光照不均图像增强方法综述
?１６２６?计算机应用研究第２７卷
图像位于金属光滑表面或有弧度的物体表面，使得采集到的图像出现高光现象，如图ｌ所示。高光现象不仅使图像信息难以提取而且改变了图像的原始面貌，导致进一步处理更加困难。
幽ｌ金属表面高光现象示意ｊ垒Ｉ
２图像光照不均常用解决方法
为了解决如上所述的图像光照不均问题，国内外文献提出了许多的解决方法，代表性的有以直方图均衡化法为代表的灰度变换法、基于照明一反射的同态滤波法、Ｒｅｔｉｎｅｘ增强方法以及梯度域图像增强方法等。
２．１以直方图均衡化法为代表的灰度变换法
灰度变换法指的是对图像使用某一灰度变换函数以达到压缩／拉伸图像灰度范围的目的。直方图均衡化法是灰度变换法中使用频率高、具有代表性的方法。它分为全局直方图均衡化法和局部直方图均衡化法。
全局直方图均衡化法以图像灰度直方图为变量，利用图像本身信息对其进行变换¨］。全局直方图均衡化法有如下缺点：ａ）全局直方图均衡化法仅仅使灰度级分布平均化而不是扩大灰度范围．ｂ）对于灰度级分布范围较大的图像灰度拉伸效果不明显；ｃ）会产生灰度级合并的现象，这样将改变图像的原始面貌并丢失图像细节№Ｊ。
针对全局直方图方法的缺点，各种局部直方图均衡化方法被提出一Ｊ。按照所均衡子块的重叠程度，局部直方图均衡算法可分为子块不重叠、子块重叠和子块部分重叠三种。子块不重叠的均衡算法其优点是图像局部细节对比度得到充分的增强；缺点是各子块的直方图均衡函数差异较大，输出图像中容易出现块效应，实际中并不常使用。子块重叠的均衡算法充分增强了图像局部细节，同时消除了块效应，但由于子块均衡总次数等于输入图像的像素总数，算法效率较低。子块部分重叠均衡算法对原图像取窗口子块，对窗口中的每个元素使用转移函数，将窗口按照某一尺寸在原图像中移动至最后一个像素。该算法的优点是在一定程度上减弱了块效应，采用子块按照一定尺寸移动而不是逐像素计算，计算效率大幅提高，同时与子块重叠算法增强效果相近，是局部直方图方法中常用的一种；缺点是在计算完成之后需要对图像进行块效应检查，这个过程需要检查子块图像的边界，并对其进行块效应滤波处理伸Ｊ。
局部方法仅仅考虑了在某一窗口中的灰度分布而没有考虑图像的整体特点，因此容易减弱图像层次感∽］。近些年来，基于直方图均衡化法的改进方法被不断提出，如在子块部分重叠的均衡算法基础上提出将图像根据亮度均值对子块图像进行递归分解，得到一系列不同灰度范围的子图像，然后对每一个子图像在其相应的灰度范围内应用子块部分重叠算法进行直方图均衡，最后合并这些子图像的均衡结果。该方法能较好地保持图像亮度但计算时间有所增加¨ｏ。由于自适应均衡化法对图像中任意灰度范围的像素进行处理，对兴趣区域进行增强的同时也增强了噪声。针对这个缺点，提出了一种基于小波的多分辨率重叠子块均衡化法，对每个子带图像进行分解并分别使用均衡化法，然后使用小波逆变换重构图像¨…，利用小波将图像分解为高频、低频两部分的特点，有效地降低了图像中的噪声，并增强了图像。有些图像层次丰富但灰度失衡，此时可以在全局直方图均衡化法基础上。检查原图中含像素点少的灰度级，增强这部分灰度级对应像素的梯度，以此来增强图像的细节【１１｜，但该方法对直方图分布集中的图像效果不大。
全局直方图均衡化法一般作为图像预处理，能有效地增强图像对比度，对于整体灰度值低图像增强效果显著。局部均衡化法其细节增强能力较全局直方图均衡化法更强，适用于增强需要保持原始亮度的图像［８Ｊ，但会出现块效应、计算速率、增强细节与增强噪声等问题。同时直方图均衡化法作为一类空域方法忽略了图像的频率信息。
２．２基于照明一反射模型的同态滤波方法
在照明一反射模型中，图像可以表示为照明分量与反射分量的乘积形式：ｆ（髫，Ｙ）＝ｉ（石，Ｙ）×ｒ（菇，ｙ）。其中，照明分量ｉ（ｘ，），）频谱集中在低频段，反射分量ｒ（菇，，，）频谱集中在高频段。同态滤波方法的原理是通过滤波函数估算图像的低频或高频成分，增强图像局部对比度。同态滤波的过程如下：，（Ⅳ，，，）一ｌｎ，－＋ＤＦｒｆ－日（Ⅱ，口）一（ＤＦＴ）一１一％ｐ＿吖（ｚ，，，）
其中以髫，Ｙ）为图像密度函数；Ｉｎｆ表示对厂取对数；ＤＦＴ指对数据作傅里叶变换；Ｈ（“，口）指对数据进行滤波；（ＤＦＴ）‘１对数据作反傅里叶变换；ｅｘｐ对数据作指数变换；ｇ（茗，Ｙ）指处理后的图像数据。
实际效果证明同态滤波法能同时进行动态范围的压缩和图像局部对比度的增强，在对图像细节方面增强能力颇佳，有时也被用于图像预处理¨“。滤波器在该方法中扮演着重要的角色。常用的滤波器有巴特沃斯滤波器、高斯滤波器等。
传统同态滤波法使用的空域一频域转换工具是傅里叶变换，它对图像的局部特点描述力差。传统同态增晰是从图像的整体角度对光照不均匀进行修正，虽然可以很好地保持图像的原始面貌，但它没有充分考虑图像的空域局部特性，在增强图像某部分像素时，易导致另一部分像素过增强。小波作为另一种域变换工具，在时域与空域都具有局部性。基于小波的同态滤波法具体步骤如下：
八善，ｙ）＿＋ｌＩＩ卜Ｗｈ日（ｕ，口）－＋哪‰Ｐ—噌（茗，，，）
其中：ｗＴ指小波变换，１ｗＴ指逆小波变换。
一幅图像经过ｎ级小波分解，得到的低频带图像反映了图像各主要空域范围的亮度分布和基本面貌，高频信号反映的是图像的边缘信息。之后对ＨＨＩ、ＬＨ。、ＨＬ。（ｋ＝１，２，…，ｎ）中的小波系数进行滤波并增强高频信息来提高原图像对比度，对ＬＬ。使用线性滤波器，修正图像的亮度不均匀问题¨…；或者对各分辨率小波系数进行高通滤波之后，再针对每个分辨率下图像小波系数分别处理，得到最终的小波系数Ｈ“。使用基于小波的同态方法，应该注意小波分解级数与计算效率之间的平衡，一般而言，三层小波分解能获得较好的增强效果¨引。
基于傅里叶与基于小波的同态滤波法都是频域的同态滤波法。针对频域方法需要在转换处理域花费时间的缺点，基于
空域的同态滤波法被提出。其基本思想是：首先对图像数据进