肖 汉, 肖诗洋, 孙陆鹏, 郭宝云

(1.郑州师范学院 信息科学与技术学院, 郑州 450044; 2.东北林业大学 土木工程学院, 哈尔滨 150040;3.山东理工大学 建筑工程学院, 山东 淄博 255000)

0 引 言

在图像的采集、传输和处理等过程中, 经常受到外部噪声和光照不均匀等各种环境影响, 图像质量会严重降低, 有必要对图像进行增强处理[1]。图像直方图是图像处理中一种十分重要的图像增强工具, 在军事、航空、商业等领域有广泛的应用。该算法的理论基础是概率统计, 通过对图像中像素点值的计算对图像直方图进行变换, 从而达到图像增强的目的[2]。图像增强往往要求做到实时、快速，而面对海量图像数据、算法复杂度不断增加, 图像增强的高效快速处理面临着新的挑战[3]。

对于提高图像对比度和直方图均衡算法的性能, 引发了很多学者的关注和研究。为了提高水下图像对比度, Wong等[4]提出了一种采用并行结构的的差分灰度直方图均衡算法。为了在平均亮度保持和对比度增强之间取得折衷, Khan等[5]采用自适应直方图均衡增强血管和背景之间的差异性；陈松等[6]提出了基于数字信号处理器(digital signal processor, DSP)的图像直方图均衡算法的优化方法, 执行效率提升了6.02倍；齐建玲等[7]利用FPGA的并行处理能力, 对直方图均衡算法进行优化设计, 将处理速度提升1倍；占正峰等[8]提出了基于GPU的直方图均衡化并行算法，充分利用GPU的并行处理能力, 获得了24.96倍加速比；Mahmud等[9]利用OpenCL并行计算方式实现了直方图均衡并行算法, 大大减少了系统消耗的时间。……