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視頻圖像增強(qiáng)的技術(shù)有哪些? |
發(fā)布時(shí)間:2014-4-26 瀏覽:10204 次 |
隨著東莞監(jiān)控技術(shù)發(fā)展,不斷有新的方法出現(xiàn),圖像增強(qiáng)方法可分為空間域方法和頻域方法??臻g域是單幀圖像自身,通常以直接處理像素為基礎(chǔ)。而頻域則是修改圖像的在頻域里的變換為基礎(chǔ),常用的有傅里葉變換、小波變換等。 空間域圖像增強(qiáng)方法 空間域增強(qiáng)是指增強(qiáng)構(gòu)成食品圖像的像素,直接對(duì)這些像素操作的過(guò)程。主要有以下方法: 基本灰度變換:將圖像像素值由一個(gè)范圍映射到另一個(gè)范圍,包括線(xiàn)性變換、對(duì)數(shù)變換和冪次變換等,比如大家熟知的伽瑪校正就是一種冪次變換。通過(guò)灰度變換,可以提高不同像素點(diǎn)間灰度差,提高對(duì)比度,更有利于人眼認(rèn)清細(xì)節(jié)。同時(shí)該方法也是其他一些高級(jí)方法的基礎(chǔ)。 直方圖處理:將原圖像通過(guò)某種變換,得到一副灰度直方圖為均勻分布或者規(guī)定分布的新圖像的方法,是圖像增強(qiáng)算法中最常用、最重要的算法之一。它以概率理論做基礎(chǔ),運(yùn)用灰度點(diǎn)運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)直方圖的變換,從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。通過(guò)直方圖均勻化可以有效改進(jìn)圖像的動(dòng)態(tài)范圍,提高對(duì)比度,更有利于人眼對(duì)細(xì)節(jié)的辨認(rèn)。 平滑空間濾波:平滑空間濾波主要是進(jìn)行過(guò)濾圖像噪點(diǎn),平滑圖像。平滑濾波方法很多,比如線(xiàn)性平滑濾波,包括均值濾波等,非線(xiàn)性平滑濾波,如中值濾波。線(xiàn)性濾波有很好的平滑效果,可以過(guò)濾噪點(diǎn),但也會(huì)導(dǎo)致邊緣細(xì)節(jié)的模糊。非線(xiàn)性濾波對(duì)線(xiàn)性濾波的一個(gè)改進(jìn),會(huì)對(duì)根據(jù)像素點(diǎn)的狀態(tài)采取不同的策略,可消除一些孤立的噪點(diǎn),對(duì)圖像細(xì)節(jié)影響不大,但會(huì)對(duì)圖像的邊緣帶來(lái)一定的失真。為了克服以上兩種算法的缺點(diǎn),人們又提出很多改進(jìn)方案,引入自適應(yīng)的平滑算法,通過(guò)各種方法兼顧噪點(diǎn)的濾除和圖像細(xì)節(jié)的保持。 銳化空間濾波:同平滑空間濾波相反,銳化空間濾波是為了突出圖像中的細(xì)節(jié)或者增強(qiáng)被模糊了細(xì)節(jié)。銳化空間濾波主要通過(guò)一階和二階的銳化濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn),如梯度法,拉普拉算子濾波等。銳化空間濾波會(huì)提升圖像細(xì)節(jié),但也會(huì)使噪點(diǎn)得到放大。 綜合方法:為了達(dá)到圖像細(xì)節(jié)和噪點(diǎn)過(guò)濾及對(duì)比度等,人們發(fā)展了很多綜合性方案,如Retinex算法,以人類(lèi)視覺(jué)原理和色感一致性為基礎(chǔ),可以在動(dòng)態(tài)范圍壓縮、邊緣增強(qiáng)和顏色恒常三個(gè)方面達(dá)到平衡,因此可以對(duì)各種不同類(lèi)型的圖像進(jìn)行子適應(yīng)性的增強(qiáng)。 頻率域圖像增強(qiáng)方法 頻率域圖像增強(qiáng)是將圖像視為2維信號(hào),變換到頻率域進(jìn)行過(guò)濾增強(qiáng)操作。圖像從空間域·轉(zhuǎn)換到變換域的變換方法很多,如傅立葉變換、沃爾什-傻哈達(dá)瑪變換、余弦變換、K-L變換以及小波變換等。而傅立葉變換和小波變換則是常見(jiàn)的用于圖像去噪的變換方法。 低通過(guò)濾:類(lèi)似空間平滑濾波,將高頻部分過(guò)濾到,達(dá)到去噪的目的。常用到的有巴特沃斯低通濾波器,高斯低通濾波器等。 高通濾波:類(lèi)似銳化空間濾波,保留更多高頻部分,達(dá)到提升圖像細(xì)節(jié)的目的,但也會(huì)帶來(lái)噪點(diǎn)的放大。頻率域圖像增強(qiáng)由于要進(jìn)行頻率變換,計(jì)算復(fù)雜度比較高,在監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用受到一定限制。 其他方法 前面提到了都是數(shù)字圖像處理的傳統(tǒng)方法,運(yùn)算簡(jiǎn)單,缺點(diǎn)也很明顯,針對(duì)性比較強(qiáng),效果單一,很難在噪聲過(guò)濾和邊緣細(xì)節(jié)保持上同時(shí)兼顧。近些年來(lái),為了噪聲過(guò)濾的同時(shí)兼顧到細(xì)節(jié)保持發(fā)展出了很多新的方法。比如PDE方法,3D降噪等。 PDE方法:將偏微分方程方法用在圖像去噪中,可以利用偏微分方程具有各向異性的特點(diǎn),在去除噪聲的同時(shí),很好的保持邊緣。該方法通過(guò)建立噪聲圖像為某非線(xiàn)性偏微分方程的初始條件,然后求解這個(gè)PDE,得到了不同時(shí)刻的解,即為濾波效果。該方法的各向異性去噪模型可以根據(jù)圖像的梯度值決定擴(kuò)散的速度,使之能兼顧噪聲消除和邊緣保持兩方面的要求。 3D降噪:3D降噪利用了視頻幀前后幀圖像內(nèi)容相關(guān)的特性,通過(guò)對(duì)前后幀圖像的信息融合,找出噪點(diǎn)的像素進(jìn)行過(guò)濾,是視頻圖像過(guò)濾噪點(diǎn)特有的方法。同時(shí),可以根據(jù)幀間運(yùn)動(dòng)信息對(duì)不同的視頻區(qū)域采用不同的降噪策略,在降噪的同時(shí)兼顧保留運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié),有效地提升了視頻質(zhì)量。 還有很多圖像增強(qiáng)和去噪方法在噪聲點(diǎn)去除、邊緣細(xì)節(jié)處理和對(duì)比度提升上都有很好的表現(xiàn),但由于其運(yùn)算復(fù)雜度高或者針對(duì)性比較強(qiáng),并不適合在視頻監(jiān)控領(lǐng)域內(nèi)使用,而更多面向?qū)iT(mén)圖像處理系統(tǒng),如醫(yī)療圖像、遙感等領(lǐng)域。但隨著硬件設(shè)備和圖像技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,必將有更多的新的視頻增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用到視頻監(jiān)控中來(lái)。 文章來(lái)源由東莞監(jiān)控工程http://leiweiguang.cn整理提供。 |
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