熊灣 劉瓊 齊家棟

關(guān)鍵詞： 工業(yè)環(huán)境; 圖像增強(qiáng); 混料顆粒; 直方圖雙向均衡化; 拉普拉斯變換; 高頻提升濾波

中圖分類號(hào)： TN911.73?34; TP391 ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2019）02?0163?05

Research on image enhancement method based on industrial site environment

XIONG Wan， LIU Qiong， QI Jiadong

（School of Information Science and Engineering， Wuhan University of Science and Technology， Wuhan 430081， China）

Abstract： In allusion to the weak and uneven illumination problems of the industrial environment， an image enhancement method combining the spatial domain and frequency domain is adopted to conduct enhancement processing of the shot mixed particle images. The basic principles of histogram bi?directional equalization， Laplacian operator and high?frequency emphasis filtering enhancement are discussed. During histogram bi?directional equalization， the grayscale processing is conducted from two directions of the gray density and gray interval of the histogram simultaneously， which can enhance the contrast of the whole image. The Laplace transform can sharpen images， and highlight the particle edge details so that the particles can be clearly presented. The high?frequency emphasis filtering is used to conduct smooth processing of the images after Fourier transform， so as to remove image noises. The experimental results obtained according to the above methods show that the enhancement effect of images enhanced using the new method is respectively 30%， 8 times and 84% better in aspects of image mean， mean square and contrast enhancement coefficient than the effect of original images， and has a distinct advantage over the effect obtained using a single certain enhancement method.

Keywords： industrial environment; image enhancement; mixed particle; histogram bi?directional equalization; Laplace transform; high?frequency emphasis filtering

0 ?引 ?言

在鋼鐵工業(yè)的繼續(xù)發(fā)展和進(jìn)步中，鋼鐵材料仍是最主要的結(jié)構(gòu)和工程材料，其質(zhì)量關(guān)系到建筑工程的結(jié)構(gòu)質(zhì)量和安全[1]。而在鋼鐵材料的冶煉中，天然富礦在產(chǎn)量和質(zhì)量上都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足高爐冶煉的要求，大量貧礦經(jīng)選礦后得到的精礦粉不能直接入爐冶煉，只能通過人工方法將這些粉礦制成塊狀的人造富礦供高爐使用。運(yùn)用燒結(jié)法得到的燒結(jié)礦是我國高爐的主要原料，隨著鋼鐵產(chǎn)量的日益增加，對(duì)燒結(jié)礦的質(zhì)量要求越來越嚴(yán)苛[2]。燒結(jié)混合料的顆粒質(zhì)量是影響燒結(jié)礦質(zhì)量的主要因素之一，為了使燒結(jié)效果最佳，就需要在混料過程中對(duì)混料顆粒的分布進(jìn)行嚴(yán)格控制，使燒結(jié)混料顆粒的質(zhì)量保持在一定的規(guī)格內(nèi)。為了更準(zhǔn)確、更快速地分析混料質(zhì)量，借助圖像分析技術(shù)來檢測(cè)混料。在實(shí)際工業(yè)現(xiàn)場采集圖像時(shí)由于光照不均、照明度不高等各種原因?qū)е屡臄z的燒結(jié)混料顆粒圖像存在亮度較低且顆粒模糊不清等。這樣不僅會(huì)影響圖像的視覺效果，而且會(huì)給后續(xù)圖像的分割、特征提取等操作帶來困難[3?4]。為了更好地識(shí)別分析圖像中的顆粒，需對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，其本質(zhì)是通過一定的方法對(duì)原圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖儞Q，使增強(qiáng)后的圖像更符合人的視覺效果[5?6]，并提高顆粒和背景的對(duì)比度，使得顆粒更容易從背景中分離出來，并為進(jìn)一步的圖像分析打好基礎(chǔ)。圖像增強(qiáng)技術(shù)用到很多領(lǐng)域中，比如金剛石顆粒、珍珠粒度、冰川堆積物粒度、人臉識(shí)別、指紋圖像等[7?10]，其主要目的是處理光照不均的問題，消除圖像中的無關(guān)信息，增強(qiáng)有用的圖像信息。

圖像增強(qiáng)方法包含空間域和頻率域兩大類。空間域是指由圖像像素組成的空間平面，又稱為圖像空間，它是對(duì)圖像像素直接處理。頻率域是對(duì)圖像從空間域經(jīng)傅里葉變換后的頻譜進(jìn)行操作[11]，其中高頻成分包含圖像的邊緣信息和其他灰度跳躍區(qū)，低頻成分指其他變化緩慢的區(qū)域，常用的有高通濾波和低通濾波。通常研究者只單一運(yùn)用空間域或頻率域中的某一種方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，將兩方法結(jié)合運(yùn)用的較少。本文將基于工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境拍攝的圖像，結(jié)合空間域中的雙向直方圖均衡化、拉普拉斯變換和頻率域中的高頻提升濾波對(duì)顆粒圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。

1 ?直方圖雙向均衡化

直方圖雙向均衡化是指對(duì)直方圖的灰度密度和灰度間距兩個(gè)方向同時(shí)進(jìn)行均衡化處理[12]，能增強(qiáng)整幅圖像的對(duì)比度，且不會(huì)出現(xiàn)直方圖均衡化對(duì)光照不均勻圖像的過增強(qiáng)現(xiàn)象[13?14]。

直方圖雙向均衡化對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理的過程為：

1） 進(jìn)行灰度均衡化。也可以理解為是對(duì)圖像的密度進(jìn)行均衡化處理，其基本思想是通過某種映射把原始圖像的直方圖變換為均勻分布形式，即使圖像在每一灰度級(jí)別上的像素點(diǎn)數(shù)近似相同。在實(shí)際應(yīng)用中由于處理的都是離散數(shù)字圖像，所以在此僅介紹離散情況。

直方圖均衡化變換函數(shù)為：

[sk=i=0kPk（i）=i=0kNiN] （1）

式中，[Ni]為其中灰度級(jí)別為[i]的像素總數(shù);[N]為圖像的像素總數(shù);[sk]為輸出圖像的各灰度級(jí)別。

2） 進(jìn)行圖像灰度間距的均衡化。在圖像進(jìn)行直方圖均衡化即密度均衡化的基礎(chǔ)上再對(duì)圖像的灰度級(jí)數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后在整個(gè)顯示范圍內(nèi)等間距排列灰度級(jí)別。設(shè)[Mk]為密度均衡化處理后圖像的各灰度級(jí)數(shù)目，且有：

[M0=0Mk=Mk-1， sk=sk-1Mk=Mk-1+1， sk≠sk-1] （2）

則灰度間距變換函數(shù)為：

[Tk=Mk×L-1ML-1] （3）

運(yùn)用直方圖雙向均衡化對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理后的圖像以及直方圖與原圖的對(duì)比圖如圖1所示。

由圖1可以看出，經(jīng)直方圖雙向均衡化增強(qiáng)處理后的直方圖1d）在各級(jí)灰度上的像素分布比原圖直方圖1b）均勻，增強(qiáng)后的圖1c）與原圖1a）相比，可看出圖1c）的整體增強(qiáng)效果明顯，但是顆粒的細(xì)節(jié)部分增強(qiáng)卻不太明顯。

2 ?高頻提升濾波

頻率域增強(qiáng)方法需要圖像從空間域經(jīng)傅里葉變換，再用所得到的頻譜來進(jìn)行增強(qiáng)處理。其中頻譜的高頻成分包含圖像的邊緣信息和其他灰度跳躍區(qū)，低頻成分則指其他變化緩慢的區(qū)域。相反地，傅里葉反變換則可以將圖像的頻譜逆變換回空間域內(nèi)。

頻率域?yàn)V波包含低通濾波與高通濾波。低通濾波用于抑制圖像頻率的高頻成分而處理低頻成分;高通濾波則是抑制圖像頻率的低頻成分而處理高頻成分。在進(jìn)行圖像增強(qiáng)時(shí)主要對(duì)圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息進(jìn)行增強(qiáng)處理，及運(yùn)用高通濾波增強(qiáng)，而圖像的噪聲存在于高頻部分[15]，所以在運(yùn)用高通濾波進(jìn)行增強(qiáng)處理時(shí)會(huì)引入部分噪聲。通常經(jīng)過高通濾波處理后的圖像背景呈黑色，只有圖像中物體的邊緣清晰而物體本身看不見，這就違背最初進(jìn)行圖像增強(qiáng)的初衷。

本文在高斯高通濾波的基礎(chǔ)上采用高頻提升濾波對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理并去除噪聲。其增強(qiáng)原理是將圖像經(jīng)高斯高通濾波過濾后的結(jié)果加回到原始圖像中去，這樣不僅解決了高斯高通濾波使圖像變暗的問題，同時(shí)還不影響濾波對(duì)噪聲的抑制和對(duì)圖像邊緣細(xì)節(jié)部分的增強(qiáng)。高斯高通濾波器函數(shù)可表示為：

[H（u，v）=1-e-[（u-M2）2+（v-N2）2]2σ2] （4）

式中，[σ]參數(shù)的值決定了圖像邊緣提取的準(zhǔn)確性，[σ]參數(shù)取值越小，邊緣提取越不準(zhǔn)確;[σ]參數(shù)取值越大，邊緣提取越準(zhǔn)確，但也可能包含不完整的邊緣信息。

高頻提升濾波函數(shù)可表示為：

[Hg（u，v）=（A-1）+H（u，v）] （5）

式中，[A]為一常數(shù)，且[A≥1]時(shí)，是一個(gè)基于高通濾波的圖像，而當(dāng)[A=1]時(shí)就變成了常規(guī)的高通濾波。可知高頻提升濾波是常規(guī)高通濾波的一種特殊形式。

運(yùn)用高頻提升濾波進(jìn)行增強(qiáng)處理的圖像以及直方圖與原圖的對(duì)比圖如圖2所示。

由圖2可看出，高頻提升濾波增強(qiáng)后所得的直方圖2d）與原圖直方圖2b）的差別并不明顯，但由增強(qiáng)后的圖2c）與原圖2a）對(duì)比可看出圖像在亮度上稍微有所提升，顆?？雌饋硪逦?h3>3 ?拉普拉斯變換

拉普拉斯變換是空間域中圖像銳化方法的一種，主要用于增強(qiáng)圖像的灰度跳變部分，其增強(qiáng)目的是使模糊的圖像更加清晰，圖像邊緣更加突出。由于一般待處理的數(shù)字圖像為二維離散圖像，則對(duì)于離散的二維圖像[f（x，y）]，其拉普拉斯變換定義為：

在[x]方向上的二階微分為：

[?2f?2x=f（x+1，y）+f（x-1，y）-2f（x，y）] （6）

在[y]方向上的二階微分為：

[?2f?2y=f（x，y+1）+f（x，y-1）-2f（x，y）] （7）

將式（6）、式（7）相加即得拉普拉斯算子：

[?2f=[f（x+1，y）+f（x-1，y）+f（x，y+1）+ ? ? ? ? ? ?f（x，y-1）]-4f（x，y）] （8）

運(yùn)用拉普拉斯變換對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理后的圖像以及直方圖與原圖的對(duì)比圖如圖3所示。

由圖3可看出，拉普拉斯變換增強(qiáng)后的圖像直方圖3d）較原圖像的直方圖3b）稍微均勻化了，增強(qiáng)后的圖3c）較原圖3a）可以很清晰地看出圖像中顆粒邊緣處凸顯出來了，但增強(qiáng)后的圖像引入了噪聲，這也是拉普拉斯變換的弊端。

4 ?圖像增強(qiáng)新算法

在文中分別介紹了幾種增強(qiáng)方法獨(dú)自對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理的效果，但都多少存在一定的缺陷?，F(xiàn)綜合上述幾種方法在圖像增強(qiáng)上的優(yōu)勢(shì)，并將其結(jié)合組成新算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。新算法流程圖如圖4所示。

運(yùn)用新算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理的結(jié)果圖如圖5所示。由圖5可以看出新算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理后，圖5c）的整體顏色對(duì)比度較原圖5a）有較大提升，顆粒邊緣也可較好區(qū)分開來，且新算法增強(qiáng)后的直方圖5d）較原圖像直方圖5b）灰度分布更加均勻。與運(yùn)用單一增強(qiáng)算法增強(qiáng)后的圖形綜合對(duì)比可看出新算法增強(qiáng)效果更明顯。

為了客觀說明新算法增強(qiáng)更加有效，現(xiàn)分別從圖像均值、均方差以及對(duì)比度增強(qiáng)系數(shù)3個(gè)評(píng)價(jià)參數(shù)對(duì)幾種增強(qiáng)方法進(jìn)行比較，其結(jié)果如表1所示。

由表1中參數(shù)比較可以看出：

1） 在圖像均值上只有直方圖雙向均衡化和本文新算法有較大增加，分別提高約為25%和30%，說明圖像亮度提升較好;

2） 在均方差數(shù)值上除高頻提升濾波外其余方法都有較高提升，尤其是本文新算法較原圖在數(shù)值上提升了8倍，說明本文新算法將圖像顏色分布范圍擴(kuò)大了，即圖像中各顆粒更好區(qū)分開了;

3） 在對(duì)比度增強(qiáng)系數(shù)中，根據(jù)圖像的對(duì)比度增強(qiáng)效果可以看出直方圖雙向均衡化和本文新算法在此項(xiàng)數(shù)據(jù)提高約為100%和84%，都有較大增加，直方圖雙向均衡化在對(duì)比度增強(qiáng)上效果更好。綜合比較這幾項(xiàng)數(shù)據(jù)可以得出本文新算法在圖像整體增強(qiáng)處理上的效果優(yōu)于其他三種算法，充分說明了本文新算法在圖像增強(qiáng)上具有較為明顯的優(yōu)勢(shì)。

5 ?結(jié) ?語

本文針對(duì)工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境拍攝的顆粒圖像，綜合圖像增強(qiáng)中的空域增強(qiáng)和頻域增強(qiáng)對(duì)其進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，并對(duì)比直方圖雙向均衡化、高頻提升濾波、拉普拉斯變換單獨(dú)對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)處理的效果。結(jié)果表明，相較于單一運(yùn)用前面的方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，本文新算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理后，圖像整體對(duì)比度較原圖有明顯提升，圖像中顆粒邊緣細(xì)節(jié)部分明顯突出，說明新算法增強(qiáng)效果更明顯。但由于目前沒有特定的標(biāo)準(zhǔn)來衡量圖像增強(qiáng)效果的好壞，本文采用對(duì)比圖像直方圖灰度分布情況以及幾項(xiàng)圖像參數(shù)來做進(jìn)一步說明，可得出新算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理的效果更好。但是由圖像可以看出，新算法在噪聲處理上還有待改善。

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