自然辨证法

自然辩证法在直方图均衡化中的应用

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2016年4月11号

摘要：自然辩证法是关于自然界和科技发展的一般规律及人类认识和改造自然的一般方法的科学[1]。图像处理就是一门研究图像的获取、分析、存储、处理的学科。由于外界环境或者采集设备的因素，得到的图像一般不能令人满意，所以要进行图像的增强处理。图像直方图均衡化是一种常用的灰度图像增强方法。采用自然辨证法中的演绎推理思想，从处理灰度图像的基础上，推出彩色图像处理的算法，它是从一般到特殊。在开始只是对RGB分量分别均衡化，导致了彩色图像的失真。因此又提出了新的算法，将均衡化之后的图像按照一定的比例系数进行合成，这样保证了原始图像的RGB比例和均衡化之后的RGB比例的一致性，即防止了图像的失真。通过MATLAB实验的仿真，验证了算法的可行性。最后进行了不同图像以及不同方法之间的比较，运用辩证法的思想得出最后的最优抉择。 关键词：自然辩证法；灰度图像；直方图均衡化；彩色图像失真

一．引言

自然辩证法要求不断概括和运用自然科学的最新成果，发展和更新人们关于自然界辩证发展的观点。社会需求决定市场价值，随着计算机、多媒体和数据通信技术的高速发展，图像处理得到了极大的重视，并在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信方面取得了广泛的应用。同时，人们对计算机视频应用的要求也越来越高，从而使得高速、便捷、智能化的高性能数字图像处理设备成为未来视频设备的发展方向，实时图像处理技术在目标跟踪、机器人导航、辅助驾驶中都得到越来越多的应用。

在现实之中，往往所采集的图像，由于光照、天气、噪声、人为等种种原因，图像的质量往往不能令人满意。例如，大雾天气等原因导致图像太暗或者图像的对比度不强，凸显不出我们想关注的特征等等。所以为了提高人们对图像的识别度，需要对图像进行一些处理。图像直方图均衡化可以增强灰度动态范围比较小的图像，增加图像的对比对,更适合人眼睛观察。这也体现了自然辨证法中的思想，人类可以改造自然以适应自我需求[10]。

二．图像均衡化方法原理

（1）直方图均衡化通过使用累积函数（CDF）对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。直方图均衡化处理的基本思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，即增强动态范围偏小的图像的反差。把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强整体对比度的效果。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 （2）增强函数EH(s)应满足的条件[2] a.EH(s)在0?s?1范围内是一个单值单增函数； b.对0?s?1有0?EH(s)?1。 均衡化过程中，必须要保证这两个条件：①像素无论怎么映射，一定要保证原来的大小关系不变，较亮的区域，依旧是较亮的，较暗依旧暗，只是对比度增大，绝对不能明暗颠倒；②如果是八位图像，那么像素映射函数的值域应在0和255之间的，不能越界。综合以上两个条件，累积分布函数是个好的选择，因为累积分布函数是单调增函数（控制大小关系），并且值域是0到1（控制越界问题）。而累积分布函数（CDF）正好满足这两个条件[1]。 三．直方图均衡化的算法步骤 直方图均衡化的算法步骤如下[5]： （1）读入图像的灰度信息矩阵，列出原始图像灰度级:k?0,1,...,L?1，其中L是灰度级的个数，统计出像素的总个数N； （2）统计原图像各灰度级的像素个数nk； （3）计算原始图像的直方图：kP(k)?nkN，N为原始图像像素总个数； （4）计算累积直方图：tk??p(i)i?0，k?0,1,...,L?1； t?int[(L?1)*tk?0.5]（5）利用灰度变换函数计算变换后的灰度值，取整扩展：k