本站原创摘 要 ：为了提高内膛全景图像对比度,本文基于Contourlet变换,提出一种新的内膛全景图像增强方法.该方法在图像空间域增强的基础上,通过对图像Contourlet变换系数的调整,进一步增强了内膛图像.实验结果表明,本文算法在增强内膛图像对比度的同时,减少了图像细节的丢失,改善了图像质量.
关 键 词 ：内膛全景图像；Contourlet变换；空间域；变换域
中图分类号：TP391 文献标识码：A
1引言
由于火炮内膛由同一材质构成,再加上光照等的影响,采集到的内膛全景图像往往存在边缘模糊、局部对比度差的现象.为了便于显示、观察和进一步的分析处理,有必要对其进行图像增强,使图像中某些细节加以强调或锐化,并有效的抑制噪声.
现有的图像增强方法主要分为基于空间域的图像增强和基于变换域的图像增强两大类.基于空间域的方法主要包括灰度变换、空域滤波和直方图处理等；基于变换域的方法则是首先将图像由时域变换到频域,而后通过修正变换系数达到图像增强的目的[1].常用的空域方法为直方图均衡化,由于它是基于图像直方图分布的一种图像增强方法,对于细节较多、相对较复杂的图像不能达到较好的增强效果；基于变换域的小波图像增强方法,虽然在增强图像细节的同时能有效地抑制噪声,但由于二维可分离小波基只具有有限的方向,不能很好的表示图像中的方向信息.鉴于以上增强方法的不足,本文提出了一种基于Contourlet变换的空间域和变换域相结合的图像增强方法.
2Contourlet变换
Contourlet变换是一种多分辨率、多方向的图像表示方法,它能够有效地表示在视觉信息中重要而复杂的几何结构[2].如图1 （a）所示,Contourlet变换的基的支撑区间为“长条形”,这样能够充分利用原函数的几何正则性,因此逼近一条相同的奇异曲线用到的系数会更少.实际上,基的“长条形”结构是方向性的一种体现,即具有“各向异性”.而二维小波是由一维小波张量积构建得到,它的基缺乏方向性,不具有各向异性,如图1 （b）所示.
Contourlet变换是利用拉普拉斯塔形分解（LP）和方向滤波器组（DFB）实现的一种图像表示方法[3].它首先用拉普拉斯金字塔捕获图像中的奇异点,然后用方向滤波器组将奇异点合成为线性结构.由于Contourlet变换在不同尺度、不同方向上具有延长的基结构,从而使得该变换能有效地估计不同尺度上的平滑轮廓.整个Contourlet变换的多分辨率多方向分解结构示意图,如图2所示.
5结论
针对内膛全景图像对比度低的问题,提出了基于Contourlet变换的图像增强方法.该方法综合空间域和变换域增强,突出了弱边缘,并抑制了噪声.实验结果表明,本文算法在内膛全景图像增强中,优于传统方法,效果较好.