基于直方图均衡化图像增强的改进方法

【摘要】文章以matlab语言为背景，研究了直方图均衡化图像增强，分析了传统的直方图均衡化图像增强方法的弊端，给出了改进方法，并用实验结果证明了改进方法的优越性。

【关键词】直方图；直方图均衡化；图像增强

1.引言

一幅图像的灰度级分布范围过窄的话，比如灰度分布在较低的、较高的灰度区域或者集中分布在某个区域，则图像就会显得偏暗、偏亮或者对比度不高，直方图均衡化可以使图像的整体对比度增强，扩大图像灰度值的动态范围。直方图均衡化是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，是对原图像的灰度值进行非线性拉伸，重新分配图像的像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同，把原图像的直方图分别改变成均匀分布的直方图。直方图均衡化的目的就是要寻找灰度变换函数，该函数产生有均匀直方图的输出图像，也就是得到一幅灰度级丰富且动态范围大的图像。

4.结束语

直方图均衡化可以使图像的整体对比度增强，扩大图像灰度值的动态范围。但是，传统直方图均衡化过程中灰度级的“归并”，即灰度级数目的减少，将会导致图像中的边缘和细节信息丢失和增大噪声的缺点。本文提出了一种改进算法，可以使用高斯低通滤波器先对图像进行滤波处理，把图像的高低频分量分开，经过高斯低通滤波器滤波后，图像中的低频分量会通过，利用原图像减去得到的低频分量就可得到高频分量，将得到的低频分量使用传统的直方图均衡化方法增强对比度，最后再将传统直方图均衡化的低频分量与高频分量线性加和，即可得到最终的结果图像。实验结果表明，本文算法增强后的图像整体视觉效果较好，能较好的保存图像的细节，信息熵大，图像直方图具有更多的灰度级。

参考文献

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作者简介：张琳梅（1981—），女，河南信阳人，硕士，信阳农林学院计算机科学系讲师，主要研究方向：数字图像处理。