張紅梅　張智高

摘要：傳統(tǒng)直方圖均衡算法經(jīng)常出現(xiàn)對低灰度層過度拉伸，產(chǎn)生圖像被過度增強，或是使像素較少的灰度級在變換時被合并，導致圖像的邊緣或細節(jié)信息丟失等現(xiàn)象。為了改善這種算法的不足，該文提出一種改進的自適應(yīng)均衡算法。該算法先對圖像進行傳統(tǒng)的直方圖均衡處理，然后將處理后的圖像再進行一次函數(shù)映射，保證將變換后的圖像具有一個較大的灰度動態(tài)范圍，最后確定適當?shù)牧炼日{(diào)節(jié)系數(shù)，提高整幅圖像的對比度，達到較好的視覺效果。實驗結(jié)果表明，改進后的算法可以有效地改善傳統(tǒng)算法的不足，具有較高的適應(yīng)性。

關(guān)鍵詞：直方圖；傳統(tǒng)均衡算法；自適應(yīng)均衡算法

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）33-7993-03

Abstract： The classical histogram equalization algorithm is not perfect in its over extending low gray layers， which produces over emphasized images and in its weakness in changing gray level， which leads to the lost of details in image. For enhancing the algorithm， the paper introduces an adaptive equalization algorithm that involves the process of dealing with image by using classical histogram equalization before mapping the image by linear function so as to ensure a large gray area for brightness adjustment. The final result shows that the enhanced algorithm is highly adaptive and it can effectively improve the classical algorithm in terms of image contrast and visual effects.

Key words： histogram， classical equalization algorithm， adaptive equalization algorithm

灰度變換是數(shù)字圖像處理中實現(xiàn)圖像增強的重要手段，其主要原理是利用各種變換改變原圖像灰度級的分布范圍，從而達到理想的處理效果，而使用直方圖均衡化算法是實現(xiàn)灰度變換的一種重要手段。直方圖均衡是圖像處理中的常用方法，它是實現(xiàn)圖像增強、壓縮及識別的基礎(chǔ)[1，2]。利用直方圖均衡可以使具有較小灰度分布圖像的灰度范圍均勻分布，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的增強，改善整體的對比度，達到較好的視覺效果。但是該算法存在一些不足之處，主要體現(xiàn)如下幾個方面：1） 過度拉伸，尤其是對原圖像中具有較多像素的灰度級產(chǎn)生了過度增強，增加了噪聲。2） 細節(jié)丟失，使圖像中具有較少灰度級的像素在變換時被合并，導致圖像的一些邊緣和細節(jié)信息丟失。3） 缺乏自適應(yīng)調(diào)節(jié)機制，不能實現(xiàn)按需處理，不利于實現(xiàn)圖像變換的自動化。為了解決上述問題，該文提出一種自適應(yīng)均衡算法，并能夠達到較好的處理效果。

1 直方圖均衡算法原理

4 結(jié)論

實驗結(jié)果表明本文提出的改進的自適應(yīng)直方圖均衡算法，可以很好地彌補傳統(tǒng)直方圖均衡處理時所帶來的細節(jié)丟失和過度拉伸等缺陷。相比較而言，該方法比其他改進算法計算更為簡單，執(zhí)行效率較高，具有很好的適應(yīng)性，容易實現(xiàn)。

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