一种夜间图像增强算法及实现

李鸿燕

（上海工程技术大学数理与统计学院，上海 201620）

0 引言

由于光照不足，夜间图像存在着图像对比度、亮度偏低，细节丢失的现象。如何对夜间图像进行增强，在图像处理领域具有重要意义。目前常用的夜间图像增强方法主要有基于直方图均衡化的灰度变化算法及对比度增强算法，其中灰度变换算法因具有高效、易实现的特点，而得到了广泛应用，但存在增强过度导致图像失真，细节不明显的缺点。

针对灰度变换算法存在着对比度低、细节不明显的特点，本文提出了一种夜间图像处理算法，该算法首先采用拉普拉斯（Laplace）算子对图像进行锐化，增强图像细节；然后比较局部灰度均值与全局灰度均值、局部灰度方差与全局灰度方差，确定夜间图像暗色背景区域，并将暗色背景区域分割出来，对分割后的区域使用局部对比度增强的直方图均衡化算法进行灰度调整，提升图像的对比度；最后用Gamma变换柔和图像亮度。与传统的均衡直方图增强算法相比，该算法在增强夜间图像对比度时具有更高的信息熵值，更加有效地保护了图像细节。

1 图像增强算法

1.1 算法流程图

本研究主要算法流程如图1所示。

图1 夜间图像增强算法流程图

1.2 拉普拉斯算子图像锐化

对图像采用拉普拉斯算子二阶微分操作，可突出图像边缘，增强图像细节与纹理。拉普拉斯算子定义为：

式中：(,)为图像在点(,)处的灰度值。采用3×3拉普拉斯算子的邻域模板如图2所示。

图2 拉普拉斯算子模板

其对应的计算公式为：

将拉普拉斯变换的结果按照一定比例加入到原灰度图像中，可得锐化公式：

式中：(,)是锐化后的图像在点(,)处的灰度值；(,)为原始图像在点(,)处的灰度值；为增强系数，代表边缘细节在增强图像中的比重，若值过小，则图像纹理没有清楚显示出来；若值过大，则图像噪声过强。因此需选择合适的，本文取=1。

1.3 暗色背景区域检测

设大小为的图像具有（为8位灰度级）级灰度，n表示灰度级为r(0≤r≤1)的像素点个数，则灰度级为r(0≤r≤1)的归一化直方图(r)(∈[ 0,1…-1])定义为：

夜间图像的主要特点是暗色背景区域占据了图像的主要部分，其中暗色背景区域不需要增强，需要增强的是对比度较大、有重要细节的区域。将夜间图像暗色背景区域分割出来，做忽略处理。

图像的灰度均值可度量图像的亮度，而灰度方差可以度量图像的对比度。暗色背景区域的特点是亮度和对比度均较低，比较局部灰度均值与全局灰度均值，局部灰度方差与全局灰度方差，可检测出夜间图像暗色区域，具体算法如下：

全局灰度均值E及全局灰度方差 分别定义为：

设图像以点(,)为中心的×的邻域为，则该邻域的局部灰度均值E及局部灰度方差分别定义为：

比较该区域局部灰度均值、全局灰度均值及局部灰度方差、全局灰度方差，若满足：

则该区域为亮度较暗且对比度较低的区域，即为暗色背景区域。

1.4 局部直方图均衡化及Gamma变换

检测出图像的暗色背景区域后，对暗色背景区域保持不变；为了提升图像的对比度，对非暗色背景区域，采用局部对比度增强的直方图均衡化算法调整灰度范围。直方图均衡化算法的转换函数定义为：

局部直方图均衡化图像中各灰度级呈现均匀分布，在保留细节的同时增强了图像局部范围的对比度，改善了图像质量。局部图像直方图均衡化后，再用Gamma变换修正整体图像，柔和图像的亮度。

2 MatLab环境下的仿真实现

为了检测本文算法的改进之处，使用MatLab软件进行图像编程处理，采用一张亮度较暗的黄昏时间街景和一张亮度很暗的夜间公园灰色图像作为夜间图像输入，图像尺寸为800×600。分别采用MatLab内置的均衡直方图增强算法及本文算法进行图像增强处理，处理后的图像及对应的直方图如图2和图3所示。

图2 黄昏时间街景增强图像（上排）及直方图（下排）

图3 夜间公园图像增强图像（上排）及直方图（下排）

从实验结果可以看出，传统均衡直方图增强算法对图像的暗色区域亮度增强过大，特别是对有大量暗背景的夜间图像，出现了较为明显的细节丢失和图像失真。本文的算法将暗色区域分割出来，进行了单独处理，与传统的均衡直方图图像增强算法相比，在增强夜间图像的对比度同时，充分保留了暗色区域夜间图像的特点，从而更好地保护了图像细节。

图像信息熵是图像增强质量评价的常用指标，它从信息论的角度反映图像信息丰富程度，通常情况下，图像信息熵越大，其信息量就越丰富，质量越好。分别计算原始图像及增强处理后的图像信息熵，结果见表1。

表1 图像信息熵

从图像信息熵指标对比可以看出，本算法熵值优于均衡直方图增强算法，具有更加丰富的细节。

3 结语

本文提出了一种夜间图像处理算法，该算法首先采用拉普拉斯（Laplace）算子对图像进行锐化，增强图像细节；然后比较局部灰度均值与全局灰度均值、局部灰度方差与全局灰度方差，确定夜间图像暗色背景区域，将暗色背景区域分割出来；对分割后的区域使用局部对比度增强的直方图均衡化算法进行灰度调整，提升图像的对比度。