1、 - 1 - 本科毕业论文 文献综述 通信工程 直方图 增强 方法综述 摘要： 通过对图像处理和图像 增强 文献的统计，认识到图像 处理 应用广泛 。而图像增强是图像处理过程中十分重要的一个环节。通过对文献整理总结出图像增强的现状和方法。简单介绍了图像增强处理中比较常用的直方图增强方法，包括整体直方图均衡化、局部直方图均衡化和直方图规定化。 关键词 ： 图像增强 ； 直方图均衡 化；整体直方图；局部直方图； 直方图规定化 1、 图像处理及图像 增强 文献统计 随着 计算机与信息技术 的 高速发展，数字图像处理技术也得到快速发展，目前已 涵盖到计算机科学、医学、生物学、 工程学、信息科学等领域。
2、 对 中国学术文献网络出版总库 2000年至 2011年所收录的文献进行统计，搜索出包含“图像处理”这个关键词的文献 52835篇。对这些文献按照学科进行分类统计，结果如图 1所示 图像处理文献计算机方面2589651%自动化技术736414%电信技术42958%电子学20554%工业类508610%生物医学类41258%其他24155%计算机方面自动化技术电信技术电子学工业类生物医学类其他图 1 2000-2011年“图像处理”相关文献在各学科发表的文献数量比例图 从图中可以看出，图像处理目前是一个比较热门 的学科，应用十分广泛 ，在计算机方面的应用占到了所有学科领域的一半 。 - 2 -
3、对图像进行处理时，人们需要图像增强技术来改善图像的质量，以便更好地应用于各种科技领域，所以图像增强是图像处理过程中一个十分重要的环节。 2000年至 2011年，关于图像增强的文献有 5293篇，占图像处理类文献的 9.98%。 可以看出，图像增强技术的发展之所以如此迅速，是和它的广泛应用分不开的，我们可以预测，图像处理在未来社会中将发挥更加重要的作用。 2、图像增强的目的及方法 一般的， 图像处理系统 的 处理流程可以划分为三个阶段 （如图 2）： 图 2 图像处理 基本流程 其中图像预处理阶段 非常 重要， 所以 在对图像进行分析前，必须要对图像质量进行改善，在这就需要用上图像增强技术 。
4、 图像增强技术 的 目的是改善图像 质量 ，针对图像 不同的 应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，扩大图像 中的 特征差别， 以 满足 不同 的需要。 它的原理 是通过 一些方法给原始 图像附加一些信息或 改变它的一些 数据，有选择地突出图像中 人们 感兴趣 部分 的特征或者掩盖图像中 一些次要 特征， 使图像满足人们的需求 1。 图像增强 方法 可分成频域和 空 域两类 2如图 3所示 。 图 3 图像增强方法分类 频域增强法 是 在图像的某个变换域中对变换系数进行处理 , 然后通过逆变换获得增强图像 , 如 ： 傅立叶变换 3、 小波变换 4等 ； 空域方法主要是在空间域内直接对图
5、像像素的灰度值进行处理 , 包括灰度变换 5、直方图修正 6、图像锐化 7等 。 直方图增强方法属于空域预处理 原始图像 抽取图像特征 识别分析 输出图像 图像增强方法 频域增强方法 空域增强方法 傅立叶变换 小波变换 灰度变换 直方图修正 图像锐化 - 3 - 增强法。 3、直方图增强方法概述 3.1 直方图基础 直方图（又叫柱状图），是将一个变量不同等级的频数用柱状线标绘的图表。灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率之间的统计关系。 直方图是一个概率密度函数 ，如果图像的灰度级都集中在很窄的灰度范围内，则表明该图像的灰度取值动态范围小，相应的图像对比度较低；如果图像的灰度级比较均
6、匀地分布在较大的灰度范围内，则表明该图像具有较大的灰度动态范围，相应的图像具有较大的对比度8。 直方图对图像概貌进行了总体描述，从灰度图中，我们可以知道图像的灰度范围、每个灰度级的出现频率、灰度级的分布、整幅图像的平均明暗和对比度等情况，为进一步处理图像提供了重要的依据。通过有针对性地改变直方图的灰度分布状况，使灰度按预期目标分布到整个灰度范围内，便可以达到增强图像的效果 9。 3.2 整体直方图均衡化 直方图均衡是图像增强中简单而有效的方法之一，它的原理是将原图像的直方图变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像。这样处理后图像的反差就会变大、轮廓变得突出、细节更加清晰，达到增强的目的
7、1,9-15 。 从文献 9-15中关于整体直方图部分进行分析、总结。如图 4所示， 以 一张 M级灰度图像为例 ， 可以将其过程分为以下几步 : - 4 - 图 4 整体直方图均衡化增强流程图 将原图中像素灰度值为 rk的替换成 sk,重新显示图像 ,即 为均衡后的图像 。 3.3 局部直方图均衡化 有时我们需要对图像中的一些小区域内的细节进行增强。在这些小区域内，其像素的个数可能对全局变换函数的影响非常非常小。因此，在利用整体增强方法对图像进行增强时，就不一定能保证所感兴趣的小区域得到所期望的增强效果。为了解决这一问题，构造一个基于像素邻域灰度分布的交换函数，将直方图处理的方法移植到局部增
8、强技术中 9。 如图 5所示，以一幅 M N像素的图像为例，局部直方图均衡化增强过程可以分为下面几步： 求出原图的总像素 N ,将其分为 M个灰度级 ,统计各灰度级 rk的像素数 nk 按公式 : nnrp kkr )(计算各灰度级的概率分布 )(kr rp , 得到原图像的直方图 按公式 kj jrkk rPrTs 0 )()(计算原图的直方图累积分布函数 sk(变换函数 ) 取整计算 : sk=int(N-1)sk+0.5 建立眏射对应关系 (rk sk) 以图像的任意一个像素为中心取 W W大小的矩形区域。 对图像中每一点(x,y)，计算以它为中心的矩形区域内的直方图。 对像素点 (x,
9、y)做灰度变换。 - 5 - 图 5 局部直方图均衡化增强流程图 3.4 直方图规 定化 由于均衡化的直方图技术只能产生一种近似均匀的直方图 , 而不适于需要交互作用的图像增强的应用。有时候我们需要增加图像中的灰度级范围，想要把原始图像的直方图转换成指定的直方图，这就需要对直方图进行特定的规定。这方法就是直方图规定化 89，它可看作是对直方图均衡化方法的改进。 如图 6所示，直方图规定化增强过程可以分为以下几步： 图 6 直方图规定化增强流程图 4、总结和展望 通过收集、阅读和整理文献，了解了几种基于直方图图像增强的算术原理。 传统 直方图均衡化方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像 非常有用
10、，这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作，如果已知均衡化函数，那么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。 但传统 直方图均衡化方法 有 2个 缺点： （ 1） 变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； （ 2） 某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。 因此，基于传统直方图均衡化方法，找到一个改进方法，改善、解决全部或其中一个缺点，将是未来直方图均衡处理的研究方向。 参考文献 1 马琳，于宁 .数字图像增强算法分析 J.交通科技与经济， 2011(01)： 122-125. 2 章毓晋 .图像处理和分析 M.北京 :清华大学出版社 ,1999:121-
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12、望的概率密度函数，求出变换函数 G(z) 计算逆变换z=G-1(v)函数，建立映射关系 - 6 - 7 Giovanni RP.A cubic unsharp masking technique for cont rast enhancementJ. Signal Proc,1998,67:211-222. 8 汪志云，黄梦为，胡钋，饶强 .基于直方图的图像增强及其 MATLAB实现 J.计算机工程与科学， 2006(02)： 54-56. 9 龙清 .直方图图像增强 技术 J.电脑知识与技术， 2011(04)： 883-886. 10 李耀辉，刘保军 .基于直方图均衡的图像增强 J.华北科
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