徐 艳,史再峰,李斌桥,庞 科

(天津大学电子信息工程学院,天津300072)

视频图像的邻域统计直方图均衡化增强算法

徐 艳,史再峰,李斌桥,庞 科

(天津大学电子信息工程学院,天津300072)

针对视频监控图像相邻帧之间场景变化小的特点,提出一种适用于视频图像的邻域统计直方图均衡化算法来提升图像的对比度。根据相邻视频帧的场景相关性,对图像当前帧进行邻域信息统计,利用Laplace算子得到前一帧图像中的背景和细节信息,从而选择合适的增强参数,生成视频图像的优化直方图。使用优化后直方图的均值点将其分割成2个部分得到各自的变换函数,对视频图像进行直方图均衡化操作。实验结果表明,该算法能够提升视频图像的对比度,保持图像的平均亮度,减弱过增强现象,保留视频中兴趣区域的细节信息。可以获得的最小绝对平均亮度误差值为1.474 1,最大熵值为7.099 3,最大峰值信噪比值为20.671 0。

视频图像增强;邻域统计;对比度提升;直方图均衡化;优化直方图;拉普拉斯算子

1 概述

摄像机、监控系统等获得的视频图像成为人们获得信息的重要来源,能否获得高质量的视频图像对于人们快速准确地分析图像中蕴含的有用信息具有重要的意义。然而这类视频图像的质量往往受到天气、光线、仪器设备等多种因素的影响。在恶劣的天气条件下,图像会产生严重的退化,画面的色彩出现偏差,景物的细节难以分辨。因此,需要对视频图像作增强处理。……