鄭丹1，馬尚昌1,2，趙靜1

　?。?.成都信息工程大學(xué) 電子工程學(xué)院，四川 成都 610225；2.中國(guó)氣象局大氣探測(cè)重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610225)

       摘要：圖像采集和處理方法的發(fā)展日新月異，針對(duì)不同圖像特征的圖像增強(qiáng)技術(shù)，可以加強(qiáng)圖像可懂性，提高視覺(jué)效果，抑制噪聲，為圖像的后續(xù)識(shí)別做更好的鋪墊。本文MATLAB平臺(tái)主要用于平滑和銳化的QR碼圖像處理，在QR碼圖像去噪問(wèn)題上，結(jié)合濾波的不同模板以及噪聲類(lèi)型，所獲得的不同濾波的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：中值濾波窗口的尺寸大小是影響椒鹽噪聲去除有效性和提升圖像識(shí)別率的關(guān)鍵因素；空域圖像增強(qiáng)法中，平滑濾波所呈現(xiàn)出的功能效果更優(yōu)于銳化濾波。

　　關(guān)鍵詞：圖像增強(qiáng)；空域?yàn)V波；中值濾波；噪聲；QR碼

　　中圖分類(lèi)號(hào)：911.7文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI： 10.19358/j.issn.16747720.2017.04.012

　　引用格式：鄭丹，馬尚昌，趙靜.基于空域?yàn)V波的圖像增強(qiáng)法的探討［J］.微型機(jī)與應(yīng)用，2017,36（4）：4042，46.

0引言

　　圖像是最直觀(guān)的視覺(jué)信息，了解包含了大量信息的圖像是獲取信息的最直觀(guān)的方式之一，圖像技術(shù)已在科學(xué)研究、醫(yī)療、軍事、教育、交通、執(zhí)法和安全等方面得到了廣泛的重視和極大的關(guān)注，并取得長(zhǎng)足進(jìn)展。圖像技術(shù)的不斷發(fā)展，信息交換的頻繁以及二維條碼的普及，提高了對(duì)圖像精細(xì)程度、分辨率技術(shù)等指標(biāo)的要求。噪聲、曝光度、系統(tǒng)自身原因等會(huì)引起各種干擾因素，從而影響圖像的獲取和傳輸，導(dǎo)致出現(xiàn)失真、圖像降質(zhì)的問(wèn)題。為此，在圖像處理技術(shù)水平上，要提高層次效果，加強(qiáng)圖像的可懂度，保證各種特征分析和處理水平的提升。在圖像預(yù)處理中，圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)是提高視感質(zhì)量的兩種方法。繁瑣的圖像恢復(fù)技術(shù)需使用“降質(zhì)模型”以復(fù)原圖像［1］。而圖像增強(qiáng)技術(shù)則只需將感興趣的目標(biāo)特征信息更精細(xì)化地表達(dá)出來(lái)，增強(qiáng)圖像中特定目標(biāo)信息的可辨識(shí)能力，抑制噪聲，強(qiáng)化特色，提高可理解性，利于QR碼圖像的后續(xù)識(shí)別及內(nèi)容的自動(dòng)提取能力。

　　針對(duì)不同圖像特征，提出不同的增強(qiáng)技術(shù)。圖像增強(qiáng)技術(shù)主要包括：對(duì)比度拉伸、邊緣突出、圖像去噪、亮度校正以及偽彩色處理等［2］。基于空間的差異，該增強(qiáng)技術(shù)可分為：空域法和頻域法。以灰度映射變換為基礎(chǔ)的空域法，在像素組成的空間里直接對(duì)像素進(jìn)行點(diǎn)操作和鄰域操；而作用于傅里葉變換的頻域增強(qiáng)法，是建立在卷積運(yùn)算上的一種間接增強(qiáng)算法［3］。

　　本文重點(diǎn)介紹空間域的圖像增強(qiáng)算法，在MATLAB平臺(tái)上對(duì)QR碼進(jìn)行平滑濾波和銳化濾波處理，引入不同的噪聲信號(hào)，對(duì)非線(xiàn)性濾波范圍內(nèi)的中值濾波所呈現(xiàn)出的濾除效果的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，分析出不同濾波法的優(yōu)劣勢(shì)。

1空域圖像增強(qiáng)技術(shù)

　　圖像增強(qiáng)是改變QR碼圖像中的像素值的過(guò)程，改進(jìn)了人或機(jī)器對(duì)重要圖像細(xì)節(jié)或目標(biāo)的檢測(cè)能力，特定目標(biāo)的圖像增強(qiáng)技術(shù)沒(méi)有通用理論和完美算法，實(shí)則為一個(gè)交互過(guò)程（如圖1所示），最終獲得一個(gè)改進(jìn)新版本。

　　空域?yàn)V波本質(zhì)上是作用于模板上的鄰域操作，模板可看作一個(gè)小的覆蓋在圖像上的窗，每次執(zhí)行對(duì)一個(gè)像素的操作，由原始值和它的鄰域像素值確定結(jié)果像素值。根據(jù)模板的特點(diǎn)，空域?yàn)V波可劃分為基于傅里葉分析的線(xiàn)性濾波和對(duì)鄰域直接操作的非線(xiàn)性濾波［4］；按處理效果來(lái)分類(lèi)，又可分為平滑濾波（可由低通濾波器完成）和銳化濾波兩類(lèi)，平滑濾波通過(guò)消除混雜在圖像中的干擾因素，達(dá)到主觀(guān)質(zhì)量的要求，強(qiáng)化圖像表現(xiàn)特征；高通濾波器（HPF）作用于QR碼圖像呈現(xiàn)出的總體效果是一個(gè)受控制的銳化程度,HPF對(duì)高頻分量的保留或增強(qiáng)會(huì)產(chǎn)生噪聲加強(qiáng)的副作用。

　　1.1平滑濾波

　　1.1.1均值濾波

　　平滑濾波器濾去圖像中微小細(xì)節(jié)，有效抑制加性噪聲，減少局部灰度的起伏，但容易引起由圖像灰度尖銳變化所帶來(lái)的邊緣模糊的負(fù)影響。鄰域均值法是典型的空間域平滑噪聲技術(shù)，原始圖像中鄰域里的像素值和模板系數(shù)乘積的和是結(jié)果像素的輸出［5］。一個(gè)常用的3×3同質(zhì)均值濾波器的所有系數(shù)均相等（全為1），通過(guò)對(duì)模板卷積后的結(jié)果除以放縮因子來(lái)實(shí)現(xiàn)；而非同質(zhì)的均值濾波器則給模板中心一個(gè)較高權(quán)重的值，所有其他系數(shù)都根據(jù)它們與中心的距離加權(quán)，這是一種特殊的模板（如圖2所示）。速度快、算法簡(jiǎn)單的均值濾波會(huì)以付出圖像模糊加重為代價(jià)，來(lái)消除噪聲。鄰域均值法圖像平滑處理由式（1）可得：

　　其中M為鄰域S內(nèi)所包含的像素總數(shù)；S為事先確定的鄰域（該鄰域不包括（x,y）點(diǎn)）。

　　在均值濾波中：算術(shù)均值濾波會(huì)導(dǎo)致一定的圖像模糊（與窗口尺寸成正比），從而減小噪聲的影響，對(duì)高斯、均勻和厄朗噪聲工作效果最好；作為算術(shù)均值濾波器變型之一的幾何均值濾波，能較好地保留圖像細(xì)節(jié)，主要用于高斯噪聲圖像［6］；同樣對(duì)高斯噪聲很管用的調(diào)和均值濾波可濾除鹽噪聲，黑色像素（椒噪聲）卻不受影響；逆調(diào)和均值濾波可以消減鹽噪聲或椒噪聲的量，但不是同時(shí)兩者。

　　1.1.2中值濾波

　　空域噪聲消除技術(shù)涉及：均值濾波和序統(tǒng)計(jì)濾波。中值濾波是一種能有效抑制噪聲的最常用和最好用的排序?yàn)V波，它對(duì)窗中的值排序、選取正中間像素值來(lái)替換原始像素值。至今，中值濾波器（如圖3所示）是使用最廣泛的排序?yàn)V波器，根據(jù)需求來(lái)調(diào)整中值濾波的空間尺寸，一般常用的有3×3、5×5、7×7或9×9等模塊，分布稀疏的中值模板更適用于大尺度的中值濾波器［78］。一個(gè)2D中值濾波可用式（2）表示：

　　添加噪聲的方差為0.04，采用5×5的濾波窗口，得到均值濾波和中值濾波的仿真對(duì)比結(jié)果（如圖4所示），由此結(jié)果可知，經(jīng)均值濾波處理后的QR碼圖像中，椒鹽噪聲明顯減少的同時(shí)圖像本身被模糊；中值濾波所得出的結(jié)果明顯好于相同尺寸窗的均值濾波的結(jié)果，中值濾波對(duì)減少“椒鹽噪聲”（一類(lèi)導(dǎo)致圖像中出現(xiàn)非常亮（鹽）和非常暗（椒）的孤立點(diǎn)的噪聲）非常有效（明顯比具有相比擬鄰域尺寸的平均濾波器要好），椒鹽噪聲的斑點(diǎn)全部被去除，并保持了細(xì)節(jié)的清晰。

　　1.2銳化濾波

　　圖像增強(qiáng)處理中，除了對(duì)比度拉伸、改善顏色效果、提高細(xì)微層次外，還需突出加強(qiáng)目標(biāo)主題的邊界和細(xì)節(jié)信息。模板卷積用于實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性銳化濾波，卷積操作可以用來(lái)檢測(cè)或強(qiáng)調(diào)一幅圖像的高頻內(nèi)容，而線(xiàn)性高通濾波器可使用具有正的和負(fù)的系數(shù)的2D卷積模板來(lái)實(shí)現(xiàn)［9］；對(duì)圖像進(jìn)行非線(xiàn)性銳化濾波處理中最常用到梯度算子，同樣sobel算子、prewitt算子、log算子等亦可突出邊緣［10］。而在頻域中通常采用高通濾波技術(shù)，能保留或增強(qiáng)圖像的高頻分量（如微小細(xì)節(jié)、點(diǎn)、線(xiàn)和邊緣），即能凸顯圖像中的亮度過(guò)度部分。本文內(nèi)容還包含運(yùn)用微分在空間域進(jìn)行銳化濾波的定義和實(shí)現(xiàn)，對(duì)sobel算子、log算子和拉普拉斯算子所得出的效果圖進(jìn)行對(duì)比。

2空域?yàn)V波仿真實(shí)驗(yàn)

　　2.1不同模板的濾除實(shí)驗(yàn)

　　窗尺寸和模板系數(shù)參數(shù)的配置直接影響中值濾波的去噪效果。圖5展示了對(duì)一幅受0.06密度的椒鹽噪聲污染的QR碼圖像使用不同模板的中值濾波所呈現(xiàn)出的效果，可以注意到：對(duì)于椒鹽噪聲，當(dāng)所用的平滑模板的尺寸增大時(shí)，衰減噪聲能力加強(qiáng)，但計(jì)算量的增加比消噪效果的改善更加明顯。

　　2.2三大噪聲的濾除實(shí)驗(yàn)

　　給原圖像分別添加椒鹽噪聲、高斯噪聲以及乘性噪聲，針對(duì)不同類(lèi)型的干擾，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)得到3×3模板的中值濾波結(jié)果（如圖6所示），中值濾波除了對(duì)椒鹽噪聲有較好的濾除效果（椒鹽噪聲的斑點(diǎn)全部被去除）外，高斯噪聲圖像濾除后的質(zhì)量也得到了一定幅度的提升，而乘性噪聲相對(duì)而言比較難以去除。中值濾波比小尺寸的線(xiàn)性平滑濾波器顯著降低了圖像的模糊程度，有效地去除了脈沖噪聲（椒鹽噪聲）。

　　2.3銳化濾波實(shí)驗(yàn)

　　銳化可提高圖像上邊緣與線(xiàn)性目標(biāo)的反差，突出邊緣細(xì)節(jié)信息或亮度變化大的區(qū)域［11］。高頻提升濾波是銳化技術(shù)之一，生成一個(gè)銳化圖像并將其加到原始圖像上。高頻成分受到抑制，導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)輪廓模糊不清，經(jīng)銳化處理的算子濾波圖像和原圖像對(duì)比（如圖7）可以發(fā)現(xiàn)：經(jīng)sobel算子、log算子實(shí)現(xiàn)的輪廓銳化后，被模糊的邊緣區(qū)域得到較大提高，圖像輪廓清晰突出?？s放圖像以使其灰度擴(kuò)展到整個(gè)動(dòng)態(tài)范圍，可以得到拉普拉斯算子所產(chǎn)生細(xì)節(jié)的較好觀(guān)察效果。拉普拉斯算子檢測(cè)的是變化率的變化率，是具有各向同性的（即旋轉(zhuǎn)不變時(shí)）二階微分，它能對(duì)任何方向的亮度過(guò)渡產(chǎn)生響應(yīng)。但拉普拉斯算子濾波的缺點(diǎn)是，圖像中清晰顯示的部分經(jīng)濾波后出現(xiàn)失真情況。

3結(jié)論

　　本文利用MATLAB平臺(tái)，對(duì)QR碼圖像分別進(jìn)行平滑和銳化濾波的增強(qiáng)技術(shù)實(shí)驗(yàn)，在QR碼圖像去噪問(wèn)題上，結(jié)合濾波的不同模板以及噪聲類(lèi)型，對(duì)比其他去噪方法，將仿真實(shí)驗(yàn)效果進(jìn)行比較分析，得出以下結(jié)論：

　?。?）空域法圖像增強(qiáng)處理中，從消除噪聲的能力考慮，中值濾波明顯好于用相同尺寸窗的均值濾波效果，均值濾波的鄰域取得越大，圖像的模糊程度也會(huì)相應(yīng)增加。

　?。?）濾波窗口尺寸會(huì)對(duì)中值濾波算法的效果有一定的控制性：采用大尺寸窗口的模板，在增強(qiáng)去噪能力的同時(shí)也會(huì)削弱細(xì)節(jié)的保留能力；反之，去除噪聲干擾的效果會(huì)隨著模板窗口的變小而顯著降低。選擇一個(gè)合適濾波表達(dá)的關(guān)鍵是發(fā)現(xiàn)在窗口尺寸、主觀(guān)質(zhì)量的兼容性之間的較好折衷。

　?。?）中值濾波最適用于強(qiáng)度大、分布稀松的椒鹽噪聲圖像，對(duì)高斯噪聲的濾除效果需進(jìn)一步提高，對(duì)乘性噪聲的消噪效果相對(duì)較差；

　?。?）從圖像增強(qiáng)處理功能效果方面，平滑濾波比銳化濾波更占優(yōu)勢(shì)，就一種平滑方法而言，應(yīng)在保持噪聲去除效果的同時(shí)，加強(qiáng)圖像清晰程度的掌控，以便提高QR碼的識(shí)別率。

　　采用空域圖像增強(qiáng)技術(shù)能更好地解決特定的圖像處理問(wèn)題，其關(guān)鍵取決于技術(shù)的正確選擇、參數(shù)（如窗口尺寸和模板系數(shù)）的配置以及使用順序的合理安排。通過(guò)不同方法的探討與嘗試，獲得QR碼圖像增強(qiáng)的最為適合的方法，以提高對(duì)QR碼圖像的識(shí)別能力。

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