彩色图像增强技术的研究

苗水清 张静 白海涛

摘 要：在RGB颜色空间中直接对真彩图像的3个分量直接进行图像增强处理，会引起图像的失真。于是本文将真彩图像由RGB空间中转换到YIQ空间中，对含有大量图像信息的Y分量进行同态滤波处理使得图像增强；最后将处理得到的图像转回到RGB空间。实验结果表明，在处理的过程中使用同态滤波的方法，克服了光照不均匀，图像偏暗等缺点使得达到到较满意的增强效果。

关键词：彩色图像增强；同态滤波；YIQ

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.17.188

0 引言

在获取图像过程中由于噪声、光照等因素的影响，图像的质量会下降，如图像的轮廓的清晰度，图像整体的对比度，图像的明暗程度等，这会导致图像的特征不是很明显，不利于后续的图像处理，如图像辨识，图像分割等。所以图像增强就是突出“有用”信息，去除或抑制无用的信息以便于观察、识别或进一步的处理[1]。

近几年随着彩色图像及视频图像处理技术的发展与广泛应用，彩色图像增强也成为一个重要的发展领域。本文着重于对彩色图像进行图像增强的研究。日常生活中获得图像的过程是用光照射物体，物体表面的反射光线进入成像系统，即可得到一幅图像[2]，但是由于光照不足或者照明度分布不均匀的时候，图像中的细节部分就很难分辨。由于YIQ颜色空间与RGB颜色空间之间是线性变换的关系，计算量相对小，聚类特性也比较好，可以适应光照强度不断变化的场合，因此本文是将彩色图像RGB颜色空间转换到YIQ颜色空间中进行分析处理。

1 利用YIQ色彩空间的图像增强

1.1 RGB空间到YIQ空间的转换

目前，彩色数字图像可有多种色彩空间模型来表达[3-4]。RGB彩色模型中为红，绿，蓝三个颜色通道，每一幅彩色图像都是由红，绿，蓝三基色按照不同的比例由0-255范围内的强度值叠加而成的，因此RGB彩色模型中可以显示出 种颜色。YIQ彩色模型中，它的三个分量为Y、I、Q，Y分量代表图像的亮度信息，I分量表示从橙色到青色的颜色变化，而Q分量则表示从紫色到黄绿色的颜色变化。YIQ空间中可将Y（亮度）分量提取出来进行处理实现图像增强。RGB颜色空间与YIQ颜色空间的转换计算量小，能够有效的用于彩色图像处理。

RGB颜色空间转换到YIQ顏色空间的公式如下：

（1）

1.2 同态滤波算法

图像同态滤波方法是把频率和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它应用图像的入射光量和反射光量来作为频域处理的基础。通过物体表面反射光线进入成像系统，即可得到一幅图像 [2]。

即 f（x，y）=i（x，y）r（x，y） （2）

其中入射光分量 由照明源决定，而反射光分量是物体本身反射的光强度。对于上式（2）取对数可得：

ln f（x，y）=ln i（x，y）+ln r（x，y）， （3）

再对上式进行傅里叶变换，得频域表达式：

F（u，v）=Im（u，v）+Re（u，v） （4）

设用滤波器函数H（u，v）来处理图像F（u，v）进行滤波，然后进行傅里叶逆变换，最后进行指数变换从而得到增强后的图像。

在同态滤波过程中，反射分量反映图像细节的内容，其频谱处于高频区域；入射分量在空间上变化缓慢，其处于低频区域[2]。因此同态滤波函数H（u，v）的选择对滤波效果起着决定性作用，它能够增强图像细节结构，加强高频区域并削弱低频区域。最终结果是将图像的中的动态范围压缩以及对比度增强。

1.3 Y分量同态滤波的实现步骤

由于在YIQ空间中，I分量跟Q分量分别是表示色调和饱和度，二者携带的是颜色信息，对转换后的图像颜色产生较大的影响，因此本文是针对YIQ空间的Y分量进行同态滤波处理的，具体处理步骤如下：

Step1：在Matlab中通过式（1）将读入的R、G、B分量线性转换到YIQ颜色空间；

Step2：在YIQ色彩空间中的Y分量利用1.2小节中的同态滤波算法在Matlab中实现，而其他I，Q两个分量保持不变。

Step3：最后将Y，I，Q三个分量合成到YIQ空间中，得到图2。

Step4：最后将Step3得到的图像再由YIQ色彩空间转换回到RGB空间中。YIQ空间的图像转回到RGB色彩空间中。

结果分析：图1为原始的RGB图像，由图2中可以看出，经过同态滤波处理的Y分量图像，图中的高频成分有所增强，具体表现在图像的细节部分，色彩更加艳丽。图2中的女孩儿面部以及整体都变得不如原始图像清晰，对比度也降低，而且色调以红蓝为主色调，视觉效果很差。图像中的某些细节更加清晰，自然。

2 总结

在YIQ彩色空间中基于同态滤波的图像增强，同态滤波过程中只处理携带信息量大的Y分量，实验表明，仅对Y分量处理后，其他两个分量保持不变，图像效果大有改善，图像的色彩保持良好。

参考文献：

[1]杨帆.数字图像处理与分析[M].北京：北京航天航空大学出版社， 2007（06）.

[2]张德峰.详解MATLAB数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，

2010（07）.

[3]章毓晋.图像工程（上）：图像处理和分析[M].北京：清华大学出版社，2001.

[4]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京：电子工业出版社，2001.

项目号：延安大学西安创新学院2017年度校级科研项目

项目号：2017XJKY-3，基于云计算的室内定位方法及系统的应用研究

作者简介：苗水清（1988-），女，内蒙古人，硕士研究生，研究方向：图像处理。