王慧 冯金顺

摘  要： 针对传统图像感知对比度增强数学模型的图像感知对比度增强效果较差的问题，提出一种基于离散小波变换的图像感知对比度增强数学模型。利用局部均衡直方图、离散小波变换对图像进行灰度处理，利用Ostu算法对图像目标进行分割，并计算灰度分布均衡图像的感知对比度最佳阈值，实现图像感知对比度增强数学模型的构建。为了验证该数学模型的图像感知对比度增强效果，将所提模型与传统模型进行对比实验，实验结果证明该模型的图像感知对比度增强效果优于传统数学模型，说明该模型更适用于图像感知對比度的增强。

关键词： 数学模型; 图像感知; 离散小波变换; 图像灰度处理; 图像分割; 对比实验

中图分类号： TN911.73?34; TP391.4                  文献标识码： A                 文章编号： 1004?373X（2020）19?0019?04

Abstract： In view of the poor effect of the traditional image perceptual contrast enhancement mathematical models， an image perceptual contrast enhancement mathematical model based on discrete wavelet transform is proposed. The image is processed by local equalization histogram and discrete wavelet transform， and then the image object is segmented by Ostu algorithm. The optimal threshold of perceptual contrast of gray?scale distribution balanced image is calculated to realize the construction of image perceptual contrast enhancement mathematical model. In order to verify the image perceptual contrast enhancement effect of the mathematical model， the proposed model is compared with the traditional models. The experimental results show that the image perceptual contrast enhancement effect of the proposed model is better than that of the traditional mathematical models， indicating that the model is more suitable for image perception contrast enhancement.

Keywords： mathematical model; image perception; discrete wavelet transform; image grey processing; image segmentation; contrast experiment

0  引  言

长期以来，显示技术的竞争十分激烈，评价各型号显示设备的核心指标就是颜色特性，而图像感知对比度是颜色特性这一评价指标的重要性能参数。对于各型号的显示设备，其色阶范围就是图像感知对比度这一指标。通常来说，显示设备的图像感知对比度越高，画面就会越具备层次感，图像的锐利度也会越高，也就会呈现出更加清晰的画面;反之，图像感知对比度不足的情况下，画面就会缺乏表现力，显得十分平淡[1]。图像感知对比度的提升对图像灰度层次表现、图像细节表现、图像清晰度表现等都有重要意义。

通常显示行业利用对比率对图像感知对比度这一指标进行描述，这一概念的定义是图像亮场和暗场的亮度对比值。液晶显示屏的背光源通常为持续发光类型，因此其面板无法对光线进行完全阻隔，也就是很难使显示屏出现全黑画面，这导致图像感知对比度长期以来都是液晶显示屏中的弱项，甚至影响屏幕的色彩层次。但是随着液晶显示技术的迅速发展，LCD暗场已经可以做的很低，亮场的制作技术也得到了提高，因此，图像对比率的数值也在不断提升[2]。然而，图像对比率数值的提升并不代表图像感知对比度的提升，必须建立图像感知对比度增强数学模型对二者关系进行研究，因此构建一种基于离散小波变换的图像感知对比度增强数学模型，使图像感知对比度的提升更符合人眼的视物特性，促进图像感知对比度的提升。

1  离散小波变换的图像感知对比度增强数学模型

1.1  图像灰度处理

利用局部均衡直方图、基于离散小波变换对图像进行灰度处理，将图像的各个灰度分布累积概率函数作为图像灰度处理的变换函数[3]。该函数的表达式为：

对[L]灰度级的源图像进行灰度处理，图像的长为[M]，图像的宽为[N]，使源图像的灰度级变成灰度分布更加均匀的状态[4]。图像灰度处理的具体步骤如下：

1） 输入源图像，并对其进行分割，将其分成大小相同、没有重叠的区域。

2） 分别对分割区域的灰度分布累积概率函数进行计算。