基于直方图的暗背景图像自适应增强
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２０ ０ ６年 １ 月 １ 第 ６期
南 京 晓 庄 学 院 学 报
Ｊ ＲＮＡＬ ＯＦ ＮＡＮ Ｉ Ｇ Ｉ ＯＵ ＪＮ Ｘ ＡＯＺ ＨＵＡＮＧ ＵＮＩ ＲｓｒＹ ＶＥ ｒ ］
Ｎ ｖ ．０ ６ ｏ ．２０
Ｎ ．６ ｏ
基于直方 图的暗背景 图像 自适应增强
关键词 ： 增 强 ； 图像 暗背景 ； 方 图 ； 直 自适 应
中图分类号 ：Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４ 文献标识码 ： Ａ 文章编 号 ：０ ９— ９ ２ ２０ ）６－０７ ０ １０ ７ ０ （０ ６ ０ ０ ２— ４
１ 图像 自适应 增强
为了用计算机处理 图像 ， 必须把图像作 为数值来表示． 数字 图像就是二维平 面上 的灰度分布． 图像 设 灰 ｒ ０ 黑 ）ｒ ２５ 白） 原图像像素灰度的分布函数为 Ｐ（ ） Ｐ ｒ 分布越不 均匀 ， ＝ （ ，＝ ５ （ ， ｒ． （） 所呈现 的图像就越
２５ ５
ｏ ￣ｕ ｕ ｔ
ｖ１
０ ０ ｉｐ ｔ ｎ ｕ ２５ ５ ０ ｘ ｌ ｉｐ ｔ ｎ ｕ ２５ ５
图 ３ 变换 曲线
图 ４ 变换 曲线
图３ 为一符合要求的灰度变换曲线 ， 其数学表达式为 ：
＝
字 ｓ ） ｛ｉ Ｌｎ 詈
一
式 中： Ｄ ０～ 灰度级范围 ， 该范围中灰度直方图非 ０ 属于 ０到 １这样 的一个 ／ 可降低较暗的物体 的对 ； ． （） 比度而加强灰度级处于中间范围 的物体 的对 比度 ， 且 取值越大 ， 效果越 明 ． 但这种拉伸效果并不明 显， 所以可采用分段的非线性变换函数 ， 其优点在于除了可实现以上作用外 ， 还可以使处于中间范围的灰度 级得到大幅度的拉仲 ， 进一步增强图像的对 比度和层次感 ．
／ ）＝ ＜ ＋Ｃ （ ＾— Ｄｆ ）
Ｐｒ （１ Ｐｒ ｌ ） Ｐ ）
０
０
（） ２
Ｐｆ） ｒ
０
（） ４
（） ５
（） ６
图 ２ 种典型灰度直方图分布 ６
其 中， 为灰度级的最大值 ， Ｄ 参数 ｃ定义了中间灰度范围内的增加（ ０ 或减少（ ０ 量． Ｃ＞ ） Ｃ＜ ） 该变 换函数可适用于图 ２中的（ ） （ ） ２ 、４ 情况． 这里只重点讨论一种用于较大面积暗背景 图像增强的非线性变换函数．
ｉｐ ｔ ｎ ｕ
２５ ５
图 １ 变换曲线
收稿 日期 ： ０ ０ ２ ６— ９—１ ０ ３
修 改 日期 ：０ ６—１ ７ ２０ ０—１
作者简 介 ： 武英（９Ｏ ）南 京晓庄 学院物理学讲师 ， 士 １７一 ， 硕
一
７２ 一
维普资讯
的灰度级而只使暗像素和亮像素做较小的改变， 这种灰度变换函数的一个例子为 ：
武 英
（ 南京晓庄学 院 物理 系 ， 江苏 南京 ２０ １ ） １０ ７
摘 要： 图像增像是图像 处理的一个重要步骤之一， 而直方图均衡化是经典图像信 息增强算法 之一 ， 但它并不是对于所有图像均适用． 本文提 出了一种 暗背景 图像 自 适应增强的算法 ， 根据直方 图对 图像 进行 分 类 ， 对属 于暗 背景 的 图像 采 用 Ｓ形 非线性 函数 进行 增 强．
不符合一般的观看要求． 设想 ， 如果 占图像 中像素 的绝大 多数都集 中在少数 几个灰度级 内， 次感不强． 层
灰度级少 ， 俗称“ 灰度级拉不开” 图像就会 给人灰蒙蒙的模糊感． ， 如果用一个非线性变换函数对灰度级进 行拉伸 ， 就可以增强整幅图像的层次感．
从灰度概率分布密度的角度来讲 ， 灰度直方图均衡化 的概念是利用非线性变换函数使灰度概率密度分 布均匀些． 对于一些本身就有暗背景或包含暗景物的图像 ， 利用直方图均衡化的方法不仅不会改善 图像 的观
运算将产生输出图像 ， 后者的每一个像素点的灰度值仅由输入像素点的一个 ， 邻域内的几 个像 素点 的灰 度值决定． 以点运 算不会 改变 图像 的空 间 所
关 系 ． 引
这里用 的一种图像增强函数实际上是一种非线性 的单调点 的运算 ， 。ｔ ｔ ｕｕ ｐ 这种变换 函数处处有着有限的正斜率 ， 并保留了图像 的基本外貌 ， 但并不 限于线性运算 ， 非线性点运算可根据其对 中间范 围的灰度级 的运算而进 行分 类． 变换曲线如图 １ 所示表示一种类型的灰度变换函数 ， 它增加其中间范围 ０ ０
由图２的（ ） （ ） （） 来自 ，３ ，５ 可知 ， 符合该种情况 ， 说明具有黑色背景或大面积的黑场景． 对于这一类图像 ， 一般 不要在灰度较暗的区域进行灰度级的拉伸（ 原因如上所述）所以对此类图像所做的变换应为： １ 在暗处进行 ． （）
灰度级压缩（ ） ２ 在其他区域进行灰度级拉伸， 这样可使图 像层次分明， 要实现这样的一个变换， 可选用一个 形的 灰度变换函数， 使函数中间部分的斜率大于 ｌ而两端处斜率小于 １如图３ ， ， 所示
） ＝
ｓ 号 ｉ ） ｎ
［ 叫一 圳
应增强的基本思想…． 常见图像的灰度直方 图一般有 ６ 种典型分布情况 ， 建立与其对应的灰度变换 函数 ， 自适应的选择应 并
用， 可获得较好的图象增强效果 ．
２ 适 用于有 大面积暗背景 图像 的变换 函数
点运算 ， 能让用户改变图像占据的灰度范围． 当显示一幅图 像时， 其作用尤其明显 ， 对于一幅输入图像， 经过点
赏性 ， 反而会破坏图像原有的艺术效果 ， 因为在这种 图像 中 ， （ 大部分像 素都集 中在几个较低的灰度级上 ， 若 采用直方图均衡化的方法 ， 虽然拉开了灰度等级 ， 但却使暗物体变成为亮物体 ， 以直方 图均衡化 的方法在 所 此并不适用）所 以要对于不同图像做具体分析 ， ， 选用不同的变换 函数对相映图像作处理 ， 这就是图像 自适
２０ ０ ６年 １ 月 １ 第 ６期
南 京 晓 庄 学 院 学 报
Ｊ ＲＮＡＬ ＯＦ ＮＡＮ Ｉ Ｇ Ｉ ＯＵ ＪＮ Ｘ ＡＯＺ ＨＵＡＮＧ ＵＮＩ ＲｓｒＹ ＶＥ ｒ ］
Ｎ ｖ ．０ ６ ｏ ．２０
Ｎ ．６ ｏ
基于直方 图的暗背景 图像 自适应增强
关键词 ： 增 强 ； 图像 暗背景 ； 方 图 ； 直 自适 应
中图分类号 ：Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４ 文献标识码 ： Ａ 文章编 号 ：０ ９— ９ ２ ２０ ）６－０７ ０ １０ ７ ０ （０ ６ ０ ０ ２— ４
１ 图像 自适应 增强
为了用计算机处理 图像 ， 必须把图像作 为数值来表示． 数字 图像就是二维平 面上 的灰度分布． 图像 设 灰 ｒ ０ 黑 ）ｒ ２５ 白） 原图像像素灰度的分布函数为 Ｐ（ ） Ｐ ｒ 分布越不 均匀 ， ＝ （ ，＝ ５ （ ， ｒ． （） 所呈现 的图像就越
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图 ３ 变换 曲线
图 ４ 变换 曲线
图３ 为一符合要求的灰度变换曲线 ， 其数学表达式为 ：
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一
式 中： Ｄ ０～ 灰度级范围 ， 该范围中灰度直方图非 ０ 属于 ０到 １这样 的一个 ／ 可降低较暗的物体 的对 ； ． （） 比度而加强灰度级处于中间范围 的物体 的对 比度 ， 且 取值越大 ， 效果越 明 ． 但这种拉伸效果并不明 显， 所以可采用分段的非线性变换函数 ， 其优点在于除了可实现以上作用外 ， 还可以使处于中间范围的灰度 级得到大幅度的拉仲 ， 进一步增强图像的对 比度和层次感 ．
／ ）＝ ＜ ＋Ｃ （ ＾— Ｄｆ ）
Ｐｒ （１ Ｐｒ ｌ ） Ｐ ）
０
０
（） ２
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（） ４
（） ５
（） ６
图 ２ 种典型灰度直方图分布 ６
其 中， 为灰度级的最大值 ， Ｄ 参数 ｃ定义了中间灰度范围内的增加（ ０ 或减少（ ０ 量． Ｃ＞ ） Ｃ＜ ） 该变 换函数可适用于图 ２中的（ ） （ ） ２ 、４ 情况． 这里只重点讨论一种用于较大面积暗背景 图像增强的非线性变换函数．
ｉｐ ｔ ｎ ｕ
２５ ５
图 １ 变换曲线
收稿 日期 ： ０ ０ ２ ６— ９—１ ０ ３
修 改 日期 ：０ ６—１ ７ ２０ ０—１
作者简 介 ： 武英（９Ｏ ）南 京晓庄 学院物理学讲师 ， 士 １７一 ， 硕
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７２ 一
维普资讯
的灰度级而只使暗像素和亮像素做较小的改变， 这种灰度变换函数的一个例子为 ：
武 英
（ 南京晓庄学 院 物理 系 ， 江苏 南京 ２０ １ ） １０ ７
摘 要： 图像增像是图像 处理的一个重要步骤之一， 而直方图均衡化是经典图像信 息增强算法 之一 ， 但它并不是对于所有图像均适用． 本文提 出了一种 暗背景 图像 自 适应增强的算法 ， 根据直方 图对 图像 进行 分 类 ， 对属 于暗 背景 的 图像 采 用 Ｓ形 非线性 函数 进行 增 强．
不符合一般的观看要求． 设想 ， 如果 占图像 中像素 的绝大 多数都集 中在少数 几个灰度级 内， 次感不强． 层
灰度级少 ， 俗称“ 灰度级拉不开” 图像就会 给人灰蒙蒙的模糊感． ， 如果用一个非线性变换函数对灰度级进 行拉伸 ， 就可以增强整幅图像的层次感．
从灰度概率分布密度的角度来讲 ， 灰度直方图均衡化 的概念是利用非线性变换函数使灰度概率密度分 布均匀些． 对于一些本身就有暗背景或包含暗景物的图像 ， 利用直方图均衡化的方法不仅不会改善 图像 的观
运算将产生输出图像 ， 后者的每一个像素点的灰度值仅由输入像素点的一个 ， 邻域内的几 个像 素点 的灰 度值决定． 以点运 算不会 改变 图像 的空 间 所
关 系 ． 引
这里用 的一种图像增强函数实际上是一种非线性 的单调点 的运算 ， 。ｔ ｔ ｕｕ ｐ 这种变换 函数处处有着有限的正斜率 ， 并保留了图像 的基本外貌 ， 但并不 限于线性运算 ， 非线性点运算可根据其对 中间范 围的灰度级 的运算而进 行分 类． 变换曲线如图 １ 所示表示一种类型的灰度变换函数 ， 它增加其中间范围 ０ ０
由图２的（ ） （ ） （） 来自 ，３ ，５ 可知 ， 符合该种情况 ， 说明具有黑色背景或大面积的黑场景． 对于这一类图像 ， 一般 不要在灰度较暗的区域进行灰度级的拉伸（ 原因如上所述）所以对此类图像所做的变换应为： １ 在暗处进行 ． （）
灰度级压缩（ ） ２ 在其他区域进行灰度级拉伸， 这样可使图 像层次分明， 要实现这样的一个变换， 可选用一个 形的 灰度变换函数， 使函数中间部分的斜率大于 ｌ而两端处斜率小于 １如图３ ， ， 所示
） ＝
ｓ 号 ｉ ） ｎ
［ 叫一 圳
应增强的基本思想…． 常见图像的灰度直方 图一般有 ６ 种典型分布情况 ， 建立与其对应的灰度变换 函数 ， 自适应的选择应 并
用， 可获得较好的图象增强效果 ．
２ 适 用于有 大面积暗背景 图像 的变换 函数
点运算 ， 能让用户改变图像占据的灰度范围． 当显示一幅图 像时， 其作用尤其明显 ， 对于一幅输入图像， 经过点
赏性 ， 反而会破坏图像原有的艺术效果 ， 因为在这种 图像 中 ， （ 大部分像 素都集 中在几个较低的灰度级上 ， 若 采用直方图均衡化的方法 ， 虽然拉开了灰度等级 ， 但却使暗物体变成为亮物体 ， 以直方 图均衡化 的方法在 所 此并不适用）所 以要对于不同图像做具体分析 ， ， 选用不同的变换 函数对相映图像作处理 ， 这就是图像 自适