方圖.

      圖5(a)為原圖,圖5(b)為直方圖均衡處理效果,圖5(c)為本文算法處理結(jié)果,圖5(d)為Retinex算法處理結(jié)果.圖6(a)為原圖的強(qiáng)度分量的直方圖,圖6(b)為本文算法處理后的強(qiáng)度分量的直方圖.

      可見,直接使用直方圖均衡處理后的彩色圖像存在明顯曝光過度問題,而且還可能損失部分細(xì)節(jié).Retinex算法的處理結(jié)果存在細(xì)節(jié)和邊緣模糊以及顏色失真問題.而本文提出的方法除了在對比度增強(qiáng)方面效果顯著,色彩也比較真實.通過直方圖的前后比較,本文算法具有拓展直方圖、在一定范圍能平移整個直方圖位置、保留直方圖原來輪廓的作用.通過隸屬度函數(shù)參數(shù)的調(diào)整,根據(jù)需要改變輸出圖像效果,顯著地改進(jìn)彩色圖像的整體視覺效果.

      4 結(jié)論

      本文提出基于空間變換和專家模糊技術(shù)的彩色圖像對比度增強(qiáng)算法,低對比度彩色圖像的視覺效果經(jīng)過處理后得到明顯地提升,色彩真實,邊緣清晰.并且本文的算法要求的計算量較小,因此特別適合大幅圖像的增強(qiáng)處理.將所提算法同直方圖均衡算法以及Retinex算法進(jìn)行對比實驗,證明了本算法的有效性.

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