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車底檢測中的智能圖像處理技術(shù)

摘要:1.簡述 自適應(yīng)直方圖均衡化(AHE)主要是基于分塊處理的思想用來提高圖像對比度的一種算法,其特點是通過極端圖像的局部直方圖,然后通過重新分布圖像的亮度來改變圖像對比度。主要用于獲取圖像更多的細(xì)節(jié)!和普通的直方圖均衡算法不同,AHE算法通過計算圖...

1.簡述 

      自適應(yīng)直方圖均衡化(AHE)主要是基于分塊處理的思想用來提高圖像對比度的一種算法,其特點是通過極端圖像的局部直方圖,然后通過重新分布圖像的亮度來改變圖像對比度。主要用于獲取圖像更多的細(xì)節(jié)!和普通的直方圖均衡算法不同,AHE算法通過計算圖像的局部直方圖,然后重新分布亮度來來改變圖像對比度。因此,該算法更適合于改進(jìn)圖像的局部對比度以及獲得更多的圖像細(xì)節(jié)。

       不過,AHE有過度放大圖像中相同區(qū)域的噪音的問題,另外一種自適應(yīng)的直方圖均衡算法即限制對比度直方圖均衡(CLAHE)算法能有限的限制這種不利的放大。

      2. 算法的解釋

       

普通的直方圖均衡算法對于整幅圖像的像素使用相同的直方圖變換,對于那些像素值分布比較均衡的圖像來說,算法的效果很好。然后,如果圖像中包括明顯比圖像其它區(qū)域暗或者亮的部分,在這些部分的對比度將得不到有效的增強。

       AHE算法通過對局部區(qū)域執(zhí)行響應(yīng)的直方圖均衡來改變上述問題。該算法首先被開發(fā)出來適用于改進(jìn)航天器駕駛艙的顯示效果。其***簡單的形式,就是每個像素通過其周邊一個矩形范圍內(nèi)的像素的直方圖進(jìn)行均衡化。均衡的方式則完全同普通的均衡化算法:變換函數(shù)同像素周邊的累積直方圖函數(shù)(CDF)成比例。

       圖像邊緣的像素需要特殊處理,因為邊緣像素的領(lǐng)域不完全在圖像內(nèi)部。這個通過鏡像圖像邊緣的行像素或列像素來解決。直接復(fù)制邊緣的像素進(jìn)行擴充是不合適的。因為這會導(dǎo)致帶有劍鋒的領(lǐng)域直方圖。普通的AHE傾向于在圖像的近恒定區(qū)域過度放大對比度,因為這些區(qū)域的直方圖高度集中。因此,AHE可能會導(dǎo)致噪聲在接近恒定的區(qū)域被放大。對比度受限AHE (CLAHE)是自適應(yīng)直方圖均衡化的一種變體,它限制了對比度的放大,從而減少了噪聲放大的問題。在網(wǎng)格中,在給定像素值附近的對比度放大由變換函數(shù)的斜率給出。這與鄰域累積分布函數(shù)(CDF)的斜率成正比,因此與該像素值處的直方圖值成正比。CLAHE通過在計算CDF之前將直方圖裁剪到預(yù)定義值來限制放大。這限制了CDF的斜率,因此也限制了變換函數(shù)的斜率。直方圖被裁剪的值,即所謂的剪切極限,取決于直方圖的歸一化,因此也取決于鄰域的大小。公共值將產(chǎn)生的放大限制在3到4之間。盡可能不要丟棄直方圖中超過剪輯限制的部分,而是在所有直方圖箱中均勻地重新分配。

      3. AHE的屬性

領(lǐng)域的大小是該方法的一個參數(shù)。領(lǐng)域小,對比度得到增強,領(lǐng)域大,則對比度降低。當(dāng)某個區(qū)域包含的像素值非常相似,其直方圖就會尖狀化,此時直方圖的變換函數(shù)會將一個很窄范圍內(nèi)的像素映射到整個像素范圍。這將使得某些平坦區(qū)域中的少量噪音經(jīng)AHE處理后過度放大。

 

 

 

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