图像增强技术原理及在安防领域的应用
摘要：基于安防领域中的视频监控系统，在大雾、雨雪阴霾天气、光线不足的情况下监控图像效果不理想的问题，阐述了通过图像增强技术进行改善的方法，对常用的几种增强算法原理进行推导，并对图像增强技术在视频监控系统的前端摄像机、系统平台和后端监视器三个环节的应用特点进行分析。
关键词：视频监控图像增强直方图同态滤波小波变换Retinex
随着近几年安防行业的快速发展，视频监控系统已经在交通系统、银行系统、森林防火、煤矿行业等多个领域内得到了广泛的应用。在交通系统、森林系统等特殊领域，当出现大雾、雨雪阴霾等天气时，监控图像的对比度和颜明显变差，给视觉系统带来很大的干扰，降低了监控效率；当在光线不足的情况下，监控图像亮度低，细节无法分辨，不能对目标进行有效的监控。这些特殊的监控情况的出现，在实际使用时是不可避免的，我们只能通过技术手段对其进行处理，目前可以通过图像增强技术对监控图像进行增强，使图像的细节，对比度等得到提升，满足监控要求。本文将对图像增强技术的原理和在安防领域的应用进行探讨。
1 图像增强技术的原理
图像增强技术是一个多学科的研究课题，涉及到高等数学、计算
直方图均衡化的基本原理
机科学、信号处理技术等学科领域。该技术主要是通过对图像信号进行分析，有目的地强调图像的整体或局部特性，抑制不感兴趣的特征，使之提高图像质量、提高图像识别效果。该技术最早是应用于航空航天领域，对航拍的图像数据进行处理。60年代初期美国喷气推进实验室的科研人员使用计算机采用灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片成功的进行了处理。随后在生物医学领域、工业生产领域、安防领域等得到广泛的应用。图像增强技术在安防领域的应用，是在近几年才发展起来的，在视频监控中的功能有去雾、夜增强、图像智能分析、车辆识别、视频检索等。目前行业内有许多增强方法，如直方图均衡法、同态滤波、小波变换、Retinex等，现对这些方法的原理进行探讨。
1.1 直方图均衡法
直方图均衡法的基本做法是先计算出图像的灰度直方图，将直方图中比较集中的某些灰度区间拉伸到全部灰度范围内的均匀分布[1]。这样就提高了像素点灰度值的动态范围，进而增强图像整体对比度，实现了图像增强的功能。彩图像的直方图均衡法的处理流程如图1，先将RGB原始图像进行HSV转换，生成HSV图像，对亮度信号V 计算出直方图数据，根据运算公式:
为图像中像素的总和；为灰度级为的像素个数；为图像中可能的灰度级总数。进行均衡化处理，得到V信号的处理后数据，并与先前分离的HS信号合成，并转换为RGB信号，实现彩图像的直方图均衡化处理。
1.2 同态滤波
同态滤波是将图像信号的灰度值分为照度和反射率两部分组成，照度相对变化小，是图像的低频成分，而反射率是高频成分[2]。分别对照度进行滤波，压缩亮度范围；增强放射率，提高对比度，从而消除图像亮度不均匀的问题，增强了暗区的细节，同时不损失亮区的细节。同态滤波的实现流程如图2。原始图像的灰度函数表示为：·
1.3 小波变换
小波变换是一种现代的分析工具，将信号进行空间和频率的局部变换。小波变换的基本思想用一族函数去表示或逼近一信号，这一族函数称为小波函数系。它是通过一小波母函数的伸缩和平移产生其
“子波”来构成的，用其变换系数描述原来的信号[3]。根据Mallat的金字塔式分解算法，对信号进行分解，分解成逼近图像和细节图像之和，可分为LL,LH,HL和HH四个子频带，如图3。其中LL为逼近图像、LH为垂直方向细节、HL为水平方向细节、HH为对角方向细节。根据信号处理的需要，可对LL进行小波分解，得到二层小波分解结果LL1、LH1、HL1、HH1，可继续对LL进行分解，得到多层的分解结果。可以采用不同的方法增强不同的频率范围内的细节达到从而达到增强图像质量，提高图像的清晰度和层次感的目的。
1.4 Retinex
Retinex是由retina(视网膜)与cortex(大脑皮层)两个单词合成起来的，是由Edwin.Land提出的一种颜恒常知觉的计算理论，该理论的基本内容是物体的颜是由物体对长波、中波和短波光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的彩不受光照非均性的影响，具有一致性[4]。也就是说同样的物体在不同的光照下，如日光灯下和阳光下，它的颜在人类的视觉系统中是一样的。Retinex 的图像增强原理是将图像分为反射光分量和入射光分量两部分组成，通过降低入射光分对反射光分量的影响，从而实现图像增强的效果。
Retinex是建立在实验的基础上，没有统一的数学模型，先后出现了多种不同的Retinex算法，比较经典的有单尺度Retinex和多尺度Retinex 算法。下面对这两种算法进行分析：
(1)单尺度Retinex算法。
假设待增强的原图像为，反射光分量为，入射光分量为，根据Retinex理论，有；两边各取对数；单尺度Retinex可表示为·，是用于从原图像估算出入射光分量的函数。根据光学和视觉原理的推导，高斯卷积函数可以对原图像进行更换的处理，实现更好的图像增强效果。函数表示为：
2 图像增强技术在安防领域的应用
安防领域包括视频监控、防盗报警、门禁等多个系统。视频监系统是安防系统最重要的组成部分，可以
让人们在监控室里直接的看到被监控对象，给人一种直接的视觉和听觉的体验，并可以对其进行实时记录。视频监系统包括了前端的摄像机，传输设备，后端的矩阵、录像系统、控制系统、显示系统。视频监控系统普遍应用于各个领域，如平安城市、道路监控、高速路监控、森林系统、工矿企业等等。在特定的环境下，像道路监控遇到大雾、雨天、沙尘天气、阴霾天气；像黄

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