VC下通过直方图变换对图像进行有效增强

核心提示：前言图像增强处理技术一直是图像处理领域一类非常重要的基本图像处理技术，通过采取适当的增强处理可以使原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用目标图像，VC下通过直方图变换对图像进行有效增强，因此此类图像处理技术在医学、遥感、微生物、刑侦以及军事等诸多科研和应用领域对原始图像的模式识

前言

图像增强处理技术一直是图像处理领域一类非常重要的基本图像处理技术。通过采取适当的增强处理可以使原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用目标图像，因此此类图像处理技术在医学、遥感、微生物、刑侦以及军事等诸多科研和应用领域对原始图像的模式识别、目标检测等起着重要作用。本文将从空间域的角度对图像的灰度直方图增强处理方法做详细的介绍。

图像的灰度直方图处理技术

在空域对图像进行增强处理的方式有许多种，如增强对比度和动态范围压缩等等，但这些处理方式都是针对原始图像的每一个像素直接对其灰度进行处理的，其处理过程主要是通过增强函数对像素的灰度级进行运算并将运算结果作为该像素的新灰度值来实现的。通过改变选用增强函数的解析表达式就可以得到不同的处理效果，这类处理方法比较灵活方便，处理效果也比较不错，但对于某些灰度分布很密集或对比度很弱的图像虽然也能起到一定的增强效果但并不明显。对于这种情况就需要用本文提出的灰度直方图变换方法将原始图像密集的灰度分布变的比较疏散，从而拉大了图像的对比度并在视觉上达到明显增强的效果，使一些原本不易观察到的细节能变的清晰可辩。

图像的灰度变换处理是通过改变原始图像各像素在各灰度级上的概率分布来实现的。通过对图像的灰度值进行统计可以得到一个一维离散的图像灰度统计直方图函数p(sk)=nk/n (k=0,1,2,……,L-1)。该式表达了在第k个灰度级上的像素的个数nk占全部像素总数n的比例，p(sk)则给出了对sk出现概率的1个估计。因此该直方图函数实际是图像的各灰度级的分布情况的反映，换句话说也就是给出了该幅图像所有灰度值的整体描述。通过该函数可以清楚地了解到图像对应的动态范围情况，可以了解到图像灰度的主要集中范围。因此可以通过图像增强程序的干预来改变直方图的灰度分布状况，使灰度均匀的或是按预期目标分布与整个灰度范围空间，从而达到增强图像对比度的效果。这种方法是基于数理统计和概率论的，比直接在空域对原始图像采取对比度增强效果要好的多。在实际应用中直方图的变换主要有均衡变换和规定变换两种，而后者又根据灰度级映射规则的不同分单映射规则和组映射规则两种。