基于直方图的图像自适应均衡算法
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基于直方图的图像自适应均衡算法
作者：张红梅 张智高
来源：《电脑知识与技术》2014年第33期
摘要：传统直方图均衡算法经常出现对低灰度层过度拉伸，产生图像被过度增强，或是使像素较少的灰度级在变换时被合并，导致图像的边缘或细节信息丢失等现象。为了改善这种算法的不足，该文提出一种改进的自适应均衡算法。该算法先对图像进行传统的直方图均衡处理，然后将处理后的图像再进行一次函数映射，保证将变换后的图像具有一个较大的灰度动态范围，最后确定适当的亮度调节系数，提高整幅图像的对比度，达到较好的视觉效果。实验结果表明，改进后的算法可以有效地改善传统算法的不足，具有较高的适应性。
关键词：直方图；传统均衡算法；自适应均衡算法
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：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 灰度变换是数字图像处理中实现图像增强的重要手段，其主要原理是利用各种变换改变原图像灰度级的分布范围，从而达到理想的处理效果，而使用直方图均衡化算法是实现灰度变换的一种重要手段。直方图均衡是图像处理中的常用方法，它是实现图像增强、压缩及识别的基础[1，2]。利用直方图均衡可以使具有较小灰度分布图像的灰度范围均匀分布，能够实现图像的增强，改善整体的对比度，达到较好的视觉效果。但是该算法存在一些不足之处，主要体现如下几个方面：1） 过度拉伸，尤其是对原图像中具有较多像素的灰度级产生了过度增强，增加了噪声。2） 细节丢失，使图像中具有较少灰度级的像素在变换时被合并，导致图像的一些边缘和细节信息丢失。3） 缺乏自适应调节机制，不能实现按需处理，不利于实现图像变换的自动化。为了解决上述问题，该文提出一种自适应均衡算法，并能够达到较好的处理效果。 1 直方图均衡算法原理
4 结论