灰度圖像的直方圖均衡化處理研究.pdf

1、由于圖像在拍攝過程中光源不足等原因的影響，難免會(huì)產(chǎn)生低質(zhì)量的圖像，為了改善這類圖像的視覺效果，提高圖像的質(zhì)量，我們需要對(duì)這類圖像進(jìn)行一系列的增強(qiáng)處理。我們通?？梢愿鶕?jù)其處理時(shí)所處空間不同將圖像增強(qiáng)分為兩類:空間域圖像增強(qiáng)以及頻率域圖像增強(qiáng)。其中，空間域圖像增強(qiáng)以直方圖均衡化為代表，頻率域圖像增強(qiáng)的方法有傅里葉變換、小波變換、Gabor變換等變換處理。針對(duì)于灰度圖像的直方圖均衡化處理算法存在的缺陷，本文進(jìn)行相關(guān)的研究和改進(jìn)。直方圖均衡化算

2、法(Histogram Equalization，HE)是一種非常有效和簡單的圖像增強(qiáng)的方法，然而傳統(tǒng)的直方圖均衡化算法在增強(qiáng)圖像的同時(shí)可能會(huì)引入一些視覺退化，比如出現(xiàn)圖像部分區(qū)域過度增強(qiáng)和光暈等現(xiàn)象。為了克服這個(gè)缺陷，有學(xué)者提出了可通過保持灰度圖像處理前后灰度均值的穩(wěn)定性或采用局部直方圖均衡化算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)來解決傳統(tǒng)直方圖均衡化在增強(qiáng)過程中引入噪聲和過度增強(qiáng)等退化現(xiàn)象這類問題。本文主要研究通過保持灰度圖像在直方圖均衡化處理前與處理后

3、的灰度均值穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上進(jìn)行圖像增強(qiáng)。
　　首先，本文針對(duì)傳統(tǒng)直方圖均衡化算法對(duì)低對(duì)比度灰度圖像增強(qiáng)存在的問題，提出了一種自適應(yīng)動(dòng)態(tài)峰值剪切直方圖均衡化算法，該算法結(jié)合了多子圖像直方圖均衡化算法和峰值剪切直方圖均衡化算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠很好的避免在增強(qiáng)圖像過程中引入噪聲和光暈等退化效應(yīng)。該算法首先使用濾波器對(duì)原圖像的直方圖進(jìn)行平滑操作并找出滿足條件的分割值;其次，根據(jù)找到的分割值和區(qū)間內(nèi)的像素個(gè)數(shù)進(jìn)行灰度區(qū)間分配，這樣可以避免某一個(gè)小

4、區(qū)間含有太多像素導(dǎo)致增強(qiáng)處理后圖像出現(xiàn)過度增強(qiáng)等現(xiàn)象;再次，對(duì)每個(gè)區(qū)間的直方圖進(jìn)行峰值剪切操作，然后分別的對(duì)每個(gè)區(qū)間獨(dú)立地增強(qiáng)處理;最后對(duì)得到的灰度圖像的灰度做歸一化處理以實(shí)現(xiàn)保持灰度圖像處理前后灰度均值的穩(wěn)定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以很好在保持原圖像灰度均值前提下實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)，能夠有效地增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息，并有很好的穩(wěn)定性。
　　其次，本文提出了另外一種基于圖像信息熵的二維直方圖均衡化算法，該算法通過建立灰度圖像的二維直方圖，即在