刘艳莉,陈 燕,桂志国

(中北大学电子测试技术国家重点实验室,山西太原 030051)

数字图像处理技术的使用越来越广泛,已覆盖在医学、工业探测、生物等各个方面.一般的数字化图像都存在噪声且对比度差等缺陷,给图像的进一步检测、识别带来很大的不便.图像增强是图像处理技术中最基本也是最重要的方法之一,增强的目的是突出图像某些特点的信息,改善图像的视觉效果,所以对图像进行增强是非常必要的.

数字图像增强方法有很多种,如直方图均衡法、线性或非线性对比度拉伸法、模糊增强法、反锐化掩膜法、小波变换法等.直方图均衡法[1-2虽然可以有效地调整图像直方图以增加对比度,但增强效果不明显.线性或非线性灰度拉伸法对图像有一定的增强作用,但是作用有限,不能够针对图像细节进行强化.对比度增强法[3]是在空域中,增强图像目标与背景的灰度反差,在一定程度上突出了细节特征,但效果有限.传统的模糊增强法[4-6]利用图像邻域之间存在的模糊性,与人的视觉机理相匹配,在模糊域内对图像进行变换,以增强图像的视觉效果,但具体细节不能较好地显示.反锐化掩膜法[7]是图像增强经常用到的方法,该方法简单易行,且可增强图像的微小细节,但对噪声非常敏感,影响图像的识别.小波变换法[8]中,利用模糊规则自适应计算非线性细节增益函数,然后把增益函数与小波系数相乘,最终通过小波逆变换得……