网站原创摘 要 ：针对低照度图像暗、对比度低,同时存在大量黑暗连通区的特点,提出了一种基于小波系数融合的低照度图像增强算法,该算法对图像的低频和高频信息分别用空域法和频域法进行处理.实验表明,该方法在处理低照度图像的过程中,在调节图像动态范围和增强图像细节的同时,也达到了对高频信息降噪的目的.通过该算法处理,能有效减少拍摄图像所需的时间.
关 键 词 ：低照度；图像增强；暗区分割；小波变换
中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号文章编号：1672-7800（2013）012-0074-03
作者简介：杨晓东（1984-）,男,硕士,东莞市南星电子有限公司工程师,研究方向为通信与信息系统.
0引言
低照度图像灰度值较低,且细节灰度差别小,通常在几十级以内,因此,希望能通过一种图像增强算法处理后,既能突出局部细节,又能使整幅图像得到亮度的提升,从而便于人眼分辨,但是目前传统的图像增强算法很难将二者兼顾.
〖JP+2〗图像经过小波分解后,影响视觉感受的灰度信息大多存在于低频部分,而噪声和细节则分布于高频部分.本文提出了一种基于小波系数融合的低照度图像增强方法.该方法将小波的低频和高频信号分别在空域和频域进行处理.实验证明,该方法在对低照度图像进行增强处理时,能达到整体增强和图像细节的兼顾.
1对暗区分割算法的改进
低照度图像中存在大量的黑暗连通区域,Ardely提出可将这些黑暗的区域提取出来,做忽略处理,对剩余的部分再做直方图均衡化的增强处理.黄华等人认为[2],A rdelyly的算法中只是以设置的灰度上限值为阈值的分割算法,仍存在局限,因为在低照度图像中,有些较暗的细节夹杂在明亮区域内,因此,提出了有效连通区的搜索算法,认为只有连通区域的面积达到一定比例才能被去除,且黑暗像素阈值的确定设为一个动态可调的参数.
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使用直方图均衡化的方法对剩余部分做图像增强时,其增强效果不易控制,存在如下问题：
①输出图像的实际灰度变化范围与所允许的最大灰度变化范围之间存在差距；
②输出图像的平均亮度总处于灰度范围的中间值,从而丢失了原始图像的亮度信息；
③输出图像的低频灰度级被过多地合并,从而造成了图像细节的丢失.
针对以上弊端,本文使用改进的直方图均衡化算法,该算法均衡后的灰度级由原始灰度级左右两侧像素数的比例决定.这种算法可以保证原始图像中最低灰度级不被合并,从而保留了图像低照度细节部分.基于这种算法可以消除本灰度级像素数占整幅图像像素总数比例的影响,使图像增强后灰度适中,降低增强后图像过亮的现象[1].