基于RBF神经网络的低对比度图像自适应增强算法-论文.pdf

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1、2015年6月图学学报June2015第36卷第3期JoURNALOFGRAPHICSV0l-36No．3基于RBF神经网络的低对比度图像自适应增强算法赵仁涛一，郭彩乔2，李华德，崔佳星2，张志芳2，铁军2(1．北京科技大学自动化学院，北京100083；2．北方工业大学电气与控制工程学院，北京100144)摘要：针对低对比度图像增强问题，提出了一种将直方图修正与RBF神经网络相结合的图像对比度增强算法。首先由原始图像获得与其邻域存在对比度的像素的条件概率直方图，通过调整两个增强参数可以改变条件概率直方图和均匀分布直方图的

2、权重，生成新的直方图对图像进行增强。采用RBF神经网络建立图像特征与两个增强参数之间的非线性映射关系。根据图像本身的特征快速获得增强参数，从而实现图像的自适应增强。该方法计算量小，实时性强。应用范围广，有较强的自适应性。关键词：直方图修正；条件概率；图像增强：RBF神经网络中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：2095—302X(2015)03—0432—06AdaptiveLowContrastImageEnhancementAlgorithmBasedontheRBFNeuralNetworkZhaoRent

3、ao一，GuoCaiqiao，LiHuade，CuiJiaxing2ZhangZhifang，TieJun2，(1．SchoolofAutomationandElectricalEngineering，UniversityofScienceandTechnologyBeijing，Beijing100083，China；2．CollegeofElectricalandControlEngineering，NorthChinaUniversityofTechnology,Beijing100144，China)Abstra

4、ct：Forlow-contrastimageenhancementproblem，weproposeanalgorithmbasedonhistogramcorrectionandRBFneuralnetworkmethods．Obtainedtheconditionalprobabilityhistogramofthepixelsinthepresenceofcontrastwithitsneighborhoodthroughoriginalimage，adjustingtheweightsoftwoparamete

5、rscanchangetheconditionalprobabilityhistogramanduniformdistributionhistogram．Inthispaper,RBFneuralnetworkisappliedtosetupthenonlinearmappingbetweenimagefeaturesandtwoenhancedparameters．Inordertoachieveadaptiveimageenhancement，rapidenhancementparametersareobtained

6、accordingtothecharacteristicsoftheoriginalimage．Theresultsshowthismethodhasgoodreal—timeability,widerangeofapplication，lowcomputationalcomplexityandgoodadaptability．Keywords：histogrammodification；conditionalprobability；imageenhancement；RBFneuralnetwork随着数字图像处理的发展

7、，基于图像的技术己虽然简单有效，但是存在3个缺陷：①缺少可以调经广泛应用到医学、工业检测及安全监测等领域，节的增强机制无法按需要调整增强效果，经常导图像增强是一个重要的图像处理工具，它通过增强致不期望的视觉效果，如过度增强，噪声放大等：目标对比度，使细节更容易从图像显示出来，从而②图像边缘和细节常常属于像素较少的灰度级在得到更多有用的信息。变换时被合并，造成图像细节信息的丢失；③对原直方图均衡化(histogramequalization。HE)方法图像中含较多像素的灰度级进行过度拉伸，改变了由于简单、有效得到了广泛应用

8、。传统的HE方法图像原有特征Ⅲ。这3个缺点影响了增强图像的视收稿日期：2014—06—03：定稿日期：2014—10—15基金项目：国家科技部支撑资助项目(2012BAE08B09)作者简介：赵仁涛(1970一)，男，河北冀州人，副教授，博士研究生。主要研究方向为图像处理、嵌入式系统设计。E-mail：rayzhao