于天河 孟雪 潘婷 兰朝凤

摘 要：对比度受限的自适应直方图均衡是一种提高图像的局部细节有效的算法（简称为自适应变换CLAHE）。针对它在应用过程中存在对比度和过度拉伸噪声增强问题，提出了一种有效的图像增强方法，命名为CLAHE离散小波变换，它结合了CLAHE与离散小波变换。首先，原始图像由离散小波变换分解为低频和高频部分。然后，分别使用CLAHE增强低频系数和对高频带小波系数进行滤波，以限制噪声增强。这是因为高频分量对应于细节信息，低频部分包含雾霾图象的大部分噪声。最后，通过采取新的系数小波逆变换重建图像。

关键词：图像增强;小波变换;雾霾图像

DOI：10.15938/j.jhust.2018.06.018

中图分类号： TP391

文献标志码： A

文章编号： 1007-2683（2018）06-0100-05

Abstract：Contrast limited adaptive histogram equalizationCLAHE） is an efficient algorithm to improve the local details of an image. In this paper we propose an image enhancement method named CLAHE Discrete Wavelet Transform to solve the problem of contrast and overstretched noise in the application process，which combines CLAHE and discrete wavelet transform. This method consists of three major steps： First the original image is decomposed into low frequency and high frequency by the discrete wavelet transform. Then the low frequency coefficients are enhanced by CLAHE and the high frequency coefficients is filtered to limit the noise enhancement. This is because the high-frequency component corresponding to the details the low frequency portion comprises most of the noise image haze. Finally reconstruct the image by taking inverse discrete wavelet transform of the new coefficients.

Keywords：image enhancement; discrete wavelet fransform; haze image

0 引 言

雨、雪、霧霾天等恶劣天气下能见度差，是计算机视觉许多应用中的一个难题。恶劣天气时，除空气分子外，大气中的粒子还有小水滴和冰晶颗粒，且半径远大于分子半径，对光线的散射的影响较大，这会导致一个场景的可见度变差。这种情况下拍摄图片图像变得模糊，对比度下降，不利于人眼观察。作为一种为图像和视频显著处理技术，对比度增强，能有效地提高人眼对图像的感知和识别及图像的视觉质量。

目前许多对比度增强技术已被引入，用以提高图像的对比度。主要可以分为空间域和频域图像增强两大类[1]。常用空域增强方法有直方图均衡增强，包括全局直方图均衡和局部直方图均衡，前者对雾霾图像增强效果不够好，由于是全局图像增强，效果不可控，不能突出图像中的目标信息。……