【導(dǎo)讀】理論研究型()；計(jì)算機(jī)軟件型()；綜合型()。均衡增強(qiáng)算法，要求設(shè)計(jì)相應(yīng)程序并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。[2]熟悉Matlab程序設(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)算法的仿真，并得到最后的處理結(jié)果。[3]比較幾種算法的實(shí)驗(yàn)效果，討論改進(jìn)的措施。存在的理論缺陷，提出了一種高效、自適應(yīng)的算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)后的算法可以明顯地改善直方圖均衡處。圖像處理系統(tǒng)中采用。

　　

【正文】 (48) 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 22 式中： kT 為最終圖像中的灰度值； maxS 是 X 中有像素占據(jù)的最大灰度值； minS 是 X 中有像素占據(jù)的最小灰度值； kS 是 X 中的像素灰度值； a 為亮度補(bǔ)償系數(shù)，取值在 0 到 1 之間。由式 (48)可得， a 用于控制常規(guī)直方圖均衡后，最低灰度層的映射位置。當(dāng) 0?a 時(shí)，最低層被映射到了結(jié)果圖像的 0 灰度；當(dāng) 1?a 時(shí)，與常規(guī)直方圖變換的結(jié)果相同；實(shí)驗(yàn)證明當(dāng) a 取 左右時(shí)，既可以控制原圖像中最低灰度層不在結(jié)果圖像中被變換到過(guò)高的灰度，使結(jié)果圖像有較高的對(duì)比度 ,表現(xiàn)出原圖中的細(xì)節(jié)，同時(shí)又可以對(duì)原圖像作適當(dāng)?shù)牧炼刃拚?，得到較好的觀察效果，同時(shí)使該算法具有自適應(yīng)性。 本設(shè)計(jì) 算法的優(yōu)點(diǎn) (1) 使結(jié)果圖像具有比常規(guī)直方圖均衡更大的動(dòng)態(tài)范圍，從而保證了結(jié)果圖像的對(duì)比度與平均亮度。由人眼視覺(jué)理論認(rèn)為，當(dāng)平均亮度適中時(shí)，能分辨的亮度上下限之比為 1 000∶ 1；而當(dāng)平均亮度較低時(shí)，該比值只有10∶ 1 從而可知由該算法處理后的圖像比原圖像有更好的細(xì)節(jié)表現(xiàn)力。 (2) 該算法具有自適應(yīng)性，不用根據(jù)直方圖均衡后得到的結(jié)果再判斷是否使用該算法。假如直方圖均衡后，得到的結(jié)果較為理想，各灰度層分布都較均勻，可得式 (41)中的 maxS ≈ L1， minS ≈ 0，則對(duì)其進(jìn)行式 (38)的變換后，灰度分布基本不變。 (3) 由于該算法運(yùn)算時(shí)只是對(duì)常規(guī)的直方圖均衡的結(jié)果圖像又進(jìn)行了一次灰度映射，與直方圖匹配算法相比計(jì)算量小，運(yùn)算簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，十分適合實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)。 實(shí)現(xiàn)的具體步驟 在傳統(tǒng)直方圖均衡的基礎(chǔ)之上提出了一種自適應(yīng)的直方圖均衡算法，其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下： 步驟 (a) 輸入數(shù)字圖像，若是彩色數(shù)字圖像，則按顏色模型抽取其中的亮度值；若是灰度圖像，則直接應(yīng)用灰度信息作為亮度數(shù)值； 步驟 (b) 統(tǒng)計(jì)亮度直方圖； 步驟 (c) 根據(jù)直方圖，計(jì)算亮度累計(jì)概率分布函數(shù) CDF； 步驟 (d) 計(jì)算輸入圖像的平均亮度； 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 23 步驟 (e) 計(jì)算基于亮度移動(dòng)的亮度補(bǔ)償系數(shù) a； 步驟 (f) 計(jì)算亮度映射表，即亮度值域映射表； 步驟 (g) 設(shè)定輸入圖像的亮度值為 inX 計(jì)算增強(qiáng)后的原圖像的亮度值outX ；根據(jù)輸入圖像的性質(zhì)，還原數(shù)字圖像。 程序主要流程圖 統(tǒng) 計(jì) 直 方 圖輸 入 數(shù) 字 圖 像 并 提 取 亮 度 信 息計(jì) 算 平 均 值統(tǒng) 計(jì) C D F 計(jì) 算 均 衡 系 數(shù)計(jì) 算 亮 度 映 射 表映 射 亮 度 并 還 原 數(shù) 字 圖 像開(kāi) 始結(jié) 束 圖 41 程序主要流程圖 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 (a) 原圖 (b) 直方圖 圖 42 原圖和相應(yīng)的直方圖 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 25 (a) 直方圖均衡后的圖像 (b) 直方圖 圖 43 直方圖均衡后的圖像和相應(yīng)的直方圖 圖 42(a)為灰度呈現(xiàn)兩端分布的圖像，圖 42(b)為 (a)的直方圖，從中可燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 26 以看出在圖像的低灰度區(qū)域有較多的像素分布。圖 42(a)是使用直方圖均衡對(duì)圖 42(a)進(jìn)行處理后的結(jié)果。從圖可以看出，低灰度區(qū)域被變換到了過(guò)高的灰度，原圖像的動(dòng)態(tài)范圍以及對(duì)比度并沒(méi)有提升，只是將原圖像的低灰度層上的像素都移動(dòng)到 了高灰度層上，從整體上增加了圖像的亮度，這一點(diǎn)也可以從變換后圖像的直方圖中得到驗(yàn)證，如圖 43(b)。 同時(shí)，對(duì)圖 43(a)進(jìn)行直方圖均衡，得到的結(jié)果還是圖 42(a)因?yàn)閷?duì)同一圖像進(jìn)行直方圖均衡的結(jié)果與進(jìn)行直方圖均衡的次數(shù)無(wú)關(guān)，所以對(duì)具有圖 43(b)這樣的直方圖分布的圖像進(jìn)行直方圖均衡算法也得不到滿意的效果。從中可以看出，低灰度區(qū)域密集分布僅對(duì)圖像而言，并非是對(duì)灰度的絕對(duì)值而言。 對(duì)圖 42(a)使用改進(jìn)的直方圖均衡算法后，結(jié)果如圖 44(a)所示。從圖43(b)與 44(b)的直方圖分布可以明顯看 出： (1)經(jīng)過(guò)映射后，像素的灰度分布比使用常規(guī)直方圖均衡處理后的圖像灰度分布范圍要大得多，因而圖像有較大的動(dòng)態(tài)范圍，從而保證了圖像有較大的對(duì)比度； (2)該算法又是以常規(guī)直方圖均衡為基礎(chǔ)的，在結(jié)果圖像中保留了常規(guī)直方圖均衡對(duì)灰度的變換與排列順序，因而又具有直方圖均衡的特點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)了圖像的部分細(xì)節(jié)特征。 通過(guò)圖 42(a)與圖 44(a)結(jié)果圖像的比較可以驗(yàn)證以下兩點(diǎn)： (a) 自適應(yīng)算法處理后的圖像 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 27 (b) 直方圖 圖 44 自適應(yīng)算法處理后的圖像和相應(yīng)直方圖 (1)圖 44(a)比圖 42(a)有更合 理的灰度分布，同時(shí)又與圖 42(a)有相似的亮度特征，克服了圖 43(a)亮度趨于飽和的缺點(diǎn)； (2)圖 44(a)又繼承了圖 43(a)的優(yōu)點(diǎn)，顯示出物體表面的細(xì)部特征。 本章小結(jié) 采用 了一種高效的、自適應(yīng)的灰度映射算法，彌補(bǔ)了圖像直方圖均衡在處理低灰度層密集分布的圖像時(shí)，不能有效增加圖像動(dòng)態(tài)范圍與對(duì)比度的缺陷。該算法與直方圖匹配算法相比 ,算法簡(jiǎn)單，計(jì)算量小，對(duì)圖像處理系統(tǒng)要求低，容易實(shí)現(xiàn)。在圖像實(shí)時(shí)處理領(lǐng)域中可以使用該算法來(lái)取代直方圖匹配算法，以實(shí)現(xiàn)圖像直方圖均衡的處理。 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 28 結(jié) 論 一般而言， 圖像增強(qiáng)是為了去除噪聲和增加對(duì)比度，使處理后的圖像更適合某種特定應(yīng)用。本文對(duì)圖像增強(qiáng)的意義做了闡述，其中重點(diǎn)介紹了直方圖增強(qiáng)。對(duì)直方圖均衡化，直方圖規(guī)定化，局部增強(qiáng)進(jìn)行了分析，比較歸納和總結(jié)。提出了一種自適應(yīng)直方圖均衡算法。 灰度直方圖概括了一幅圖像的灰度級(jí)內(nèi)容，由于其計(jì)算簡(jiǎn)單，包含信息量大，被廣泛用于數(shù)字圖像處理中。直方圖均衡化是圖像增強(qiáng)處理中常用的方法之一，其基本的思想是通過(guò)均衡化處理調(diào)整灰度分布，達(dá)到對(duì)比度增大，改善圖像質(zhì)量，為進(jìn)一步研究提供直觀、清晰的圖像。通過(guò)多幅圖像的均衡化處理 ,我們發(fā)現(xiàn)均衡化 處理后灰度變化范圍可能縮小，灰度有可能被過(guò)多的合并，圖像層次感減弱、過(guò)亮現(xiàn)象等缺點(diǎn)。 相比于直方圖均衡化 ， 直方圖規(guī)定化是需要變換直方圖使之成為某個(gè)特定的形狀 ， 從而有選擇地增強(qiáng)某個(gè)灰度值范圍內(nèi)的對(duì)比度 ， 使需要變換的細(xì)節(jié)更清晰，如當(dāng)需要確定某個(gè)病灶的大小和形狀時(shí) ， 用直方圖規(guī)定法可以清晰地了解病灶周邊的環(huán)境 。 本設(shè)計(jì)為了使灰度如此分布的圖像經(jīng)過(guò)處理后達(dá)到理想的效果，要對(duì)常規(guī)的直方圖變換進(jìn)行如下修正： 1)控制原圖像中最低灰度層在結(jié)果圖像中的灰度，使結(jié)果圖像灰度分布有較大的范圍； 2)由于原圖像低灰度層像素密集，原圖像 整體偏暗或偏亮，不利于觀察，在結(jié)果圖像中要進(jìn)行適當(dāng)?shù)牧炼刃拚? 該算法具有自適應(yīng)性，不用根據(jù)直方圖均衡后得到的結(jié)果再判斷是否使用該算法。由于該算法運(yùn)算時(shí)只是對(duì)常規(guī)的直方圖均衡的結(jié)果圖像又進(jìn)行了一次灰度映射，與直方圖匹配算法相比計(jì)算量小，運(yùn)算簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，十分適合實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)。 隨著計(jì)算機(jī)速度與容量的快速進(jìn)展，近年來(lái)圖像處理與機(jī)器視覺(jué)實(shí)用化系統(tǒng)碩果累累，今后圖像增強(qiáng)會(huì)朝著更精確、更快速的方向發(fā)展。直方圖增強(qiáng)更會(huì)在其中發(fā)揮巨大作用。 燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 29 參考文獻(xiàn) 1 Gonzalez r c， Woods r e．?dāng)?shù)字圖像 處理．北京：電子工業(yè)出版社， 2021 2 王炳健，劉上乾，周慧鑫等．基于平臺(tái)直方圖的紅外圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法．光子學(xué)報(bào)． 2021， 34(2)： 299～ 301 3 賀憲民，武建虎，賀佳．小樣本情況下差異表達(dá)基因鑒別的參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析．中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)． 2021， 22(3)： 141～ 145 4 徐同營(yíng)，鵬定明，王衛(wèi)星 .改進(jìn)的直方圖均衡算法 [J].兵工自動(dòng)化． 2021， 25( 7) 5 曹聚亮，呂海寶，李冠章．基于自適應(yīng)局部灰度修正的直方圖均勻算法．紅外與激光工程． 2021， 33(5)： 513～ 515 6 周廣芬，李鵬，楊 久義．利用 MATLAB 圖像處理工具箱進(jìn)行圖形數(shù)字化的研究．河北科技大學(xué)學(xué)報(bào)． 2021， 26（ 4） 7 杜金榮．病理技術(shù)的新進(jìn)展．黑龍江醫(yī)學(xué)． 2021， 29(4)： 241 8 Milan Sonka， Vaclav Haclav， Roger Boyle．圖像處理分析與及其視覺(jué)．北京：人民郵電出版社． 2021 9 張錚，楊文平，石博強(qiáng)． MATLAB 程序設(shè)計(jì)與實(shí)例應(yīng)用．北京：中國(guó)鐵道出版． 2021 10 Gonzalez r c， Woods r e， Eddins s l．?dāng)?shù)字圖像處理 (MATLAB 版 )．北京：電子工 業(yè)出版社， 2021 11 楊詞銀，黃廉卿．基于冪函數(shù)的加權(quán)自適應(yīng)直方圖均衡．光電子 激光． 2021， 13(5):：515～ 517 12 PIZER S. 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