小波變換在煤礦井下圖像增強的應用研究

曹玉秋 梁慶秋 孟亦寒 張茗洋 李彥波

摘要：為了減小低照度圖像在圖像預處理過程中所造成的影響，使用小波變換方法對煤礦降質圖像進行增強處理。對低照度圖像進行直方圖均衡化處理，再疊加高斯噪聲，采用“db4”小波對加噪圖像進行3級分解，將一級高頻系數置0，重構小波，并獲取最終增強圖像，實現了保持圖像細節信息，增強圖像的低亮度區域和抑制圖像的高亮度區域，提高了圖像的視覺效果。通過大量測試，驗證了該方法的有效性。

關鍵詞：小波變換;圖像增強;直方圖均衡化

煤礦井下能見度低且多采用點光源來輔助照明，形成了非均勻照度環境。在這樣的環境下，拍攝出的圖像亮度、對比度低;而且噪聲、細節信息丟失等一些問題突出。這不但會讓圖像的視覺效果變差，而且圖像質量的好壞直接影響后續的圖像分析與決策，因此研究適合煤礦井下的低照度圖像增強算法具有十分重要的實際意義[1-2]。

目前，針對礦井降質圖像的增強算法主要包括：

（1）基于單尺度Retinex（SSR）的圖像增強算法。通過引導濾波進行照度估計，再與原圖像做卷積得出反射分量，最后用改進的局部對比增強算法對圖像進一步增強。使用引導濾波進行照度估計，能較好的解決過增強、光暈偽影、細節不足等問題。但SSR算法對保持細節和顏色信息不能同時兼顧。

（2）基于多尺度Retinex（MSR）的圖像增強算法。MSR的Retinex增強是在SSR的基礎上發展而來的，其在保留了SSR對圖像壓縮增強的效果的同時，還實現了色彩增強，最終達到保持圖像高保真度和顏色恒常性，即當照射物體表面的顏色光發生變化時，物體表面的知覺顏色保持不變。但是容易產生光暈，在處理色彩單一的煤礦井下圖像時，容易丟失色彩。

（4）基于小波變換（Wavelet Transform，WT）的圖像增強算法。在頻率域內對小波分解的高頻和低頻子圖進行系數調整，并實現圖像增強。但該類算法對代表圖像背景信息和整體特征的低頻信息未進行增強處理，導致WT后的增強圖像亮度改善不明顯。

（5）基于模糊集域-DCP圖像增強算法[3]。該算法雖解決了礦井下濃霧、光照不均問題，但易放大圖像噪聲，導致降質圖像部分區域過增強。

（6）基于NSCT的礦井圖像增強算法[4]。該算法計算過程復雜，且增強后的圖像仍存在光暈現象。針對現有基于光學成像原理、空域變換、照射-反射模型以及基于WT和改進型WT等主流圖像增強算法所存在的缺陷，無法滿足未來煤礦視頻監控系統智能化發展需求。

同時，根據小波變換在礦井降質圖像增強及直方圖均衡化在增強圖像細節和對比度中所表現出的顯著優勢，筆者提出了基于小波變換的煤礦降質圖像直方圖均衡化增強算法。

1.降質圖像增強算法建模

在礦井圖像的增強過程中，小波變換是實現圖像增強的一種重要方法。它能夠將圖像從空間域變換至頻率域，既不丟失圖像原有信息，也不會增加冗余信息，具有較完善的重構能力。但單一的采用小波變換對圖像進行增強處理仍有缺陷，因此，本文設計了基于小波變換的直方圖均衡化的圖像增強模型。

1.1小波函數

小波函數ψ（x）是本文圖像增強算法的關鍵內容。小波變換的思想是利用尺度函數表示原始信號，小波函數可以由滿足特征的尺度函數來求出。對于一個信號f（x）可以分解為：

其中hψ（k）∈N+。

1.3小波閾值去噪原理

在小波域內圖像中的噪聲部分分布在小波域存在的所有空間，而圖像中信號部分主要分布在固定的幾個系數當中，所以在對圖像進行小波分解的過程中，處理噪聲的小波系數要小于圖像信號的[6].我們可以選取一個適合的閾值.如果小波變換系數小于這個設置閾值，可以判斷這是噪聲的影響，如果小波變換系數大于閾值，則判斷為信號的影響.具體算法如下：

（1）采用多尺度方法對圖像信號進行小波變換;

（2）用設定的閾值處理每個尺度小波系數;

（3）將第 2 步處理后的小波系數重構圖像信號.

1.4直方圖均衡化（CLAHE）算法

CLAHE是一種局部直方圖均衡化的方法，對HE和AHE的改進，它具有更好的靈活性，在CLAHE中先選擇一個直方圖剪切閾值，超過這個閾值的灰度部分重新分配到其他灰度級，這樣得到均勻的效果，能避免過度增強或過度放大平滑區域的噪聲，可以減少偽影的邊界[7]。如下是CLAHE算法：

（1）將圖像劃分成若干小區域;

（2）計算局部直方圖映射函數;

（3）確定直方圖的剪切閾值;

（4）直方圖映射函數用到各小區域;

（5）邊界部分線性插值處理。

2.算法流程

本文提出的基于小波變換的煤礦降質圖像模糊增強算法，其實施的具體流程如下：

對煤礦降質圖像I進行直方圖均衡化。

為了盡可能還原圖像本身，驗證算法的有效性，再給煤礦降質圖像I疊加高斯噪聲。

在綜合考慮去噪效果和計算量的代價下，采用“db4”小波對加噪圖像進行3級分解[8]。

對比把所有的高頻系數置0與把所有的高頻衰減一半，選擇將一級高頻系數置0，處理效果更加，圖像更清晰，增強了圖像細節。

重構小波，并獲取最終增強圖像。

3.實驗結果與分析

為了驗證本文算法的有效性，選取煤礦井下光照分布不均的圖像。分別從主觀視覺和客觀指標兩方面對本文算法和其他3種對比算法的增強效果進行評價，對比算法分別為：單尺度Retinex（Single Scale Retinex，SSR）、多尺度Retinex（Multiscale Retinex，MSR）、色彩恢復多尺度Retinex（Multi-Scale Retinex with Color Restoration，MSRCR）[9]。

3.1主觀評價

實驗1：對分辨率為400*600的煤礦井下圖像a進行增強測試，實驗結果如圖a所示。

實驗2：對分辨率為400*600的煤礦井下圖像b進行增強測試，實驗結果如圖b所示。

根據圖a、b對不同增強算法的處理結果和灰度直方圖進行對比分析可知，原圖像存在較多明暗區域、亮度分布不均、對比度差、細節信息不明顯等缺點，導致視覺上圖像不清晰、輪廓較模糊，不利于圖片信息的提取。

采用SSR、MSR算法均能夠增強圖像對比度，提升整體亮度，改善圖像視覺效果，采用MSRCR算法能減少圖像因局部對比度增強而導致的圖像失真。但三種算法增強后的圖像仍存在一些問題。SSR中亮區域出現過增強現象，暗區域細節信息不明顯;MSR中突出了圖像輪廓和細節信息，但視覺效果較差，且高亮區域存在光暈現象，圖像清晰化效果欠佳;MSRCR算法對比度減弱，圖像失真度較高，圖像細節信息不明顯。

綜合分析，本文算法在一定程度上克服了上述增強算法存在的缺點，較明顯地提高了圖像的整體亮度、對比度、清晰度，并消除了圖像亮區域的光暈現象，實現了保持圖像細節信息的同時，增強圖像的低亮度區域和抑制圖像的高亮度區域，主觀上提高了圖像的視覺效果。

3.2客觀評價

為了更加客觀地分析不同算法的增強效果，本文分別選用峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，RPSN）、結構相似度（Structural Similarity Index，MSSI）、平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE）、均方誤差（Mean Squared Error，MSE）4種評價指標對本文算法及對比算法進行評價。

根據表1、2可知，綜合分析，在低照度情況下，MSR算法的RPSN，MSSI最小，即對光照不足情況下的圖像增強效果差。SSR算法與MSRCR算法的RPSN，MSSI值均較高但是MAE與MSE過高，說明該兩類算法容易出現過度去噪，使得圖像特征信息大量丟失乃至失真，與原圖誤差過大。相比之下本文算法的RPSN、MSSI，尤其是MAE、MSE值均表現較好，對提高圖像亮度、對比度、清晰度、圖像保真方面均有較大的提升和改善。

4 結論

（1）采用小波變換的方法在添加高斯噪聲后將圖像分解為高頻信息和低頻信息，去除一級高頻重構后不僅更好地促使了信噪分離，同時也避免了噪聲過強導致圖像特征信息大量丟失乃至失真，使得增強后的圖像與原圖誤差更小，圖像更具有真實性與實用性。

（2）對煤礦井下不同場景的降質圖像進行增強處理，綜合主客觀分析得出本文算法的魯棒性更強，綜合指標較SSR，MSR，MSRCR算法表現更好。本文算法能夠更好克服煤礦井下因光線差、粉塵、照度不均而引起的圖像質量低的問題。

參考文獻

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