基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法.zip

## 基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法 论文基本思路： 在 HSI 颜色空间下，对 I 分量进行处理，裁剪成 相同大小的 n×n 图像块，进行同态滤波，以此实现局部增强，但拼接图像时，在边缘必然会存在颜色突变，造成块效应，因此需要解决这个副作用。作者将相邻的图像块分为水平和竖直两类，利用边界处左右两边的像素进行均值滤波，以此来消除块效应。增强后的 I 分量再重新与 S 和 H 分量组合并还原到 RGB 空间。 ## 代码实现 作者在论文中已经给出了部分关键代码，因此复现起来很简单。 - **同态滤波实现** ```matlab function im_e = HomoMor(im,Hh,Hl,D0,c) %基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法 % 作者： 张亚飞 谢明鸿 % 高斯同态滤波器参数的设置 % Hh = 1.2; % 高频增益,需要大于1 % Hl = 0.5; % 低频增益,取值在0和1之间 % D0 = 4; % 截止频率，越大图像越亮 % c = 1; % 锐化系数 %% 滤波器初始化 im = double(im); [row, col] = size(im); % 确定傅里叶变换的原点 x0 = floor(row/2); y0 = floor(col/2); % 初始化 H = zeros(row,col); for i = 1:row for j = 1:col D = (i-x0)^2 + (j-y0)^2; if D == 0 H(i,j) = Hl; else H(i,j) = (Hh-Hl) * (1 - exp(-c*D^2/(D0^2))) + Hl; % 高斯同态滤波函数 end end end %% 同态滤波 im_l = log(im + 0.000001); % 取对数变换 im_f = fftshift(fft2(im_l)); % 傅里叶变换，并移到中心位置 im_nf = H .* im_f; % 高斯滤波 im_n = real(ifft2(ifftshift(im_nf))); % 傅里叶反变换，恢复位置 im_e = exp(im_n - 0.000001); % 取指数变化 end ``` - **HSV 颜色空间下的全局同态滤波** ```matlab function rgbim = GlobalHomo(I,Hh,Hl,D0,c) %全局同态滤波 % rgbim = GlobalHomo(I,Hh,Hl,D0,c) % I:输入图像 % Hh:高频增益,需要大于1 % Hl:低频增益,取值在0和1之间 % D0:截止频率，越大图像越亮 % c:锐化系数 hsiim = rgb2hsi(I); im = hsiim(:,:,3); im_g = HomoMor(im,Hh,Hl,D0,c); hsiim(:,:,3) = im_g; rgbim = hsi2rgb(hsiim); end ``` - **不加块效应消除的分块同态滤波** ```matlab function rgbim = LocalHomo(I,Hh,Hl,D0,c,block) % rgbim = GlobalHomo(I,Hh,Hl,D0,c) % I:输入图像 % Hh:高频增益,需要大于1 % Hl:低频增益,取值在0和1之间 % D0:截止频率，越大图像越亮 % c:锐化系数 % block:分块大小 hsiim = rgb2hsi(I); im = hsiim(:,:,3); [row,col] = size(im); % 块的大小为Mb*Nb Mb = block; Nb = block; rb = floor(row/Mb); cb = floor(col/Nb); im_g = im; for i =1:rb for j = 1:cb temp = im((i-1)*Mb+1:i*Mb , (j-1)*Nb+1:j*Nb); im_g((i-1)*Mb+1:i*Mb , (j-1)*Nb+1:j*Nb) = HomoMor(temp,Hh,Hl,D0,c); end end hsiim(:,:,3) = im_g; rgbim = hsi2rgb(hsiim); end ``` - **加去除块效应的分块同态滤波** ```matlab function rgbim = BlockHomo(I,Hh,Hl,D0,c,block) %分块同态滤波 % rgbim = GlobalHomo(I,Hh,Hl,D0,c) % I:输入图像 % Hh:高频增益,需要大于1 % Hl:低频增益,取值在0和1之间 % D0:截止频率，越大图像越亮 % c:锐化系数 % block:分块大小 hsiim = rgb2hsi(I); im = hsiim(:,:,3); [row,col] = size(im); % 块的大小为Mb*Nb Mb = block; Nb = block; rb = floor(row/Mb); cb = floor(col/Nb); im_g = im; for i =1:rb for j = 1:cb temp = im((i-1)*Mb+1:i*Mb , (j-1)*Nb+1:j*Nb); im_g((i-1)*Mb+1:i*Mb , (j-1)*Nb+1:j*Nb) = HomoMor(temp,Hh,Hl,D0,c); end end % 分块同态滤波 M = 3; N = 3; n0 = floor(N/2); m0 = floor(M/2); Ide = im_g; % 去除水平相邻子图像块效应 for i = 1:row for j = Nb:Nb:col-Nb temp1 = 0; temp2 = 0; for k = -n0:n0 temp1 = temp1 + im_g(i,j+k); temp2 = temp2 + im_g(i,j+1+k); end Ide(i,j) = temp1/N; Ide(i,j+1) = temp2/N; end end % 去除垂直相邻子图像块效应 for i = Mb:Mb:row-Nb for j = 1:col temp1 = 0; temp2 = 0; for k = -m0:m0 temp1 = temp1 + im_g(i+k,j); temp2 = temp2 + im_g(i+1+k,j); end Ide(i,j) = temp1/M; Ide(i+1,j) = temp2/M; end end hsiim(:,:,3) = Ide; rgbim = hsi2rgb(hsiim); end ``` - **局部平均信息熵** ```matlab function en = BlockAvEn(I,block) %局部平均信息熵 % en = BlockAvEn(I,block) % I:输入图像 % block:分块大小 en = 0; [row,col,channel] = size(I); % 块的大小为Mb*Nb Mb = block; Nb = block; rb = floor(row/Mb); cb = floor(col/Nb); for c = 1:channel im = I(:,:,c); for i =1:rb for j = 1:cb temp = im((i-1)*Mb+1:i*Mb , (j-1)*Nb+1:j*Nb); en = en + entropy(temp); end end end en = en/(rb*cb*channel); end ``` - **结果对比** ```matlab close all;clear;clc addpath('model'); addpath('src'); % 读取图像 I = imread('4.1.01.tiff'); en = BlockAvEn(I,8); % 全局同态滤波 rgbim0 = GlobalHomo(I,1.2,0.5,50,1); en0 = BlockAvEn(rgbim0,8); % 局部同态滤波 rgbim1 = LocalHomo(I,1.2,0.5,4,1,8); en1 = BlockAvEn(rgbim1,8); % 分块同态滤波 rgbim2 = BlockHomo(I,1.2,0.5,4,1,8); en2 = BlockAvEn(rgbim2,8); figure(1) subplot(1,4,1) imshow(I); title(['原始图像：',num2str(en)]) subplot(1,4,2) imshow(rgbim0); title(['全局同态滤波：',num2str(en0)]) subplot(1,4,3) imshow(rgbim1); title(['局部同态滤波：',num2str(en1)]) subplot(1,4,4) imshow(rgbim2); title(['分块同态滤波：',num2str(en2)]) ``` ## 结果  | 图像 | 原文的局部平均信息熵 | 复现的局部平均信息熵 | | :----------------------: | :------------------: | :------------------: | | 原始图像 | 3.8476 | 3.8476 | | 全局同态滤波 | 4.6636 | 4.6635 | | 局部同态滤波 | 4.6848 | 4.6848 | | 去除块效应的局部同态滤波 | 4.6740 | 4.6758 | ## 总结 根据复现结果来看，基本实现了与论文一致的增强效果。但仔细观察发现，其实去除块效应后的图像仍存在一定的边缘突变像素，因为滤波过程中，这些像素的值出现了过度增强，难以通过局部均值进行融合。