基于高频强调滤波和clahe的雾天图像增强方法

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1、万方数据[3量蟹麴塑⋯文章编号：1002—8692(2010)07--0038-03基于高频强调滤波和CLAHE的雾天图像增强方法·周卫星。廖欢(华南师范大学物理与电信工程学院，广东广州510006)·实用设计·【摘要】对通常使用的雾天图像增强算法进行了比较分析，提出了基于Butterworth高通滤波器的高频强调滤波以及对比度受限的自适应直方囹均衡化(CLAHE)的雾天图像增强算法。实验结果表明，经过处理后的图像突出了细节信息，改善了整体视觉效果，当图像像素较低时．处．理效果更加明显。【关键词】雾天图像增强；高通滤波器；高频强调滤波；对比度受限的自适应直方图均衡

2、化【中图分类号】TN911．73；TP391【文献标识码】BFogImageEnhancementAlgorithmBasedonHighFrequencyEmphasizeandCLAHEZHOUWei-xing,LIAOHuan(SchoolofPhysicsandTelecommunicationEngineering，勘Ⅱ饥ChinaNormalUnivers矗∞Guangzhou510006,China)【Abstract】Anewfogimageenhancementalgorithmisproposed,whichisbasedonhighfrequ

3、encyemph鹊i髓filterwithButterworthhigh—passfilterandcontrastlimitedadaptivehistogramequalization(CLAHE)．711leexperimentsshowthatthemethodCallimpmvethewholeimagedetails，andtheeffectismoreobviouswiththeimageoflowerpixel．【Keywords】fogimageenhancement；high-p鹪sfilter；,hishfrequencyempha8izef

4、ilter；,CLAHE1引言2高频强调滤波方法雾对成像设备的直接影响是造成输出图像的对比度下降、分辨力降低，这对于利用图像内容进行决策的场合。如监测、监控、目标跟踪等会带来很大的困难。为了提高受雾影响的图像质量。人们提出了各种改善图像对比度、增强图像分辨力的方法。其中具有代表性的是基于大气退化物理模型的方法和基于图像增强的方法【埘、全局直方图均衡化算法和局部直方图均衡化嗍等方法。由于直方图均衡化算法相对比较简单，所以应用较为广泛，其中对图像增强效果较好的是局部直方图均衡化算法。但其缺点是块效应比较明显．且计算量巨大。对比度受限的直方图均衡化Is-71(CLAHE

5、)算法是一种介于全局直方图均衡和局域直方图均衡方法之间的处理方法．综合了两种直方图均衡的优点，有效地改善图像的对比度。由于各种直方图均衡化方法都是建立在合并相似像素灰度的基础上。所以在提高图像对比度的同时，也模糊了图像的细节。针对这种情况，提出了一种基于高频强调滤波和CLAHE的图像增强方法，将空间域和频域方法相结合，既能增强图像对比度，又能突出图像细节信息。实验表明．整体视觉效果良好。·广东省教育部产学研项目(20098090300336)38堕塑丝壅厂罚丽磊i乏i石丽丽虿丽图像信号在频域中的高频分量对应时域中的图像细节。所以有意提高图像信号中高频分量或降低图像

6、信号中的低频分量，可达到锐化图像的作用。高通滤波器能够衰减图像信号中的低频部分，从而增强图像的高频部分，所以常用于图像细节的增强。理想2D高通滤波器的转移函数可表述如下f0，D(“，F)≤Dn日(Ⅱ。t，)={(1)一。【1，D(u，v)>Oo式中：D0为截止频率，D(u，秽)为点(Ⅱ，tI)到频率平面原点的距离。由式(1)可以看出，高通滤波器只让截止频率大于或等于D0的分量通过，对于低频和直流输出为0。由于低频和直流分量对应于图像中的大面积背景图像，这一部分的缺失会使图像的背景变暗，视觉效果变差。解决高通滤波器不能使直流通过的方法之一是使高通滤波器乘以一个常数．

7、再增加一个偏移量。经过这种处理的滤波系统称为高频强调滤波器，其转移函数为日№(u，口)=叶6Hh。(M，移)(2)其中，H。。(u，秽)为高通滤波器，a和b为常数，且有口≥0，万方数据b>a。实现日。。(u，F)的高通滤波器有很多种类型。这里采用的是Butterworth高通滤波器。其转移函数为日(Ⅱ，口)=———』—1(3)1+fOgO

8、直方图均衡