刘 莉,刘 珊,钱雪飞

(1 北华航天工业学院电子与控制工程学院,河北廊坊 065000;2 北华航天工业学院机电工程学院,河北廊坊 065000; 3 中国石油管道局工程有限公司,河北廊坊 065000)

0 引言

图像增强是数字图像处理的一个重要分支,它能改善人的视觉效果,比如突出图像中目标物体的某些特点、提取目标的特征参数等,这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解[1]。图像在形成过程中最常见的一种图像问题是对比度降低,因此,需要对图像进行增强处理,即突出图像中感兴趣的部分,减弱或去除不需要的信息,增加图像的对比度,从而加强有用信息,得到一种更加实用的图像或者便于进行分析处理的图像。

为了提高图像对比度,学者们提出了很多基于图像对比度的增强算法,如全局对比度拉伸算法、直方图均衡化等[2-3],这样的算法可以使图像灰度级的全部动态范围得到充分的利用,但是并不能有效增强某一目标区域的对比度。为此,又有许多专家提出局部对比度增强算法,例如小波理论[4]、局部对比度拉伸[5]、数学形态学[6]等。小波算法可以提取不同尺度上有用的图像特征,但一些图像细节并不能得到有效的增强效果,而且结果图像并不是很清晰;局部对比度拉伸能够改变某个区域的像素灰度值,但这种变换仅仅能够改变局部灰度值的统计数据,而不能区分一块区域上灰度值的连续变化和在一块区域中由于某个特征(明亮或暗淡)存在引起的灰度变化两者之间的区别,使得图像在两类情况下都均衡地拉伸对比度,导致不需要的对比度增强结果;数学形态学,是实现对比度增强的一类重要算子。……