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基于概率统计方法的图像增强研究

陈文飞  
【摘要】:随着公共娱乐消费和通信领域(例如:数字电视,数码相机,扫描仪,手机相机,个人媒体播放器等)不断增长,数字图像的应用范围迅速增长。因为对数字图像期望更高的质量这一需求,不断促使研究人员在图像增强这一领域研发更为尖端的技术。由于直方图均衡化在对比度增强方面的有效性和简单性,目前直方图均衡化已经成为最为广泛应用的技术之一。 传统直方图均衡化存在以下缺陷:首先,HE方法通常导致不自然的视觉效果。当直方图的某个bin值过大时,映射函数将会出现跳变,这将造成输出图像出现对比度过拉伸,色调变化和虚轮廓等现象。其次,当对暗图像进行直方图均衡化时,直方图均衡化在将低亮度值转换成高亮度值的同时也会增强噪声,这将导致结果图像质量下降。最后,HE方法无法自动控制对比度增强的强度,因为传统的HE是一个无参数的全自动方法。这一点造成处理图像的不同部位时,尤其是在处理背景和细节部分时,很难控制均衡化的增强效果。 为了解决上述问题,本文的主要研究工作包括以下四个方面的内容:1)一种基于Piecewise直方图均衡化的图像增强方法;2)一种亮度自适应的保熵直方图均衡化方法;3)一种均衡化的最近模态点滤波器;4)一种均衡化的中值模态点滤波器和主模态滤波器。本文的第3至5章分别对应于作者在这些方面的研究工作。 本文的主要创新点在于: 1.提出了一种基于直方图均衡化的PWHE图像增强方法,它有机地结合了亮度拉伸和传统直方图均衡化的优点。从理论上严格证明了存在“吞噬”时图像熵值必然减少,通过研究“吞噬”与熵值之间的关系,最后提出了防止熵值减少的充分必要条件。通过定义图像相邻灰度级的距离,引入了一个基于直方图均值和标准偏差的Piecewise线性变换,探讨了图像过亮时Piecewise直方图均衡化参数的选取。该方法的处理结果能有效避免现有的直方图均衡化方法中的“吞噬”问题和亮度饱和问题。在增强图像时不仅能保留细节,而且具有更加自然的视觉效果。 2.根据消费型和专业型电子产品的特点,提出了一种基于直方图规定化的新方法(EPHEMB)以避免直方图均衡化的过度增强,该算法利用直方图均衡化的直方图分布均匀的特点,通过变分法求出一个在熵值不变的约束下使得图像均值亮度最大化的直方图,最后将原始直方图转换成直方图规定化后的目标直方图。实验结果表明该方法不仅能够保持熵值,而且有效地增强图像对比度。 3.提出一种均衡化的平滑局部直方图的最近模态点滤波器方法(CMHEF)。基于直方图的过滤器的缺陷在于经常过度锐化边缘,而这会造成在结果图像中出现光晕,梯度逆转或其它杂物。同时所有基于直方图的计算在处理大型邻域时面临着占用内存多,执行效率低等缺点。本文在构造了最近模态点算法之后引入了局部直方图均衡化操作。通过导数表和映射表,可以在均衡化后的平滑局部直方图上非迭代地计算出均衡化后的最近模态点。通过与最近模态点滤波器比较,本文方法不仅可以保留图像的边缘,细节和纹理,而且可以增强图像中不同区域的对比度。 4.提出一种均衡化的平滑局部直方图的中值模态点滤波器方法(MHEF),当暗图像进行传统的直方图均衡化操作时,在将低亮度值映射成高亮度值时同时也会增强噪声。尽管中值滤波器在去除椒盐噪声方面无与伦比,但是没有一个中值滤波器是各向同性的,因为它们无法保证权值平滑地从邻域中心过渡到边缘。因此在构造了中值模态点滤波器之后引入了局部直方图均衡化操作。在构造积分表和映射表之后,该方法只需花费常量时间即可计算出与均衡化平滑局部直方图相关的像素值,而与邻域大小无关。通过与中值滤波器比较,在处理暗图像方面本文方法不仅保持边缘平滑和去除噪声,而且也增强了图像的对比度。原则上在建立平滑局部直方图后,针对局部模态点可以选取更加精确的方法。基于上述两个模型,也可以选取均衡化后的平滑局部直方图中对应最大种群的样本点作为输出值。类似于上述方法也引入直方图均衡化算法。通过查表操作本文可以非迭代地获取在均衡化后的平滑局部直方图中的最大模态点。实验结果表明:该方法可以有效地去除噪声和锐化边缘,而且可以增强图像的不同平滑区域的对比度。因此,本文方法具有更好的健壮性和更广阔的应用范围。


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