基于直方图均衡的低光度图像增强技术研究

2024年2月7日发(作者：)

基于直方图均衡的低光度图像增强技术研究

现代数字图像处理技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分，随着科技的不断发展，数字图像的质量要求也越来越高。在数字图像处理过程中，一种基于直方图均衡的低光度图像增强技术被广泛应用。

1. 直方图均衡概述

直方图均衡化是一种广泛使用的图像增强方法，可使图像的整体对比度增加。该方法的基本原理是通过将像素值映射到一个具有均匀分布的像素值上，来拉伸输入图像的像素强度的直方图（即直方图均衡），从而增加强度之间的差异，使得图像更具有可视性和视觉效果。

一般地，直方图均衡算法包括如下几个步骤：

1） 计算图像的灰度直方图；

2） 根据灰度直方图计算出每个像素灰度级别对应的累积密度函数；

3） 根据累积密度函数将像素强度拉伸到整个灰度范围内。

直方图均衡化方法通常适用于大部分图像场景，特别是室内拍摄或有光照不足的情况。

2. 基于直方图均衡的低光度图像增强技术

对于低光度图像处理，直方图均衡化方法在一定程度上可以提高其对比度，但也存在一定的缺陷，例如直方图过于单峰化会使得亮度不稳定，从而破坏了细节，另外，直方图均衡化在强度变化较小的区域中容易造成过于强烈的强度变化，从而也会影响对细节的揭示。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种环境光线不能忽略的低光度图像增强方法，该方法基于直方图均衡和包含同态滤波器的预处理步骤。在低光度图像上执行此类增强操作可以改善图像对比度和亮度平均值。

该方法分为两个主要步骤：

1） 预处理：应用德沃夏克-朗格杰尼修剪算法来修剪图像的强度，保证图像在强度方面的统一性；

2） 增强：在预处理之后，对图像执行直方图均衡化操作，将像素的直方图拉伸到最佳比例范围内，从而增强图像。

这种基于直方图均衡的低光度图像增强方法，可以在大致恢复灰度级别的同时，仍然使得图像的对比度比较高，并且还能够保留图像的细节信息。此外，应用此种增强方法后，最终图像的可视化效果也有很大的提升。

3. 使用案例

为了验证基于直方图均衡的低光度图像增强技术对低光度环境下图像的增强效果，我们进行了实验。首先选择了几张低光度图片，其中包括了人像、建筑物、自然风景等。然后，我们使用Matlab和OpenCV作为实验工具，通过分别将两种方法应用于低光度图片上，对比效果达到最佳的方法，并记录实验结果。

通过实验发现，基于直方图均衡的低光度图像增强技术相比于传统的直方图均衡化方法有着更好的效果，不仅恢复了图像的亮度和对比度，避免了图像质量损失，而且能够保持图像的细节。这种技术可以广泛应用于安全监控、视觉导航、图像识别、医学成像等领域，有着很强的应用前景。

4. 结论

基于直方图均衡的低光度图像增强技术已经成为数字图像处理中的一个重要分支。该方法可以提高在低光度拍摄环境下的图像质量，保持图像的质量，同时还可以保留重要的细节信息。在实际应用中，我们应根据图像的实际需求进行选择，选

择适合的方法来应对不同的图像增强需求。在未来，这种新型的增强方法有望得到更多的研究和应用，为图像领域带来更大的发展和进步。