多尺度對比增強算法的基本觀點是將圖像分解成代表圖像單個細節(jié)的像素，然后立
即在這些像素上提高對比度，因此要求選擇一種圖像分解方法。
在圖像分解方法的選擇上要遵循以下兩個基本條件：
? ? ? ? ? ?(1)必須包括所有層次來表示任何大小的結(jié)構(gòu)；
? ? ? ? ? (2)必須連續(xù)不中斷。

? ?在多尺度對比增強算法處理中，圖像分解選擇拉普拉斯金字塔函數(shù)

(1)圖像分解的過程

拉普拉斯金字塔函數(shù)分解的基本思想是首先原圖像進行低通濾波降低像素與像素
間聯(lián)系的緊密程度，間隔抽樣壓縮圖像數(shù)據(jù)，也就是說圖像樣本密度縮小了，然后進行
插值，最后所得結(jié)果圖像與原圖像作差縟到控醬拉斯金字塔中的第一層。基于此層圖像
重復(fù)上述操作，就會擴展成為金字塔形狀的多尺度數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。下面介紹拉普拉斯金字塔
的分解和重建過程。
? ? ?拉普拉斯金字塔是建立在高斯金字塔基礎(chǔ)上的，由一系列L1,L2,L3,L4……上-組成，

每個L就是兩層相鄰高斯金字塔的差異集，公式如下：

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?L(1)=G(1)-expand(G(l+1));

在處理過程中，每次圖像都比上一次的樣本密度縮小一半(即縮小為原來的二分之
--)。這時整個過程就呈現(xiàn)了金字塔數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，又因為每層金字塔的值代表兩個高斯圖
像的差異圖像，也可以看成是與原始圖像不同程度的卷積，這一點很像在圖像增強中的
“拉普拉斯”操作，所以叫它拉普拉斯金字塔。

? ? 在圖像重建的時候，需要放大高斯金字塔并與低一級的拉普拉斯金字塔相加：

? ? ? ? ? ? ? ? ? ??G(1)=L(1)+expand(G(l+1))

（2）圖像增強的過程

? ? 為了增強圖像的細節(jié)部分，在進行對比度均衡化前，先對圖像進行F/E處理，

? ? ?F處理主要是通過調(diào)節(jié)圖像的空間頻率特性來改善圖像的銳化特性，以達到解剖結(jié)構(gòu)的細節(jié)描述，突出圖像的細微特征；

? ? E處理則是在低頻的部分降低圖像的動態(tài)范圍，對感興趣區(qū)進行密度補償。

F處理：
? ? 圖像的細節(jié)處理可以通過提高圖像的高頻部分的頻率幅度來顯示： ? ? ? ? ? ? ? ? ?Y=X+a*B(x)*(x-x1) ? ? Y、X、X1代表結(jié)果圖像、原始圖像、經(jīng)過低通濾波的圖像后的像素值。（x-x1）表示圖像的高頻部分， ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?系數(shù)a決定了高頻部分的增強程度。 F處理的具體過程為： 首先將原始圖像進行低通濾波也就是平滑操作，從而得到平滑圖像，然后原始圖像與平滑圖像作差得到差值圖像，差值圖像代表著圖像中的高頻信息部分，通常是圖像的邊緣及細節(jié)信息部分，接下來根據(jù)圖像中不同數(shù)據(jù)密度部分進行相應(yīng)程度的圖像增強， 這里系數(shù)a、函數(shù)B(x)是事先給定的，會根據(jù)圖像類型、圖像效果要求、圖像數(shù)據(jù)密度分布的不同而不同，其中圖像數(shù)據(jù)密度分布情況，在算法中尤為重要，因為在后面的算法中拉普拉斯金字塔分解、分層增強系數(shù)都與圖像數(shù)據(jù)的密度有關(guān)，最后將增強后得到的圖像與原始圖像做和得到最終的F處理效果圖像。
E處理： 有些圖像的照射范圍太廣，不能以恰當?shù)膶Ρ榷葋盹@示所有的圖像區(qū)域，因此需要通過減低圖像中的低頻部分，來提高所有相關(guān)圖像特征的對比度， ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Y=X+a(A-X1) ? a<1;
? ? ? ? ? ?X表示原圖像，x1表示平滑濾波后的圖像，a是矯正系數(shù)，用于控制動態(tài)壓縮的程度，A常量
E處理的具體過程為： 首先將原始圖像進行低通濾波進行平滑操作，從而得到平滑
圖像，然后與給定的A做差得到差值圖像，然后與給定的系數(shù)a相乘， 其意義是進行圖像數(shù)據(jù)密度的動態(tài)壓縮，即去除了圖像中的低頻率部分，保留了高頻率部分，因為圖像
的重要細節(jié)信息往往存在于高頻中，最后得到的圖像與原始圖像做和得到最終的效果圖
像。

? ? ? ? ? ? ? ?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图像多尺度对比增强算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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