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数字图像光照不均匀校正及Matlab实现


您的论文得到两院院士关注 文章编号 :1008- 0570(2008)04- 3- 0313- 02

图像处理

数字图像光照不均匀校正及 Ma tla b 实现
Re d u ce No n - u n ifo rm Illu m in a tio n Ach ie ve d b y Ma tla b
(聊城大学数学科学学院 )

孙忠贵

S UN Zhong-gui
摘要 : 为 了 更 好 地 进 行 光 照 不 均 匀 图 像 校 正 , 提 出 了 一 种 在 Matlab 平 台 上 实 现 基 于 概 率 的 光 照 不 均 匀 图 像 校 正 算 法 。 实 验 结果分析表明, 本文算法与经典算法相比, 具有更强的抗噪能力, 得到了更好的校正效果。 关键词 : Matlab ; 数字图像 ; 光照不均匀 文献标识码 : B 中图分类号 : TP391

Abstr act: In this paper, a method based on probability for reducing non- uniform illumination of image was proposed on Matlab platform. Experimental results show that this scheme is not only effective for reducing non- uniform illumination of the original image well, but also robust for noise pollution. Key Wor ds: Pr obability; Digital image; Non- unifor m illumination
沿性学术研究。Matlab 工具箱给用户提供了一个快捷方便的算 法研 究 平台 , 让 用 户把 更 多 的精 力 集 中在 算 法 而不 是 编 程 上 , 极大地方便了问题的研究。Matlab 图像处理工具箱提供了实现 图像处理的一些函数, 下面仅介绍程序中涉及的几个主要函 数 , 如表 1 所示。 表1 图像处理及小波变换函数

1引 言
近年 来 , 随着 信 息 技术 的 发 展 , 图 像 资 源日 益 丰 富 , 图 像 增 强在 信 息 处理 中 占 据了 越 来 越重 要 的 位置 。一 方 面 , 在 图 像 产 生过程中, 由于图像是由光的反射形成的, 常出现光源在景物 上照射不均匀的现象, 至使光照强的部分较亮, 光照弱的部分 较暗 ; 另 一 方 面 , 在 图 像 生成 和 传 输的 过 程 中 , 经 常 会 引起 脉 冲 噪声 , 从 而 导致 图 像 呈现 出 随 机分 布 的 黑白 相 间 的噪 声 点 。 上 述两种现象的存在, 不仅破坏了图像的真实信息, 还严重影响 了图像的视觉效果, 对后续的边缘检测、 模式识别等工作也会 造成较大影响。因此如何在噪声环境下对数字图像的光照不均 匀校正具有重要意义。 科学研究中的图像处理公式较多, 要求也很严谨, 以往采 耗 用 FORTRAN 语 言 和 C 等高 级 语 言编 程 实 现 , 具 有 难 度 大 、 时 多的 缺 陷 。 Matlab 的出 现 则 简化 了 这 部 分 工 作 , 它 由 主 程 序 及功能丰富的工具箱组成。 Matlab 图像处理工具箱提供了强大 的图像处理、 图 形 界 面 设 计 的 功 能 , 采 用 Matlab 编 程 能 够 节 省 图像处理工作者的时间和精力 , 提高图像处理并行率。 本文 在 分析 光 照 不均 匀 现 象和 脉 冲 噪声 的 基 础上 , 提 出 了 一 种 基 于概 率 的 数字 图 像 光照 不 均 匀校 正 算 法 , 并 借 助 Matlab 图像 处 理 工具 箱 进 行了 仿 真 , 同时 对 本 文算 法 和 经典 算 法 的处 理效果进行了比较和评价。

技 术 创 新

2.1

基于概率的数字图像光照不均匀校正算法

在光 照 不均 匀 校 正算 法 中 较经 典 的 top- hat 算 法 [4]和 文 献

[5]提 供 的 算 法 , 都 是 先 对 光 照 不 均 匀 背 景 进 行 提 取 , 然 后 通 过
图 像 减 运算 去 除 光照 不 均 匀的 影 响 。然而 进 进 行背 景 提 取 时 , 上 述 两种 算 法 都是 通 过 取最 小 值 来实 现 的 , 对于 一 幅 受脉 冲 噪 声污 染 的 图像 , 在 一 个区 域 中 的最 小 值 往往 表 现 为污 染 点 , 其 亮度并不能代表背景亮度。本文算法在对一个区域中的背景进 行提取时, 采取统计的方法, 先计算该区域中像素亮度的均值 和 标 准差 , 然 后 依统 计 值 进行 背 景 灰度 计 算 。这样 有 利 于 排 除 噪 声点 的 干 扰 , 鲁 棒 性 更强 。基 于 概率 的 数 字图 像 光 照不 均 匀 校正算法 , 具体步骤如下 :

2 用图像处理工具箱实现数字图像光照不
均匀校正
工 具 箱 是 Matlab 软 件 的 特 色 , 具 有 功 能 强 大 , 编 制 严 谨 的 特点。且工具箱中的算法随 Matlab 不同版 本 进行 更 新 , 包含 了 相应领域内的比较新的和成熟的算法。使用专业工具箱进行编 程, 用户无需编写自己学科范围内的基础程序, 而直接进行前 孙忠贵 : 讲师 硕士 基金项目 : 聊城大学青年教师科研基金资助项目 (x061028) 《 P LC 技术应用 200 例》

(1)估计 图 像背 景 的 灰度 。选 取 适当 大 小 的图 像 区 域 , 计 算
该区域内的像素灰度均值 和 标 准差 , 然 后 以 作 为该区域的背景灰度 ; 其中 min 为该区域像素的最小灰度值。

(2) 然后 将 粗略 估 计 出的 背 景 灰度 矩 阵 扩展 在 和 原始 图 像
大小相同的矩阵 , 从面得到背景灰度矩阵 ;

(3)从原 始 图像 中 减 去前 两 步 计算 出 的 背景 灰 度 矩阵 , 达 到
邮局订阅号 : 82-946 360 元 / 年 -

313 -

图像处理
校正光照不均匀的目的 ;

中 文 核 心 期 刊 《 微 计 算 机 信 息 》( 管 控 一 体 化 )2008 年 第 24 卷 第 4-3 期

(4)利用中值滤波消除噪声。 (5)通过调整图 像 的 灰度 , 校 正 由于 (3)做 减 法运 算 造 成的 图
像过暗现象。

2.2

Matlab 实现 (c)文 [5]算法
图1

为了 验 证本 文 算 法的 有 效 性 , 作 者 选 取光 照 不 均匀 的 图 像

rice.png 在 Matlab 平 台 上 进 行 校 正 实 验 。 rice.png 为 Matlab 图
像工 具 箱自 带 图 像 , 基 于 概 率的 数 字 图像 光 照 不均 匀 校 正主 要 仿真程序如下 :

(d)top- hat 算法

三种算法的光照不均匀校正效果比较

由 图 1 可 以 看 出 , 文 [5]算 法 和 经 典 的 top- hat 算 法 在 进 行 光 照不 均 匀 校正 时 , 由 于其 提 取 背景 的 本 质是 进 行 取大 取 小 运 算 , 故 对 具有 噪 声 的图 像 进 行校 正 时 很容 易 将 噪声 点 灰 度作 为 背景灰度 , 而达不到去除光照影响的效果。 如图 1(c)、 (d)所示 , 最 终处理结果仍然是图像的在部较亮、 下部较暗。 由图 1(b)可以看 出, 基于概率的光照不均匀校正算法对噪声具有较强的鲁棒 性 , 得到了较好的校正效果。

技 术 创 新

%读取并显示原始图像 I=imread(' rice.png' ); subplot(2,2,1); imshow(I); title(' 原始图像 ' ); %对图像添加噪声并显示 J = imnoise(I,' salt & pepper' , 0.1); subplot(2,2,2); imshow(J); title(' 加噪图像 ' ); %以下为基于概率的光照不均匀图像校正程序 %通过块操作提取背景并显示 blocks=blkproc(J,[128 128],@estibackground,thr); background=imresize(blocks,[256 256],' bilinear' ); % 获
得背景图像

4 结束语
本文 提 出的 基 于 概率 的 数 字图 像 光 照不 均 匀 校 正 算 法 , 在 对 图 像 进行 光 照 校正 时 考 虑到 噪 声 影响 , 使 该 算法 对 噪 声具 有 较 强的 鲁 棒 性 , 将 其 用 于图 像 光 照不 均 匀 校正 取 得 了较 好 的 效 果。 另外 , 在 Matlab 平台上非常方便快捷地实现了本文算法 , 并 对所得结果进行了客观评价, 从而大大提高了工作效率, 方便 了问题的研究。 本文 作 者创 新 点 :充分 利 用 Matlab 软 件 提 供 的 图 像 处 理 工 具箱, 实现基于概率的数字图像光照不均匀校正, 同时给出了

subplot(2,2,3); imshow(background); title(' 提取背景 ' ); % 通过图像减运算进行光照不均匀校正 I2=imsubtract(J,background); Iout=medfilt2(I2,[3 3]); subplot(2,2,4); imshow(Iout,[]); title(' 校正图像 ' ); % 下为背景灰度估计子程序 function backgray=estibackground(x,thr) meanx=mean(x(:)); stdx=std(x(:)); minx=min(x(:)); backgray=max(meanx- thr*stdx,minx);

Matlab 中实现的源代码。并通过仿真实验表明本文算法优于现
有的一些经典算法。虽然很多学者对数字图像的光照不均匀现 象进 行 了大 量 研 究工 作 , 但 对具 体 的 实现 过 程 介绍 得 比 较 少 , 本文一定程度上可为图像光照不均匀校正提供借鉴意义。 项目经济效益 (15 万元 )。

参考文献 [1]章毓晋 . 中国图像工程 :2006 [ J] . 中国图象图形学报,2007, 12 (5):753- 775。 游晓黔. 基于全变分模型的并行图像增强研究 [ [2]何静, J] .微 计算机信息, 2008,1- 3: 308- 310。 [3]I.Pitas,A.N.Venetsanopoulos, Nonlinear Digital Filters- Principles and Applications [M].Kluwer Academic Publisher, Boston, 1990。 [4]P.T.Jackway, Improved morphological Top- Hat [ J] .IEEE Elec- tronics Letters, 2000, 36 (14):1194–1195。 [5]董长虹.Matlab 图像处理与应用 [M].北京:国防工业出版社, 2004。
作者 简 介 : 孙 忠 贵 (1971- ), 男 (汉 族 ), 山 东聊 城 市 人 , 聊 城 大 学 讲 师 , 硕士。主要从事图像处理和模式识别的应用研究。

3 实验结果及评价
为了验证本文算法的有效性。 作者分别使用三种算法 :本文 算法、 top- hat 算 法 和 文 [5]算 法 , 对 同 一 个 具 有 脉 冲 噪 声 的 光 照 不 均 匀图 像 进 行校 正 , 然 后对 校 正 效果 进 行 比较 。为 了 使比 较 具 有 一 致 性 , 对 top- hat 算 法 和 文 [5]算 法 的 校 正 结 果 均 进 行 中 值滤波。实验结果如图 1 所示 , 其中 (a)为待校正图像 , (b)、 (c)、 (d) 为相应算法的校正结果。

Biogr aphy:SUN Zhong- gui (1971- ), Male, Born in Shandong Province, Working in Liaocheng University. His main research ar- eas include image processing and pattern recognition, which based on fuzzy sets and wavelet. (252059 山东聊城 聊城大学数学科学学院 ) 孙忠贵 (College of Mathematics Science, Liaocheng Univer sity, Liaocheng 252059, China)SUN Zhong- gui
通讯地址 :(252059 山东省 聊城大学数学科学学院 ) 孙忠贵

(a) 待校正图像


(b)本文算法

(收稿日期 :2008.02.13)(修稿日期 :2008.4.05)

314 - 360 元 / 年 邮局订阅号 : 82-946

《现场总线技术应用 200 例》


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