基于高通滤波器的图像增强方法.pdf

Vol10　No24　A ug20 10 第 10卷 　第 24 期 　20 10年 8月 科 　学 　技 　术 　与 　工 　程 　 (2010)　 Science Technology and Engineering 　20 10　SciTechEngng 基于高通滤波器的图像增强方法 刘锦辉 　曾伟文 (湖南师范大学生命科学学院 ,长沙 4 10081) 摘 　要 　分析了传统的直方图均衡算法导致图像细节信息丢失和噪声放大的问题 ,提出一种新的直方图均衡算法 ,能够在增 强图像整体视觉效果的同时 ,较好的保持图像细节 ,对图像噪声也具有一定的抑制作用 。实验结果表明 ,该算法具有较好的 性能 。 关键词 　图像处理 　　直方图　　图像增强 　　直方图均衡 中图法分类号 　TN 91173; 　　　　文献标志码 　A 　　图像对 比度增强可以分为局部对 比度增强和 数为基础 ,其变换函数取决于图像灰度直方图的累 整体对比度增强 [ 1 ] 。局部对 比度增强可 以增强图 积分布函数 。它对整幅图像进行同一个变换 ,也称 像的内部细节 ,而整体对比度增强可以扩大图像灰 为全局直方图均衡化 [ 7 ] 。直方图均衡化处理是一 度值的动态范围。直方图均衡算法本质上是有选 种修改图像直方图的方法 ,它通过对直方图进行均 ( 择地增强图像 中的某些信息 占有较多像素的灰 衡化修正 ,可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分 ) ( 度 ,简称低频灰阶 而抑制另一些信息 占有较少像 布 ,增大反差 ,使图像的细节变得清晰 。 ) 素的灰度 ,简称高频灰阶 。经过直方图均衡处理 直方图均衡化的具体步骤有如下三步 : 之后 , 占有较少像素的灰度被合并 ,其灰度范围被 第一步 , 根据公式计算原 图像 的灰度直方 图 压缩 ,而占有较多像素的灰度范围被拉伸 。一般来 p r : k 说 , 图像中区域之间的边界 占有较少像素 , 却包含 nk P ( r ) = ( k = 0, 1, 2, …, 255) ( 1) k 着重要的结构信息 ,直方图均衡化算法对于低频灰 N 阶的合并将导致图像细节的丢失 ,对图像的边界信 ( )