基于直方图均衡化图像增强的两种改进方法
合集下载
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目前eme指标已被广泛地用于图像对比度的评价主要原理是对图像进行分块根据每块中的最大灰度值和最小灰度值衡量图像整体的对比度计算方法如式6k1和k2分别表示整幅图像高和宽分块时序号的末尾值实际计算时应引入c这一个小的正常数为避免分式无意义设置本文计算时将其设定为01同时采用33大小的块按各块相等的权重计算出每幅图像的结果eme值越大该幅图像的对比度越高
第 １０期 ２０１８年 １０月
电 子 学 报 ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡ
Ｖｏｌ．４６ Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ． ２０１８
基于直方图均衡化图像增强的 两种改进方法
董丽丽，丁 畅，许文海
（大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连 １１６０２６）
摘 要： 直方图均衡化（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，ＨＥ）是图像增强领域中基础性很强的方法，对其研究和改进工
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０３７２２１１２．２０１８．１０．００９
ＴｗｏＩｍｐｒｏｖｅｄＭｅｔｈｏｄｓＢａｓｅｄｏｎＨｉｓｔｏｇｒａｍ ＥｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＩｍａｇｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ
ＤＯＮＧＬｉｌｉ，ＤＩＮＧＣｈａｎｇ，ＸＵＷｅｎｈａｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＤａｌｉａｎＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ１１６０２６，Ｃｈｉｎａ）
作至关重要．首先，本文分析了经典 ＨＥ算法的缺点，也概括了五类基于直方图均衡化的图像增强技术，然后针对 ＨＥ
经典算法的缺点提出了两种改进方法，分别引入了直方图动态削峰技术和边缘信息融合技术，最后选取曝光不足和过
曝光的两类图像验证算法的性能，采取了有效的图像客观质量评价指标对实验结果做出评价．结合主客观图像质量评
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： ｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ；ｓｕｂｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ；ｍａｘｉｍｕｍ ｖａｌｕｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ；ｐｅａｋ ｃｌｉｐｐｉｎｇｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ；ｅｄｇｅｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎ
１ 引言
直 方 图 均 衡 化［１，２］（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，ＨＥ）技 术 可 广 泛 应 用 于 图 像 增 强［３］、光 照 补 偿［４］、图 像 去 雾［５，６］等多个领域；国内外很多研究人员致力于 ＨＥ方 法的研究及 改 进 工 作；很 多 关 于 图 像 增 强 的 研 究 工 作 在结果对比时着重参考 ＨＥ方法．以上三点可充分说明 ＨＥ方 法 潜 力 大、关 注 度 高、代 表 性 强，因 此 对 其 总 结、 改进等工作都至关重要．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： ＨＥ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）ｉｓａｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔａｂｏｕｔｗｈｉｃｈｉｓｖｅｒｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌＨＥａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｆｉｖｅｋｉｎｄｓｏｆｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｂａｓｅｄｏｎＨＥ．Ｔｈｅｎ，ｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌＨＥａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｔｈｅｐｅａｋｃｌｉｐｐｉｎｇａｎｄｔｈｅｅｄｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕ ｓｉｏｎａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｕｎｄｅｒｅｘｐｏｓｕｒｅａｎｄｏｖｅｒｅｘｐｏｓｕｒｅｉｍａｇｅｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ’ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ，ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄｏｆｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｍａｇｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｑｕａｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆ ｉｍａｇｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｑｕａｌｉｔｙｓｈｏｗｓｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓｈａｖｅｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｂｅｔｔｅｒｒｅｓｕｌｔｓ，ｌｅｓｓ ｉｎｐｕｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｓｏｏｎ．
ＲＭＳＨＥ （ＲｅｃｕｒｓｉｖｅＭｅａｎＳｅｐａｒａｔｅＨｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａ
收稿日期：２０１７０９１５；修回日期：２０１８０３２６；责任编辑：孙瑶 基金项目：国家科技支撑计划（Ｎｏ．２０１４ＢＡＢ１２Ｂ０３）；国 家 自 然 科 学 基 金 （Ｎｏ．６１５０１０７７）；中 央 高 校 基 本 科 研 业 务 费 专 项 资 金 （Ｎｏ．３１３２０１６３５１， Ｎｏ．３１３２０１８１８９）
价可以看出，本文提出的算法具有增强效果好、输入参数少等特点．
关键词： 图像增强；直方图均衡化；子直方图均衡化；极大值搜索；动态削峰；边缘锐化；信息融合
中图分类号： ＴＮ９１１７３ 文献标识码： Ａ 文章编号： ０３７２２１１２（２０１８）１０２３６７０９
电子学报 ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｊｏｕｒｎａｌ．ｏｒｇ．ｃｎ
强．代表性算法如 ＢＢＨＥ（ＢｒｉｇｈｔｎｅｓｓＰｒｅｓｅｒｖｉｎｇＢｉＨｉｓｔｏ ｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）算 法［７］、ＤＳＩＨＥ （ＤｕａｌｉｓｔｉｃＳｕｂＩｍａｇｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）算 法［８］、ＭＭＢＥＢＨＥ （Ｍｉｎｉｍｕｍ ＭｅａｎＢｒｉｇｈｔｎｅｓｓＥｒｒｏｒＢｉＨｉｓｔｏｇｒａｍＥｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）算法［９］、
经典 ＨＥ算法的优点在于时域处理、计算简单、易
于实现，其缺点 主 ［２］ 要为：① 灰度级 个 数 减 小，信 息 熵 下降，局部细节缺失；②算法未考虑图像边缘信息，不能 用于细节增强；③平 均 灰 度 值 固 定．国 内 外 学 者 关 于 经 典 ＨＥ算法的改进可分为五类［２］．第一类是子直方图均 衡化技术 ，主 ［７～１２］ 要 用 于 亮 度 保 护 下 的 图 像对 比度 增
第 １０期 ２０１８年 １０月
电 子 学 报 ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡ
Ｖｏｌ．４６ Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ． ２０１８
基于直方图均衡化图像增强的 两种改进方法
董丽丽，丁 畅，许文海
（大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连 １１６０２６）
摘 要： 直方图均衡化（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，ＨＥ）是图像增强领域中基础性很强的方法，对其研究和改进工
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０３７２２１１２．２０１８．１０．００９
ＴｗｏＩｍｐｒｏｖｅｄＭｅｔｈｏｄｓＢａｓｅｄｏｎＨｉｓｔｏｇｒａｍ ＥｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＩｍａｇｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ
ＤＯＮＧＬｉｌｉ，ＤＩＮＧＣｈａｎｇ，ＸＵＷｅｎｈａｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＤａｌｉａｎＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ１１６０２６，Ｃｈｉｎａ）
作至关重要．首先，本文分析了经典 ＨＥ算法的缺点，也概括了五类基于直方图均衡化的图像增强技术，然后针对 ＨＥ
经典算法的缺点提出了两种改进方法，分别引入了直方图动态削峰技术和边缘信息融合技术，最后选取曝光不足和过
曝光的两类图像验证算法的性能，采取了有效的图像客观质量评价指标对实验结果做出评价．结合主客观图像质量评
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： ｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ；ｓｕｂｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ；ｍａｘｉｍｕｍ ｖａｌｕｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ；ｐｅａｋ ｃｌｉｐｐｉｎｇｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ；ｅｄｇｅｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎ
１ 引言
直 方 图 均 衡 化［１，２］（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，ＨＥ）技 术 可 广 泛 应 用 于 图 像 增 强［３］、光 照 补 偿［４］、图 像 去 雾［５，６］等多个领域；国内外很多研究人员致力于 ＨＥ方 法的研究及 改 进 工 作；很 多 关 于 图 像 增 强 的 研 究 工 作 在结果对比时着重参考 ＨＥ方法．以上三点可充分说明 ＨＥ方 法 潜 力 大、关 注 度 高、代 表 性 强，因 此 对 其 总 结、 改进等工作都至关重要．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： ＨＥ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）ｉｓａｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔａｂｏｕｔｗｈｉｃｈｉｓｖｅｒｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌＨＥａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｆｉｖｅｋｉｎｄｓｏｆｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｂａｓｅｄｏｎＨＥ．Ｔｈｅｎ，ｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌＨＥａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｔｈｅｐｅａｋｃｌｉｐｐｉｎｇａｎｄｔｈｅｅｄｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕ ｓｉｏｎａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｕｎｄｅｒｅｘｐｏｓｕｒｅａｎｄｏｖｅｒｅｘｐｏｓｕｒｅｉｍａｇｅｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ’ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ，ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄｏｆｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｍａｇｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｑｕａｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆ ｉｍａｇｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｑｕａｌｉｔｙｓｈｏｗｓｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓｈａｖｅｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｂｅｔｔｅｒｒｅｓｕｌｔｓ，ｌｅｓｓ ｉｎｐｕｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｓｏｏｎ．
ＲＭＳＨＥ （ＲｅｃｕｒｓｉｖｅＭｅａｎＳｅｐａｒａｔｅＨｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａ
收稿日期：２０１７０９１５；修回日期：２０１８０３２６；责任编辑：孙瑶 基金项目：国家科技支撑计划（Ｎｏ．２０１４ＢＡＢ１２Ｂ０３）；国 家 自 然 科 学 基 金 （Ｎｏ．６１５０１０７７）；中 央 高 校 基 本 科 研 业 务 费 专 项 资 金 （Ｎｏ．３１３２０１６３５１， Ｎｏ．３１３２０１８１８９）
价可以看出，本文提出的算法具有增强效果好、输入参数少等特点．
关键词： 图像增强；直方图均衡化；子直方图均衡化；极大值搜索；动态削峰；边缘锐化；信息融合
中图分类号： ＴＮ９１１７３ 文献标识码： Ａ 文章编号： ０３７２２１１２（２０１８）１０２３６７０９
电子学报 ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｊｏｕｒｎａｌ．ｏｒｇ．ｃｎ
强．代表性算法如 ＢＢＨＥ（ＢｒｉｇｈｔｎｅｓｓＰｒｅｓｅｒｖｉｎｇＢｉＨｉｓｔｏ ｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）算 法［７］、ＤＳＩＨＥ （ＤｕａｌｉｓｔｉｃＳｕｂＩｍａｇｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）算 法［８］、ＭＭＢＥＢＨＥ （Ｍｉｎｉｍｕｍ ＭｅａｎＢｒｉｇｈｔｎｅｓｓＥｒｒｏｒＢｉＨｉｓｔｏｇｒａｍＥｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）算法［９］、
经典 ＨＥ算法的优点在于时域处理、计算简单、易
于实现，其缺点 主 ［２］ 要为：① 灰度级 个 数 减 小，信 息 熵 下降，局部细节缺失；②算法未考虑图像边缘信息，不能 用于细节增强；③平 均 灰 度 值 固 定．国 内 外 学 者 关 于 经 典 ＨＥ算法的改进可分为五类［２］．第一类是子直方图均 衡化技术 ，主 ［７～１２］ 要 用 于 亮 度 保 护 下 的 图 像对 比度 增