基于非线性加权最优模糊聚类的彩色图像增强

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1、第38卷第7期光子学报Vo1．38NO．72009年7月ACTAPHoToNICASINICAJuly2009基于非线性加权最优模糊聚类的彩色图像增强黄粉平，郑恩让，张玲(陕西科技大学电气与信息工程学院，西安710021)摘要：根据人眼对色彩的感知特性，提出HSV色彩空间上的一种非线性加权最优模糊聚类的彩色图像增强算法．将原始图像从RGB空间转换到HSV色彩空间，提取H、S、三分量，对其中的亮度分量进行非线性最优模糊聚类增强处理，将合成后的HSV图像转回到RGB空间，完成彩色图像的增强处理．实验结果表明，该算法能避免色彩失

2、真，改善图像的色彩辨识性，提高了景物信息的清晰度．关键词：彩色图像增强；HSV；色彩空间；模糊聚类；非线性加权中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1004—42l3(2009)07—1877—40引言种色彩空间。都有各自的特点和适用范围，且各空问之间是可以转换的．对任何三个在[O，1]范围内的人的视觉系统感知因受到各方面因素的制约或R、G、B值，其对应HSV模式中的H、S、分量可限制，如采光不足等原因，往往使得到的彩色图像色按式(1)计算彩分辨率降低、亮度不足、某些局部景点难以辨识．f—I(R+G+B)为了解决这

3、些问题，需要对彩色图像做出适当的增强处理l1】，提高其色彩辨识度，显示出不同物体的原{5一l一[H1in(R、G、B)](1)貌，改善视觉效果，突出图像中的有用信息．人眼对红绿蓝(RGB)

4、2三种色光最为敏感，而fH=arccos{面[(R-G)+(R-B)]／2}／36。且自然界中任何一种颜色都可由这三基色按一定的反之，若设H、S、V的值在[O，1]之19，R、G、B比例混合而成，但在彩色图像增强处理时，如果直接的值在[O，1]之间，则由HSV到RGB的转换如式运用直方图均衡或修正图像R、G、B三分量比重，(2)～(4)

5、．则会因其存在很大的相关性而造成色彩失真，使得1)当H在[0，1／3]区19增强后的图像不符合人类的视觉感知．国内外的专家学者研究认为可利用不同色彩模型_3的特性，把RGB图像转换到其它色彩空间进行处理，即可避免JR13一=V(1+-~)(2)色彩失真]．HSV[5模型是基于人类对颜色的感觉，描述了颜色的三个基本特征，即色调H，饱和度S和亮度，在此模型中色调H和饱和度S的概念2)当H在[1／3，2／3]区间是与人眼的视觉感知_6特性密切相关的，而亮度fR—V(1一S)与色调H及饱和度S是分开的，因此可以把彩色图9iScos

6、(2丌H一7c)像从RGB空间转换到HSV空间_7]，只对不影响色(3)fG—V[1-~一—]调及饱和度的分量进行模糊聚类，将其划分成不lB一3V一(R+G)同亮度类别，然后再采用非线性加权增强处理]，最后合成HSV图像并转换回RGB色彩空间，达到在3)当H在[2／3，1]区间不产生色彩失真的前提下做好彩色图像的增强G—V(1一S)处理．AScos(27cH一÷7c)B—[1+——_=———一](4)1仿真实验COS(姜兀一2兀H)01．1色彩空间的转换R一3V一(G—B)色彩是以建立好的描述和模型为基础的，每一1．2V分

7、量的模糊集表示Tel：13720761574Email：huangfenping@yahoo．corn．cn按照模糊集的概念，一幅亮度级为L的M×N收稿日期：2008一O1—10修回日期：200802—25的彩色图像x可作为一个模糊点阵集m来看待，即光子学报38卷P11／XllP12fX12PN?xN极小值，即是可解的，则设计最优模糊聚类算法为P2】／x2lP22／x22P2N／X2N1)对于亮度V的模糊相似阵样本集R{一r，r，⋯X==(5)r)，IT／一”×n，确定正整数c，要求将R分成c类，cPM1／xMlPM2／x

8、M2PMNfX州<和q>1，及误差允许￡>0；设定初始模糊划分式中X即表示图像(，)点的亮度值，P／x表示矩阵D一()，依次去迭代步数z一0，1，2，⋯图像中第(i，j)点像素的亮度特征P(o≤P≤1)，●称P为模糊特征．x⋯表示最大亮度值，模糊特征2)根据D“计算聚类中心(f]可由式(6)提取得到．∑()rP一F(x)一[1十(A_)](f)一—一一1，2，⋯，c(1O)』P∑()k一1i一1，2，⋯M；一1，2，⋯N(6)3)修正模糊分类矩阵D“’为D“’，对k一1，2，⋯，／T／式中F是模糊参量，当x，一X⋯时，P，

9、一1，当x①若有J(1≤≤c)，使一(／】，则令值减小时，P随之减小，由式(6)定义的模糊特征f1一；P，将具体表示图像中第(i，j：)点像素具有最大亮度一{i一1，2，⋯，f(11)l0z：J值的程度，全体P组成的平面称图像模糊特征②若对于V，都有≠(f)，则令平面．1一一1．3最优模糊聚类，2，⋯，