常大俊
【摘要】圖像增強是指按特定的的需要採用特定的方法突出圖像中的某些信息，同時削弱和去除無關信息。本文圍繞圖像增強基本算法進行了比較，分析了各自的優缺點並指明了最佳適用場景。
【關鍵詞】圖像；圖像增強；算法お
The Analysis of The Basic Algorithm to The Image Enhancement
Chang Da—jun
（Changchun Architecture & Civil Engineering CollegeChangchunJilin130607）
【Abstract】Techniques of image enhancement aim at improving the interpretability or perception of information in images for human viewers，eliminating or attenuating unneeded information. This paper is developed according to the algorithm of image enhancement， and systematically investigated and compared. The advantage and defect of the above—mentioned algorithms as well as the suitable application of them.
【Key words】Image；Image Enhancement；Arithmeticお
1. 圖像增強意義
圖像增強是數字圖像處理過程中的重要研究技術。但條件影響致使獲得圖像效果不佳，這就要使用圖像增強技術來改善視覺效果，如突出特點、提取特徵參數等，都有利於對目標的識別、跟蹤等。因此，在各個領域中都有應用。
2. 圖像增強基本方法
2.1空域鄰域基本理論。
空域濾波是基於模板卷積，對圖像中任意點的像素點（x，y）進行m×n掩模處理得到的響應，其公式如下所示：
R=W1Z1+ W2Z2+ …+W﹎n猌﹎n=∑mn i=1 W璱Z璱（1）
W為掩模係數，z為對應像素灰度值， mn為包含像素點總數。主要步驟為：ィ1）模板在圖像中移動，並將模板中心與某個像素位置重合。ィ2）讀取模板下各對應像素的灰度值，並與模板係數相乘，所得乘積累加。ィ3）將和賦值給模板中對應位置的像素。常用技術：鄰域平均法、中值濾波法等。
圖1均值濾波
2.2頻域圖像增強方法的基本理論。
頻域增強是利用圖像變換技術將原圖像空間中的圖像以某種形式轉換到其它空間中，然後利用該空間特有性質進行圖像處理，最後再轉換回原圖像空間中，致使獲得處理後的圖像。主要步驟是：ィ1）選擇變換技術，將原圖像變換到頻域空間。ィ2）在頻域空間中，依據處理目的設計轉移函數同時進行處理。
（3）將所得結果用反變換得到增強後圖像。頻域圖像增強技術：低通濾波、高通濾波、帶通帶阻濾波。
3. 實驗分析
3.1空域鄰域實驗分析。
3.1.1鄰域平均法。
以圖像自帶的eight.tif為例，對其人為地添加少量椒鹽噪聲，然後利用不同大小模板的均值濾波對其進行去噪處理。結果如圖1所示：
從圖1中可以看出，均值濾波去噪時，模板大小的選取至關重要，一般來說，模板越大，去噪能力越強，但同時也會是圖像變得模糊。就像圖1所示一樣，選用3×3模板時，噪聲雖然被減弱，但是仍能清晰得看見噪聲的痕跡，選用5×5模板時，噪聲被進一步減弱，但是圖像變得比使用3×3模板時更模糊，而選用7×7模板時，噪聲基本消失不見，但是圖像也有些模糊不清了。
圖2中值濾波
3.1.2中值濾波法。
如果既要消除噪聲又要保持圖像的細節，可以使用中值濾波器。原因是由於中值濾波不是簡單地取平均值，因此所產生的模糊比較少。結果如圖2所示：
從圖2中可以看出，儘管這裡人為添加的噪聲較多，但中值濾波仍然較好地濾去了椒鹽噪聲，且克服了均值濾波所帶來的圖像模糊現象。同時，也可以看到，去噪後的圖像邊緣保留了個別的噪聲點，這是因為圖像的解析度不是3×3的整數倍，其右側補0，而這些噪聲點的灰度值位於中值排序的中間。
圖3椒鹽噪聲的巴特沃斯地通過濾波
圖4椒鹽噪聲的指數低通濾波圖像
3.2頻域圖像實驗分析。
3.2.1巴特沃斯低通濾波器。
對人為添加了少量噪聲的圖像pout.tif進行巴特沃斯低通濾波。結果如圖3所示：
從圖3可以看出，處理前的圖像對比度雖然較高，但是噪聲點太多。經過巴特沃斯低通濾波處理以後，噪聲雖然消失，但圖像相比處理前更為模糊，且圖像中有明顯的振鈴現象。這是因為噪聲點主要存在於高頻段，而低通濾波允許處於低頻段的像素通過，這就使得處於高頻段的噪聲點和圖像輪廓邊緣無法通過，因此圖像變得模糊不清。
3.2.2指數低通濾波器。
對人為添加了少量椒鹽噪聲的圖像pout.tif進行指數低通濾波。結果如圖4所示：
從圖4可以看出，與圖3相比，處理後的圖像效果並沒有明顯改善，甚至圖像變得更模糊了，造成這種現象的原因與在巴特沃斯低通濾波中產生模糊的原因基本相同，唯一不同的是在處理過程中引用的處理公式不同，也正是因為這一點，與巴特沃斯低通濾波相比，指數低通濾波的振鈴現象有所緩解。
4. 結束語
圖像增強技術是現今在計算機方面研究的重點內容，通過對有關基本方法的介紹來了解圖像技增強術在今後應用的領域。
參考文獻
[1]柏春嵐.基於空域圖像的研究與分析[J].河南城建學院學報，2011年1月，第20卷第1期：57～60.
[2]賈小軍.基於MATLAB的圖像增強技術研究[J].渭南師範學院學報，2008年3 月，第23卷第2期：68～70.
[3]張娜.數字圖像增強的方法.大眾科技報[J]，2006年，第8期：27～28.
【摘要】圖像增強是指按特定的的需要採用特定的方法突出圖像中的某些信息，同時削弱和去除無關信息。本文圍繞圖像增強基本算法進行了比較，分析了各自的優缺點並指明了最佳適用場景。
【關鍵詞】圖像；圖像增強；算法お
The Analysis of The Basic Algorithm to The Image Enhancement
Chang Da—jun
（Changchun Architecture & Civil Engineering CollegeChangchunJilin130607）
【Abstract】Techniques of image enhancement aim at improving the interpretability or perception of information in images for human viewers，eliminating or attenuating unneeded information. This paper is developed according to the algorithm of image enhancement， and systematically investigated and compared. The advantage and defect of the above—mentioned algorithms as well as the suitable application of them.
【Key words】Image；Image Enhancement；Arithmeticお
1. 圖像增強意義
圖像增強是數字圖像處理過程中的重要研究技術。但條件影響致使獲得圖像效果不佳，這就要使用圖像增強技術來改善視覺效果，如突出特點、提取特徵參數等，都有利於對目標的識別、跟蹤等。因此，在各個領域中都有應用。
2. 圖像增強基本方法
2.1空域鄰域基本理論。
空域濾波是基於模板卷積，對圖像中任意點的像素點（x，y）進行m×n掩模處理得到的響應，其公式如下所示：
R=W1Z1+ W2Z2+ …+W﹎n猌﹎n=∑mn i=1 W璱Z璱（1）
W為掩模係數，z為對應像素灰度值， mn為包含像素點總數。主要步驟為：ィ1）模板在圖像中移動，並將模板中心與某個像素位置重合。ィ2）讀取模板下各對應像素的灰度值，並與模板係數相乘，所得乘積累加。ィ3）將和賦值給模板中對應位置的像素。常用技術：鄰域平均法、中值濾波法等。
圖1均值濾波
2.2頻域圖像增強方法的基本理論。
頻域增強是利用圖像變換技術將原圖像空間中的圖像以某種形式轉換到其它空間中，然後利用該空間特有性質進行圖像處理，最後再轉換回原圖像空間中，致使獲得處理後的圖像。主要步驟是：ィ1）選擇變換技術，將原圖像變換到頻域空間。ィ2）在頻域空間中，依據處理目的設計轉移函數同時進行處理。
（3）將所得結果用反變換得到增強後圖像。頻域圖像增強技術：低通濾波、高通濾波、帶通帶阻濾波。
3. 實驗分析
3.1空域鄰域實驗分析。
3.1.1鄰域平均法。
以圖像自帶的eight.tif為例，對其人為地添加少量椒鹽噪聲，然後利用不同大小模板的均值濾波對其進行去噪處理。結果如圖1所示：
從圖1中可以看出，均值濾波去噪時，模板大小的選取至關重要，一般來說，模板越大，去噪能力越強，但同時也會是圖像變得模糊。就像圖1所示一樣，選用3×3模板時，噪聲雖然被減弱，但是仍能清晰得看見噪聲的痕跡，選用5×5模板時，噪聲被進一步減弱，但是圖像變得比使用3×3模板時更模糊，而選用7×7模板時，噪聲基本消失不見，但是圖像也有些模糊不清了。
圖2中值濾波
3.1.2中值濾波法。
如果既要消除噪聲又要保持圖像的細節，可以使用中值濾波器。原因是由於中值濾波不是簡單地取平均值，因此所產生的模糊比較少。結果如圖2所示：
從圖2中可以看出，儘管這裡人為添加的噪聲較多，但中值濾波仍然較好地濾去了椒鹽噪聲，且克服了均值濾波所帶來的圖像模糊現象。同時，也可以看到，去噪後的圖像邊緣保留了個別的噪聲點，這是因為圖像的解析度不是3×3的整數倍，其右側補0，而這些噪聲點的灰度值位於中值排序的中間。
圖3椒鹽噪聲的巴特沃斯地通過濾波
圖4椒鹽噪聲的指數低通濾波圖像
3.2頻域圖像實驗分析。
3.2.1巴特沃斯低通濾波器。
對人為添加了少量噪聲的圖像pout.tif進行巴特沃斯低通濾波。結果如圖3所示：
從圖3可以看出，處理前的圖像對比度雖然較高，但是噪聲點太多。經過巴特沃斯低通濾波處理以後，噪聲雖然消失，但圖像相比處理前更為模糊，且圖像中有明顯的振鈴現象。這是因為噪聲點主要存在於高頻段，而低通濾波允許處於低頻段的像素通過，這就使得處於高頻段的噪聲點和圖像輪廓邊緣無法通過，因此圖像變得模糊不清。
3.2.2指數低通濾波器。
對人為添加了少量椒鹽噪聲的圖像pout.tif進行指數低通濾波。結果如圖4所示：
從圖4可以看出，與圖3相比，處理後的圖像效果並沒有明顯改善，甚至圖像變得更模糊了，造成這種現象的原因與在巴特沃斯低通濾波中產生模糊的原因基本相同，唯一不同的是在處理過程中引用的處理公式不同，也正是因為這一點，與巴特沃斯低通濾波相比，指數低通濾波的振鈴現象有所緩解。
4. 結束語
圖像增強技術是現今在計算機方面研究的重點內容，通過對有關基本方法的介紹來了解圖像技增強術在今後應用的領域。
參考文獻
[1]柏春嵐.基於空域圖像的研究與分析[J].河南城建學院學報，2011年1月，第20卷第1期：57～60.
[2]賈小軍.基於MATLAB的圖像增強技術研究[J].渭南師範學院學報，2008年3 月，第23卷第2期：68～70.
[3]張娜.數字圖像增強的方法.大眾科技報[J]，2006年，第8期：27～28.
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