图像增强技术分析研究

摘要：人类感知的外界信息80%以上是通过视觉得到的，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。图像增强是处于图像处理的预处理阶段，它是图像处理的一个重要环节，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用。其目的就是为了改善图像的质量和视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察或机器分析识别的形式，以便从图像中获取更加有用的信息。如何有效地增强图像是图像分析中的一个难点，全文对几类经典的图像增强技术进行了归纳分析，并对一些算法进行了描述。

关键词：图像增强；平滑；锐化

中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2008)29-0451-02

The Study on Methodology for Enhancing the Image

GUAN Xue-mei

(Liaoning University of International Business and Economics,DaLian 116052,China)

Abstract: The human sensation's outside information above 80% is obtains through the vision.Therefore, imagery processing's application domain involves inevitably to the human life and the work aspects. The image intensification is in the imagery processing the pretreatment stage, it is an imagery processing important link, is playing the influential role which in the entire imagery processing process carries on the task. Its goal is to improve the image the quality and the visual effect, either transforms the image suits in the human eye observation or the machine analysis recognition form, in order to gains more useful information from the image. How strengthened the image is effectively in an image analysis difficulty, the full text has carried on the induction analysis to several kind of classical image intensification technology, and has carried on the description to some algorithms.

Key words: enhancing the image; smooth; peaking

1 引言

在实际应用中，由于多方面的原因，如室内外光照度的不均匀，由CCD摄像机获得的图像经过A/D转换、线路传送过程中的干扰等，导致图像质量降低。轻者表现为图像不干净、难以看清细节；严重的则会图像模糊不清，甚至连基本轮廓都看不清，或者图像发生畸变，导致图像的形状和尺寸乃至颜色的失真。这样，在对原始图像分析之前，必须对原始图像的质量进行改善。为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的改善方法或者加强特征的措施称为图像处理。图像增强技术正是在这种情况下所提出的，增强的首要目标就是处理图像, 使其比原始图像更适合于特定应用， 换句话说，图像增强目的就是为了改善图像的的质量。图像增强的通用理论是不存在的。当图像为视觉解释而进行处理时, 由观察者最后判断特定方法的效果[1]。

图像增强[2]是数字图像处理的基本内容之一。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只是将一幅图像中感兴趣的特征有选择地突出而削弱或除去某些不需要的信息，使他的结果对某种特定应用来说比原始图像更合适。需注意“特定”的含义，处理是为了特定的目的去改善图像质量。这里的处理并不能增加原始图像的信息，有时甚至会损失一些信息。但图像增强的结果却能加强对特定信息的识别能力，使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。这样做的主要目的有两个，一是改善图像的视觉效果，提高图像成分的清晰度；二是使图像变得更有利于计算机的处理，如锐化处理可以突出图像边缘轮廓线，方便编程跟踪，或进行各种特征分析。

2 图像增强技术发展现状

图像增强理论（方法）目前尚无统一的权威性定义，因为还没有衡量图像质量的通用标准。从增强处理的作用域出发，图像增强可以分为空域增强方法和频域增强方法两大类[3]。

空域增强方法是直接在图像所在的空间进行处理，也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作。空域增强方法是直接对图像中的像素进行处理，从根本上说是以图像的灰度映射变换为基础的，所用的映射变换类型取决于增强的目的。空域增强方法大致分为三种，它们分别是用扩展对比度的灰度变换、消除噪声的各种平滑方法和增强边缘的各种锐化技术。

频域增强方法是为了有效和快速地对图像进行处理和分析，用图像变换方法将原来的图像空间中的图像以某种形式转换到其它空间中，然后利用该空间的特有性质方便地进行图像处理，最后再转换回原来的图像空间中，从而得到处理后的图像。频域增强方法的关键在于图像的空域或频域变换类型。

3 图像增强方法

为了提取更精确的图像轮廓，需要对其进行平滑去噪、锐化操作，以突出边缘信息，故本文更关注于以下各图像增强方法。

3.1 平滑

平滑[4]是常用的数字图像处理技术之一，它的主要目的是消除各种干扰噪音，这些噪音可能是在图像采集、量化等过程中产生的，也可能是图像传送过程中产生的。其表现是图像信息扰噪音所污损。通常把消除这类噪音的处理方法叫图像的平滑。图像平滑处理方法可分为空域平滑和频域平滑两大类。在频率域，由于噪声通常代表一种高频分量，可以用各种形式的低通滤波器达到平滑的目的。空间域则往往采用模板操作，它实现了邻域运算，即运算后某个像素点的值取决于其自身和邻域点的值。

空域平滑中假定有一幅N×N个像素的图像f(x,y)，模板操作后得到新图像g(x,y)，S为选定的模板窗口，如3×3，S×S， Wm,n为模板矩阵，M为模板矩阵的系数，如1/9，1/16。它采用模板运算来处理图像从而滤掉一定的噪声。常用Box模板和高斯模板来处理图像

频域平滑中常用的低通滤波器：

1) Butterworth滤波器

2) 指数型滤波器

3.2 锐化

锐化[5]与平滑恰恰相反，它通过增强高频分量以减少图像的模糊，加强图像中景物的边缘。图像在经过平滑处理后减少了噪声，但可能会使边缘模糊，这时需要通过锐化突出这些信息。图像锐化处理方法分为空域锐化和频域锐化两大类。

1) 空域中的锐化处理

边缘一般都位于灰度突变的地方，数字图像中可以用灰度差分提取边缘。由于边缘可能具有任意方向，而差分运算是有方向性的，与差分方向一致的边缘难以检测，因此锐化中各向同性是一个很重要的指标。常用梯度运算和拉普拉斯运算来处理空域中的锐化。

2) 频域中的锐化处理

锐化的目的是突出边缘，反映在频谱修改上，就是保留高频段而使低频段受到抑制。最常用的手段是高通滤波，下面列出几种常用的高通滤波器：

Butterworth高通滤波器

从上述分析可以看到，平滑会使图像的边缘变模糊，而锐化处理使模糊的图像清晰化。但是锐化处理在增强边缘效果的同时也增加了图像的噪声。如果要进行锐化处理的图像自身信噪比较低，则可能噪声增加得比信号还快，导致失败。因此，预处理时一般是先去噪（平滑），再进行锐化。[6]

4 总结

图像增强是对图像的低层次处理，处于图像处理的预处理阶段。它是图像处理的一个重要环节，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用。图像增强算法的应用也是有针对性的，尽管增强处理方法多种多样，但并不存在一种通用的、适应各种应用场合的增强算法。本文围绕图像增强算法而展开，在阐明图像增强处理基本方法，如图像平滑、图像锐化、基础上，就几种有代表性的图像增强算法进行了研究分析。

参考文献：

[1] 刘榴娣,刘明奇,党长民.实用数字图像处理[M].北京:北京理工大学出版社,1998.

[2] 贾永红.计算机图像处理与分析[M].武汉:武汉大学出版社,2001.

[3] 徐飞,施晓红.应用图像处理[M].西安:西安电子科技大学出版社,2002.

[4] 阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社,2001.

[5] 李弼程,彭天强,彭波,等.智能图像处理技术[M].北京:电子工业出版社,2004.

[6] 王耀南,李树涛.计算机图像处理与识别技术[M].北京:高等教育出版社,2001.