基于dm642的视频图像增强算法实现

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1、基于DM642的视频图像增强算法实现贺玺，杨述斌，章振保，金璐（武汉工程大学电气信息学院，湖北武汉430074）摘要：以DM642-PCI评估板为图像处理平台，对采集到的图像进行直方图均衡化处理和中值滤波，得到一幅新的增强图像。实验结果表明：该算法能使图像的细节和清晰度得到明显的增强。关键词：DM642；中值滤波；直方图均衡中国分类号：TP368.1文献标识码：ARealizationofvideoImageEnhancingAlgorithmBasedonDM642HEXi,YANGShu-bin(SchoolofElectri

2、calandInformationEngineering,WuhanInstituteofTechnology,Wuhan430074,China)Abstract:TheDM642-PCIEVMwastakenastheimageprocessingplatform,thecapturedimagewasprocessedbymedianfilterandhistogramequalization,andanewenhancedimagewasgained.Theexperimentalresultsshowthatthisal

3、gorithmcouldstrengthenthedetailandclaritydefinitionoftheimage.Keywords:DM642;medianfilter;histogramequalization0引言图像增强作为一大类基本的图像处理技术，是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”，更“有用”的图像。目前常用的增强技术基于空域和频域的方法，包括空域变换增强、空域滤波增强和频域增强等。其中频域图像处理主要是利用相应频域滤波器进行图像锐化或图像平滑处理，然后进行变换域反变换来实现图像增强，空域图像

4、处理直接对图像进行增强处理，包括直接灰度变换、直方图处理、消除噪声的平滑滤波和增强图像边缘的锐化滤波等[1-2]。图像增强过程中，通常采用基于MATLAB的仿真及实现[3-5]和VC++的增强算法实现[6]，虽然仿真效果比较理想，但实时性较差，因此无法满足实际工程应用。本文在DM642-PCI评估板上实现了基于直方图均衡化和中值滤波的图像增强算法。该算法首先对图像进行直方图均衡化，增大图像的对比度。然后对图像中值滤波，滤除图像中被增强的噪声，以进一步改善图像整体视觉效果。0算法描述1.1直方图均衡化原理以r和s分别表示归一化了的原

5、图像灰度和经直方图变换后的图像灰度。即当r=s=0时，表示黑色；r=s=1时，表示白色；即r,s∈[0,1]，这个范围表示像素灰度在黑白之间的变化。在[0,1]区间内的一个r，经变换T(r)都可以产生一个s，且(1)T(r)为变换函数，它应当满足下列条件：（1）在0≤r≤1内为单调递增函数（2）在0≤r≤1，有0≤T(r)≤1。条件：（1）保证灰度级从黑到白的次序不变；（2）确保映射后的像素灰度在允许的范围内。反变换关系为：(2)T-1（s）对s同样满足上述两个条件①和②。由概率论可知，如果已知随机变量r的概率密度为pr(r)，而

6、随机变量s是r的函数，则s的概率密度ps(s)可以由pr(r)求出。假定随机变量s的分布函数用Fs(s)表示，根据分布函数定义(3)根据概率密度函数是分布函数的导数的关系，上式两边对s求导可得(4)从上式可以看出，通过变换函数T(r)可以控制图像灰度级的概率密度函数，从而改善图像灰度层次，这就是直方图均衡的基础。从人眼视觉特性来考虑，一幅图像的灰度直方图如果是均匀分布的，即ps(s)=k（归一化后k=1）时，感觉上该图像比较协调。因此要求将原图像进行直方图均衡化，以满足人眼视觉的要求。因为归一化假定(5)由式（4）得ds=pr(r

7、)dr。两边积分得(6)上式就是所求得的变换函数。它表明当变换函数T(r)是原图像直方图累积分布函数时，能达到直方图均衡化的目的。对于灰度级为离散的数字图像，用频率来代替概率，若灰度级数为L则变换函数T(rk)的离散形式可表示为(7)式（7）把灰度级为rk的像素映射为灰度级为sk的像素,从而实现均衡化。式中，0≤rk≤1，k=0,1,2，…，L-1。可见，均衡后各像素的灰度值sk可直接由原图像的直方图算出。1.2中值滤波中值滤波是一种非线性滤波，也是用得最广泛的统计滤波，在消除噪声的同时还能保持图像的细节部分，防止边缘模糊。其实现

8、原理就是利用一个奇数点的移动窗口，按像素的灰度值从小到大排列起来，然后用中间灰度值代替原排列的中间像素的灰度值。窗口然后从左到右移动，直到边界。窗口下移一行，再从左到右进行。即对于一个二维图像进行中值滤波，其输出为(8)式中A为窗口。由于一般图像在