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，我們需要對這類圖像進行一系列的增強處理。我們通?？梢愿鶕?jù)其處理時所處空間不同將圖像增強分為兩類:空間域圖像增強以及頻率域圖像增強。其中，空間域圖像增強以直方圖均衡化為代表，頻率域圖像增強的方法有傅里葉變換、小波變換、Gabor變換等變換處理。針對于灰度圖像的直方圖均衡化處理算法存在的缺陷，本文進行相關(guān)的研究和改進。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的方法，然而傳統(tǒng)的直方圖均衡化算法在增強圖像的同時可能會引入一些視覺退化，比如出現(xiàn)圖像部分區(qū)域過度增強和光暈等現(xiàn)象。為了克服這個缺陷，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行圖像增強來解決傳統(tǒng)直方圖均衡化在增強過程中引入噪聲和過度增強等退化現(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)上進行圖像增強。
　　首先，本文針對傳統(tǒng)直方圖均衡化算法對低對比度灰度圖像增強存在的問題，提出了一種自適應(yīng)動態(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，能夠很好的避免在增強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原圖像的直方圖進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)的像素個數(shù)進行灰度區(qū)間分配，這樣可以避免某一個小

4、區(qū)間含有太多像素導(dǎo)致增強處理后圖像出現(xiàn)過度增強等現(xiàn)象;再次，對每個區(qū)間的直方圖進行峰值剪切操作，然后分別的對每個區(qū)間獨立地增強處理;最后對得到的灰度圖像的灰度做歸一化處理以實現(xiàn)保持灰度圖像處理前后灰度均值的穩(wěn)定。實驗結(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現(xiàn)圖像增強，能夠有效地增強圖像的細節(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