【正文】 ................................................... 26 1 第一章 緒論 我們生活在一個信息時代，社會的高速發(fā)展， 科學技術(shù)的日新月異，人要想跟上社會的進步，就必須及時的獲取外界的信息。由此可見信息在人們生活中的重要性。 人類從外界獲得的信息約有 75%來自視覺 系統(tǒng) [1]，也就是從圖像中獲得的。可見圖像中飽含著豐富的信息，有時要獲得所需要的信息，需要進行圖像處理。圖像處理可以看作是一大類技術(shù)，它在處理圖像方面也顯得越來越重要，應(yīng)用越來越廣泛。 圖像技術(shù)的歷史可以追溯到 20 世紀 20 年代，到了 20 世紀 70 年代，圖像技術(shù)有了長足的發(fā)展。到了 20 世紀 90 年代，圖像技術(shù)已逐步設(shè)計涉及為人類生活和社會各方面的發(fā)展。而進 入 21 世紀，圖像技術(shù)得到了進一步的發(fā)展和應(yīng)用，在改變?nèi)藗兩钜约吧鐣Y(jié)構(gòu)方面都起到了重要作用。例如在視頻通信、生物醫(yī)學、遙感測繪等高新技術(shù)領(lǐng)域，圖像處理技術(shù)日益顯得重要。作為圖像處理技術(shù)的一個重要方面，彩色圖像技術(shù)的應(yīng)用也日益顯 現(xiàn) 出來。隨著計算機性能的不斷提高、多媒體技術(shù)不斷完善，特別是彩色成像設(shè)備的不斷改進，彩色圖像的應(yīng)用越來越廣泛，基于彩色圖像的處理技術(shù)也顯得日益重要。 彩色圖像增強技術(shù)研究背景及意義 近年來，隨著計算機性能不斷提高，計算機研究的不斷進步，多媒體技術(shù)和虛擬實現(xiàn)技術(shù)的不斷完 善，特別是彩色成像設(shè)備的不斷改進，彩色圖像的應(yīng)用越來越廣泛，彩色圖像處理技術(shù)受到了越來越多的重視。作為彩色圖像處理技術(shù)中非常重要的一個方面，彩色圖像增強技術(shù)取得了顯著的進步。多年來，人們提出了很多圖像增強的算法模型。但這些算法大都適用于灰度圖像的增強，而適用于彩色圖像增強的算法并不多。這主要是因為彩色圖像的三基色即紅、綠、藍三種顏色的相關(guān)性很高，而且人類對大腦中彩色的處理機制仍未完全理解，使得彩色圖像的處理比灰度圖像的處理要復(fù)雜得多。 彩色圖像增強技術(shù)是一種重要的圖像技術(shù)，它在彩色圖像的理論研究和實 際應(yīng)用中發(fā)揮著重要的作用。彩色圖像增強 [2]主要是對圖像亮度、色彩等信息進行修正，使得增強后的圖像更加生動、細節(jié)更加明顯、色彩更加鮮艷，同時又要確保沒有顏色的失真或偏移。比如顯示器在色彩表現(xiàn)方面存在先天的缺陷，針對液晶顯示器 的 色彩表現(xiàn)差的問題，我們主要是對彩色圖像的亮度、對比度及飽和度 2 進行 處理，以達到增強 LCD 色彩表現(xiàn)力的目的。彩色圖像增強技術(shù)應(yīng)用廣泛，在軍事、醫(yī)藥、交通、通信等多個方面有著重大的作用。 彩色圖像增強技術(shù)的發(fā)展動態(tài) 由于科學技術(shù)和圖像處理工具的不斷發(fā)展更新，彩色圖像增強技術(shù)也 有了較明顯的 提高。原來數(shù)字圖像的增強的許多工作往往都局限于黑白圖像的應(yīng)用，然而，幾乎所有的自然圖像都是彩色的，特別是彩色圖像更適合人類解讀。如今我們在彩色圖像的海洋里，如彩色的照片，彩色電影等，因此彩色圖像增強處理的需求越來越多，也越來越重要。 顏色理論 顏色是光作用于人眼所引起的視覺感知現(xiàn)象，是計算機視覺、多媒體和虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域研究基礎(chǔ)的一部分，與認知學、生理學和信息科學等領(lǐng)域的研究密切相關(guān)。在生物學領(lǐng)域，人們希望通過對顏色信息處理的研究，來了解人腦信息表象和處理過程。在計算機視覺領(lǐng)域 ，人們試圖借助對人腦顏色信息處理模型的研究成果，設(shè)計顏色信息的表象和處理方法，實現(xiàn)景物理解。顏色的應(yīng)用主要有兩個：第一，顏色是一個強有力的描繪因素，它常常可簡化目標物的區(qū)分以及從場景中提取需要的目標；第二，人可以分辨出三十幾萬種顏色，與灰度圖像相比，彩色圖像由于具有了顏色，因此攜帶了更多的可視信息。顏色在客觀上是光的一種特性，在主觀上是一種視覺感知現(xiàn)象，是人的感知器官對外界刺激的反應(yīng)。對顏色的感覺決定于光的本質(zhì)，也決定于光在人的眼腦系統(tǒng)中引起的反應(yīng)。與一般物理量不同，顏色包含著復(fù)雜的生理和心理過程。 顏色是彩色圖像的和黑白圖像最直觀的區(qū)別。彩色圖像與黑白圖像相比，包含了更多的信息。從視覺角度來講，人只能在 256 灰度級中分辨出 40 個左右的灰度圖，而當映射到不同的彩色后，就能看到更多的結(jié)果。對與灰度圖，它所提供給我們的信息是很有限的。隨著各種應(yīng)用需要的增加和計算機的飛速發(fā)展，人們對彩色圖像的處理興趣越來越濃，處理彩色圖像的能力也在不斷提高。 在 19 世紀初， Young and Helmholz 就提出了顏色視覺的三原色模型，論述了顏色感知的初級階段。 Hering 在 1878 年又提出了顏色視覺對抗過 程理論，簡稱為對抗色理論。很長的一段時間里，三原色理論和對抗色理論持不同觀點共同存在，但最終都被證明是正確的。這兩個理論共同描述了在視網(wǎng)膜和視覺大腦皮層中的不同視覺信息處理階段。 隨著社會科學技術(shù)的不斷發(fā)展，顏色理論正在不斷的更新和發(fā)展，相信顏色 3 理論會有一個更加美好的明天。 彩色圖像增強發(fā)展動態(tài) 在對彩色圖像進行處理時，大多數(shù)人使用的是 RGB 模型，所以通常是對三幀圖像分開進行處理。然后，再對三幅圖像進行合成，形成彩色圖像。隨著處理彩色圖像的彩色傳感器和硬件價格變的更易讓人接受，使 得色彩圖像處理技術(shù)的應(yīng)用更加廣泛，包括印刷、可視化和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。這也促使彩色圖像增強技術(shù)得到迅速發(fā)展。 進行彩色圖像增強時要考慮兩個重要問題。一個問題是針對應(yīng)用選擇合適的彩色空間，黑白圖像可以認為是在相應(yīng)空間位置表現(xiàn)一維標量值，與之對照的是，彩色圖像可以認為是在一個有三維的向量值，也就是廣為人知的 “三原色理論 ”。許多三維彩色空間已經(jīng)發(fā)展起來了，如 RGB、 YIQ 空間等。大多數(shù)圖像處理算法都是由黑白圖像處理算法發(fā)展起來的，但是當把這些算法獨立應(yīng)用到彩色圖像R、 G、 B 部分時，都會引起彩色偽像現(xiàn)象。第二個問 題是圖像處理方法的局限性。已有的針對單色圖像增強技術(shù)并不適宜應(yīng)用到彩色圖像上。比如，對比度增強的直方圖均衡算法，盡管對于單色圖像強調(diào)細節(jié)很有用，但當用到彩色圖像增強上時，這個算法會損壞圖像的自然度。例如，彩色偽像通常都是在陰影部分亮度擴展引起的，因為黑暗部分不能與亮的部分有相同的彩色平衡。選擇一個與人的彩色感知相聯(lián)系的圖像處理方法，對彩色圖像增強來說是一個合適的策略。 經(jīng)過不斷的積累和發(fā)展，彩色圖像增強技術(shù)已經(jīng)取得了很好的成果，如Faugerus 研究了基于人類彩色視覺的同態(tài)方法， CahocheeKu 和 TsnugMingWang用一種基于色調(diào)補償增益去調(diào)整色度信號，基于色調(diào)的補償增益是通過在非線性對比度增強之后，從權(quán)值化的亮度調(diào)整到比率得到的，且權(quán)值函數(shù)與人類色彩感知有關(guān)。這種方法對色彩飽和度補償是基于色調(diào)的。 Stricland 等分析了亮度信息和飽和度信息之間的關(guān)系，并且提出了在低亮度下利用飽和度信息反饋算法來增強圖像的亮度信息，也就是增強圖像的細節(jié)的方法。 Yang 等也注意到了飽和度分量和亮度分量對彩色圖像增強的作用。 本論文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排 主要內(nèi)容：在研究了多種國內(nèi)外彩色圖像增強 資料的基礎(chǔ)上，本文主要對幾種彩色圖像增強算法進行了較為深入的了解和研究。首先，本文對彩色圖像增強技術(shù)的發(fā)展狀況進行了一定的闡述；其次，對和彩色圖像增強技術(shù)密切相關(guān)的灰度圖像增強技術(shù)進行了深入了解，并提到了多種灰度圖像增強技術(shù)；最后，對彩 4 色空間模型和彩色圖像技術(shù)進行了深入研究，并用幾種圖像增強技術(shù)進行實驗，得出結(jié)論并進行分析。 本文在結(jié)構(gòu)安排上，共分為五章。具體安排如下： 第一章：描述了課題研究的背景及意義以及國內(nèi)外彩色圖像增強技術(shù)的發(fā)展動態(tài)。 第二章：詳細介紹了幾中常用的顏色空間和圖像增強技 術(shù)。 第三章：介紹了彩色圖像增強的設(shè)計方案和步驟。 第四章：對彩色圖像圖像增強的結(jié)果進行分析對比，得出結(jié)論。 第五章：對全文進行總結(jié) 。 5 第二章 圖像增強技術(shù)介紹 灰度圖像增強技術(shù) 灰度圖像增強是彩圖像增強的基礎(chǔ)。一幅完整的圖像，是由紅色綠色藍色三個基色組成的。紅色、綠色、藍色三個的直方都是以灰度顯示的 ,所以彩色圖像增強是基于灰度圖像技術(shù) [3]的。 灰度增變換可調(diào)整圖像的動態(tài)范圍或圖像對比度 ,是圖像增強的重要手段。 線性變換 令圖像 ? ?jif , 的灰度范圍為 ? ?ba, ，線性變換后圖像 ? ?jig, 的范圍為 ? ?1,1ba ,如圖 21: b 1G a 1a f bf ( i , j )g ( i , j ) 圖 21 線形變換 g(i,j)與 f(i,j)之間關(guān)系的一般表達式為： ? ? ? ?? ?ajifab abajig ????? ,111, （ 21） 在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會局限在一個很小的范圍內(nèi)，這是在顯示器上看到的將是一個模糊不清，似乎沒有灰度層次的圖像。采用線性變換對圖像的每一個像素灰度做線性拉伸，可有效地改善像視覺效果 。 分段線性變換 將灰度區(qū)間分為兩段乃至多段分別進行線性變換稱為分段線性變換。下圖是分為 3 段的示意圖。分段變換的優(yōu)點是根據(jù)用戶的需要，拉伸特征物體的灰度細節(jié)，相對抑制不需要的灰度級 .如圖 22： 6 圖 22 分段線形變換 一般關(guān)系式可表達為： ? ? ? ?? ? ? ?????????????????????????????dfccdcfcDcfbbcbfbcbfaabafabF。1。11。11 （ 22） 在分段線性變換中，通過調(diào)整折線拐點的位置及控制分段直線的斜率，可對任 意 灰度區(qū)進行壓縮或拉伸。 非線性變換 在很多情況下，僅僅用線性灰度變換法無法達到圖像處理的要求，需要采取非線性變換，對于圖像中的不同灰度進行不同的處理。非線性變換的樣式很多，各有不同的時間復(fù)雜度。 對數(shù)變換 對數(shù)變換一般式為： ? ? ? ?cb jifajig ln ]1,ln[, ? ??? （ 23） 這里 cba , 是為了調(diào)整曲線的位置和形狀而引入的參數(shù)。對數(shù)變換擴展了低F （ x , y ）f ( x , y )a b cda 1b 1c 1D0 7 灰度區(qū)，壓縮了高灰度區(qū)能使低灰度區(qū)的圖像很清晰地顯示出來。所以當希望對圖像的低灰度區(qū) 域 較大的拉伸而對高灰度區(qū)壓縮時，可采用這種變換，它能使圖像的灰度分布與人的視覺特性相匹配。 指數(shù)變換 指數(shù)變換的一般表達為： ? ? ? ? 1, , ?? ?ajifcbyxg （ 24） 上述表達式中 cba , 都是用來調(diào)整曲線的位置和形狀的參數(shù)，指數(shù)變換能對高灰度區(qū)進行較大的拉伸。 二次函數(shù)變