基于双直方图均衡的自适应图像增强处理

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1、摘要基于双直方图均衡算法，提出一种自适应图像增强算法。该算法是按图像的灰度特性，将背景和目标分成两部分，背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。自适应地选择合适的阈值将图像分割成2个子图进行双直方图均衡和灰度均匀化处理，使得输出图像的亮度均值和原图接近的同时输出图像的熵尽可能大，并避免了过增强现象的出现。实验结果证明，该处理方法能取得较好的增强效果。关键词：双直方图均衡；类间方差；自适应；均匀化-1

2、3-AbstractThispaperproposesanadaptiveimageenhancementalgorithmbasedonBrightnesspreservingBi-HistogramEqualization(BBHE).Anappropriatethresholdisselectedtocuttheimage,Thisalgorithmisaccordingtothegreyofimagescharacteristicsofthebackgroundandobjectivesintotwoparts,back

3、groundandobjectivesofthegreaterthevariancebetweenbetweenthatconstitutetheimageofthegapbetweenthetwoparts,aspartofthetargetwrongbackgroundorpartofthebackgroundisdividedintothewrongtargetwillleadtotwopartsaredividedintosmallerdifference.So,thatkindofdivisionofthelarges

4、tvariancebetweenmeanswrongpointsminimumprobability.Basedonthethreshold,bi-histogramequalizationandgrayleverhomogenizationtakeplace.Thealgorithmmakestheerrormeanbrightnessassmallaspossibleandentropyofoutputimageaslargeaspossible.Meanwhile,itcanprovideover-enhancement.

5、Experimentalresultsprovethatthealgorithmhasbetterperformanceonimageenhancement.Keywords:bi-histogram;adaptiv;homogenization;variance-13-引言近几十年来，由于大规模集成电路技术和计算机技术的迅猛发展，数字图像处理技术正逐渐地成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理技术从空间探索到微观研究，从军事领域到工农业生产，从科学教育到娱乐游戏等越来越多的领域中得到应用。在数字图像处理领域中

6、图像增强是一个很重要的领域，本文提出了一种基于双直方图均衡化的自适应图像增强算法，它是通过最大类间方差法运用自适应函数选取合适的阈值对给定的灰度图像进行阈值分割为两个子图，然后分别对两个子图进行直方图均衡化，但是得到的图像还不是很理想，直方图分布不均匀的情况依然纯在，有的地方图像会产生过增强等不自然的现象，所以提出一种新方法，就是再分别对均衡化后的两个直方图分别进行均匀化，这样可以大大地改善图像效果。最后对其进行合并可以得到理想的图像，明显比原图像好得多，所以本文方法可以作为一种方法对图像进行处理。图像处理有很多种方法，有直方图

7、均衡化，使用滤波器，以及小波和多分辨率处理，形态学处理等等，本文只针对图像分割和双直方图均衡化对图像进行处理，是一种新型的算法，并通过matlab对其进行实现，效果良好。-13-第1章概述图像增强是图像处理中的一个重要领域，在医学图像处理及纹理分析、模式识别等预处理步骤中广泛使用。目前有多种图像增强算法，如线性或非线性的灰度变换函数、领域内容分析等。直方图均衡因其有效性和简单性被广泛应用，其基本原理是根据输入图像的灰度概率密度分布确定其映射函数，使得输出图像的直方图均匀分布，图像的对比度增强。但是直方图均衡也存在一些明显的缺点：

8、首先，直方图均衡后会使得图像的均值接近于灰度级的中点而和原图像无关；其次，直方图均衡后会使得一部分灰度级被拉伸，另一部分灰度级被简并，表现为图像的过增强出现不自然的表象。为了克服上述情况的产生，学者们提出很多的改进算法[1-6]。文献[1]提出保持亮度的双直方图