韋瑞峰，趙榮普，徐肖慶，趙燦輝，趙 旋

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基于直方圖的紅外圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法研究

韋瑞峰1，趙榮普1，徐肖慶1，趙燦輝1，趙 旋2

（1.云南電網(wǎng)公司昆明供電局，云南 昆明 650200；2.廣州安電測(cè)控技術(shù)有限公司，廣東 廣州 510630）

紅外熱成像技術(shù)廣泛應(yīng)用于故障檢測(cè)中，但由于紅外探測(cè)器各單元響應(yīng)的非均勻性，使得紅外圖像對(duì)比度低、細(xì)節(jié)和邊緣模糊，不利于人工觀測(cè)和機(jī)器識(shí)別，因此對(duì)紅外圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法的研究具有深刻的意義。分析了傳統(tǒng)直方圖增強(qiáng)算法中的缺陷，提出了一種抑制背景的局部直方圖均衡算法，并使用遺傳算法加快了閾值求取的速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以在抑制背景的同時(shí)增強(qiáng)紅外圖像的細(xì)節(jié)，同時(shí)速度較快，可用于實(shí)時(shí)紅外圖像的預(yù)處理。

紅外圖像；直方圖均衡；細(xì)節(jié)增強(qiáng)；遺傳算法

0 引言

紅外熱成像技術(shù)以其非接觸、能識(shí)別設(shè)備內(nèi)部熱性故障等優(yōu)勢(shì)廣泛應(yīng)用于故障檢測(cè)中，但溫度的連續(xù)性和紅外探測(cè)單元的非均勻性使得紅外圖像邊界模糊、對(duì)比度低，不利于人工觀測(cè)和機(jī)器識(shí)別。因此，對(duì)紅外探測(cè)器輸出圖像的細(xì)節(jié)部分進(jìn)行增強(qiáng)處理是后續(xù)人工觀測(cè)與機(jī)器識(shí)別的基礎(chǔ)，由于直方圖的直觀性和有效性，通過直方圖來調(diào)整圖像對(duì)比度增強(qiáng)圖像的方法成為一種熱門的研究方法[1-2]。

國內(nèi)外學(xué)者提出了多種基于直方圖的紅外圖像增強(qiáng)算法[3]。大致可分為基于全局處理的直方圖均衡算法和基于局部處理的直方圖均衡算法[4]，全局處理算法包括平臺(tái)直方圖均衡算法[5]（PE）、直方圖投影[6]（HP）等，局部處理算法包括自適應(yīng)直方圖均衡[7]（AHE）、對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡[8]（CLAHE）、局部交疊子塊直方圖均衡[9-11]（POSHE）等。

但現(xiàn)有算法處理時(shí)并沒有將背景和目標(biāo)分開進(jìn)行處理，所以不可避免地會(huì)在增強(qiáng)目標(biāo)的同時(shí)也增強(qiáng)了背景和噪聲。針對(duì)現(xiàn)有算法的不足，提出了一種抑制背景的局部直方圖均衡算法，并引入遺傳算法加快了求解速度，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以在增強(qiáng)圖像目標(biāo)細(xì)節(jié)的同時(shí)抑制背景噪聲，有效地改善了圖像的視覺效果。

1 抑制背景的局部直方圖均衡算法

1.1 直方圖均衡算法原理

直方圖均衡算法以累計(jì)分布函數(shù)（CDF）作為變換函數(shù)，通過擴(kuò)展含有較多像素灰度級(jí)的顯示范圍并壓縮含有較少灰度級(jí)像素的顯示范圍，使處理后的直方圖近似于均勻分布，然后用處理后的直方圖調(diào)整原圖像來提升圖像整體亮度并增大對(duì)比度[12-14]。

其變換函數(shù)表示為：

式中：為原灰度級(jí)；為變換后的灰度級(jí)；為對(duì)應(yīng)灰度級(jí)的概率密度；為灰度的級(jí)數(shù)。最后將變換后的灰度級(jí)擴(kuò)展到級(jí)灰度上：

＝(－1)(2)

1.2 抑制背景的局部直方圖均衡算法原理

針對(duì)傳統(tǒng)直方圖均衡會(huì)造成背景對(duì)目標(biāo)的壓縮效應(yīng)而自適應(yīng)直方圖均衡所需的計(jì)算量過大[15]的缺點(diǎn)，提出一種抑制背景的局部直方圖均衡算法。算法利用最大類間方差法將原圖像依據(jù)灰度值分成3部分，得出2個(gè)閾值，并以較小的閾值作為目標(biāo)和背景的分界灰度，對(duì)被判為目標(biāo)的灰度直方圖進(jìn)行均衡得出增強(qiáng)后的圖像。創(chuàng)新性地將遺傳算法引入閾值的計(jì)算中，大大提升了計(jì)算的速度。算法的流程圖如圖1。

圖1 抑制背景的局部直方圖均衡算法流程圖

算法首先以類間方差作為判別函數(shù)求出2個(gè)閾值將原圖像分成3類，分別為背景、灰度較小的目標(biāo)和灰度較大的目標(biāo)，以較小的閾值作為目標(biāo)和背景的分界灰度。分為3類而不是傳統(tǒng)的目標(biāo)和背景2類的原因是紅外圖像的邊界較模糊，部分目標(biāo)和背景之間的灰度級(jí)相隔較近，分成3類能較好地識(shí)別出這一類灰度較小的目標(biāo)。

設(shè)原始紅外圖像的大小為×，其中2類目標(biāo)像素個(gè)數(shù)為1、2，灰度均值為1、2，背景像素個(gè)數(shù)為3，灰度均值為3，全局灰度均值為，則：2類目標(biāo)像素出現(xiàn)概率為：

背景像素出現(xiàn)的概率為：

各類灰度均值為：

式中：()表示第類像素的灰度范圍；n表示灰度級(jí)為的像素個(gè)數(shù)。

全局灰度均值為：

則目標(biāo)和背景的類間方差為：

＝1(－1)2＋2(－2)2＋3(－3)2(7)

求使式(7)中最大的閾值1和2，則：

＝min{1,2} (8)

求出背景與目標(biāo)的閾值后，計(jì)算灰度級(jí)大于閾值的局部直方圖的累計(jì)分布函數(shù)（CDF），并根據(jù)CDF求映射后的灰度級(jí)，然后擴(kuò)展到目標(biāo)灰度級(jí)范圍，具體算法如下：

＝(－)×(10)

式中：為變換前灰度級(jí)；為變換后灰度級(jí)。

1.3 利用遺傳算法加快閾值求解過程

閾值求解過程可以看作是以類間方差作為適應(yīng)度準(zhǔn)則來尋求最優(yōu)解的過程，從而可以使用遺傳算法來加快求解速度。將待求閾值1和2編碼為16bit的二進(jìn)制位作為種群的基因（1、2的取值范圍為0～255，各占8bit），令初始種群大小為4，在每一代遺傳中，將類間方差作為適應(yīng)度函數(shù)以確定個(gè)體遺傳的概率，類間方差大的個(gè)體遺傳到下一代的概率大、類間方差小的個(gè)體遺傳到下一代的概率小，然后隨機(jī)選擇個(gè)體交叉，交叉方法采用兩點(diǎn)交叉，最后對(duì)每一個(gè)個(gè)體進(jìn)行變異，采用兩點(diǎn)二進(jìn)制變異方法，產(chǎn)生出新的子代個(gè)體并循環(huán)進(jìn)行以上步驟。當(dāng)前后兩代個(gè)體的最大適應(yīng)度相差較小時(shí)，算法結(jié)束，輸出最大適應(yīng)度對(duì)應(yīng)的個(gè)體并解碼成所求閾值。算法的流程如圖2。

對(duì)同一幅紅外圖像分別按照傳統(tǒng)的循環(huán)遍歷算法和遺傳算法進(jìn)行閾值的求解，所求閾值和耗時(shí)比較如表1所示（運(yùn)行5次后求平均）。

圖2 遺傳算法求解閾值流程圖

表1 傳統(tǒng)算法與遺傳算法運(yùn)行時(shí)間對(duì)比

通過對(duì)比可以看出，遺傳算法可在保持準(zhǔn)確性的前提下大大減少運(yùn)算時(shí)間，更重要的是，由于遺傳算法本身的并行性，使其有更進(jìn)一步優(yōu)化的空間。另外，傳統(tǒng)算法的耗時(shí)會(huì)隨著圖像尺寸的增大而快速增加，而遺傳算法是基于概率的隨機(jī)性算法，在較大的數(shù)據(jù)下依然能快速收斂。本文將遺傳算法應(yīng)用到分割閾值的求取中，加快了處理的效率，使其更適合實(shí)時(shí)處理。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

選取1幅桿塔的紅外圖像作為處理對(duì)象，圖3為該圖像及其灰度直方圖?？梢钥闯?，其直方圖呈兩端分布，且背景灰度級(jí)占據(jù)了大部分像素，這是紅外圖像的典型特征，表現(xiàn)為邊界模糊、對(duì)比度低。

圖3 原紅外圖像及其直方圖

Fig.3 Original infrared image and its histogram

圖4是進(jìn)行全局直方圖均衡處理后的效果圖和其灰度直方圖?？梢钥闯觯ㄟ^直方圖均衡，圖像的對(duì)比度得到提高，灰度級(jí)的范圍得到擴(kuò)展，使得整幅圖像顯得更“亮”。但是圖中也出現(xiàn)了一些噪聲點(diǎn)和偽輪廓，這是因?yàn)榧t外圖像的背景和噪聲占據(jù)較多的像素，所以直接對(duì)全局進(jìn)行均衡處理會(huì)擴(kuò)展噪聲的灰度級(jí)[16]。

圖4 全局直方圖均衡處理效果及其直方圖

圖5是對(duì)原始圖像進(jìn)行自適應(yīng)局部直方圖均衡（AHE）后的效果圖和其灰度直方圖，可以看出，其在目標(biāo)區(qū)域的偽輪廓非常明顯，是因?yàn)槟繕?biāo)區(qū)域較亮，故當(dāng)滑動(dòng)窗口在目標(biāo)區(qū)域時(shí)，會(huì)增強(qiáng)窗口區(qū)域中的平均亮度，呈現(xiàn)出偽輪廓的現(xiàn)象。

圖5 AHE算法處理效果及其直方圖

圖6是對(duì)原始圖像進(jìn)行平臺(tái)直方圖均衡處理（PE）后的效果圖和其直方圖，平臺(tái)值的選擇采用Vickers[17]提出的迭代算法確定，算法中的相鄰灰度顯示間隔G取4?？梢钥闯?，經(jīng)過PE處理后增加了目標(biāo)部分灰度級(jí)的范圍，但由于還是存在背景像素的“壓擠”效應(yīng)[18]，所以增強(qiáng)得不是很明顯。

圖6 平臺(tái)直方圖算法處理效果及其直方圖

圖7是經(jīng)過本文算法處理后的效果圖及其直方圖，可以看出夾雜在背景中暗目標(biāo)部分的灰度級(jí)也得到了擴(kuò)展和加強(qiáng)，使得目標(biāo)輪廓更清晰，同時(shí)背景和噪聲得到了較好的抑制。

4 結(jié)論

本文提出的抑制背景的局部直方圖均衡算法能有效地?cái)U(kuò)展目標(biāo)對(duì)象的對(duì)比度，改善圖像的效果，對(duì)于后續(xù)的分割和識(shí)別起到了較好的輔助作用，可用于紅外圖像識(shí)別的預(yù)處理中，同時(shí)引入遺傳算法加快了閾值求解的速度，可用于需要實(shí)時(shí)處理的場(chǎng)合。

圖7 本文算法處理效果及直方圖

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Infrared Image Detail Enhancement Based on Histogram

WEI Ruifeng1，ZHAO Rongpu1，XU Xiaoqing1，ZHAO Canhui1，ZHAO Xuan2

(1.,,650200,; 2.,,, 510630)

Infrared thermal imaging technology is widely used in fault detection, but as a result of infrared detectors￠heterogeneity response, the contrast of infrared image is low and is not conductive for human observation and machine recognition，so the research on the infrared image detail enhancement has profound significance. This paper first analyzes the defects of traditional histogram enhancement algorithm, and then proposes a local histogram equalization algorithm with background suppression, and uses genetic algorithm to speed up the threshold calculation. Experimental results show that the proposed method can suppress background while enhancing infrared images’ detail and running fast, and can be used for real-time infrared image processing.

infrared image，histogram equalization，detail enhancement，genetic algorithm

TP391

A

1001-8891(2016)06-0472-04

2015-12-03；

2015-12-21.

韋瑞峰（1976-），男，本科，高級(jí)工程師，主要從事變電運(yùn)維檢修管理相關(guān)工作。