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彩色遥感图像的亮度直方图局部线性化增强
资料介绍
针对遥感图像能量低的实际问题,提出了一种亮度直方图局部线性化图像增强方法来提高彩色遥感图像的可视效果。首先,对RGB模型描述的彩色遥感图像进行HSI变换,以有效分离H、S和I分量;其次,对亮度I分量进行传统的直方图均衡化,得到均衡化灰度映射曲线;然后,将图像梯度作为目标函数,求出最优的线性化折点位置,对灰度低端动态范围映射曲线进行线性化处理,得到局部线性化的灰度映射曲线;最后利用新的灰度映射曲线对图像进行增强处理。Himawari-8真彩色图像增强实验结果表明,经亮度直方图局部线性化增强后,像素平均梯度由73提高到了147,较传统的RGB域直方图均衡化的123及HSI域直方图均衡化的134高;图像信息熵由5.87提高到6.63,全部优于传统的RGB域直方图均衡化和HSI域直方图均衡化。本文方法有效地改善了彩色遥感图像的可视效果,提高了图像对不同目标的辨识能力。
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（完整内容请下载后查看）第
卷
第
期
２
光学 精密工程
ꢀ
２５
ꢀ
Ｖｏｌ．２５ Ｎｏ．２
ꢀ
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Ｏ ｔｉｃｓａｎｄＰｒｅｃｉｓｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎ
ꢀ ｐ ꢀ ꢀ ꢀ ｇ
ｇ
年
月
ꢀ ꢀ
２０１７
２
Ｆｅｂ．２０１７
ꢀ
（ ）
１００４９２４Ｘ２０１７０２０５０２０７
－
文章编号
ꢀ
－
－
彩色遥感图像的亮度直方图局部线性化增强
＊
陈博洋
（ ，
国家卫星气象中心 北京
）
１０００８１
： ，
摘要 针对遥感图像能量低的实际问题 提出了一种亮度直方图局部线性化图像增强方法来提高彩色遥感图像的可视效
。
，
首先 对
，
变换 以有效分离
ＨＳＩ
、
Ｈ Ｓ
； ，
分量 其次 对亮度 分量进行传统的
Ｉ Ｉ
果
模型描述的彩色遥感图像进行
和
ＲＧＢ
， ； ， ， ，
直方图均衡化 得到均衡化灰度映射曲线 然后 将图像梯度作为目标函数 求出最优的线性化折点位置 对灰度低端动
， ；
态范围映射曲线进行线性化处理 得到局部线性化的灰度映射曲线 最后利用新的灰度映射曲线对图像进行增强处理
。
，
，
，
较传统
真彩色图像增强实验结果表明 经亮度直方图局部线性化增强后 像素平均梯度由
提高到了
Ｈｉｍａｗａｒｉ８
－
７３
提 高 到
６．６３
１４７
，
全 部优 于 传 统 的
；
高 图 像 信 息 熵 由
１３４ ５．８７
的
域直方图均衡化的
及
１２３ ＨＳＩ
域 直 方 图 均 衡 化 的
ＲＧＢ
。 ，
域直方图均衡化 本文方法有效地改善了彩色遥感图像的可视效果 提高了图像对不同目
ＨＳＩ
域直方图均衡化和
ＲＧＢ
标的辨识能力
。
：
词 遥感 图像增强
ꢀ
；
；
；
；
模型 直方图均衡化
ＨＳＩ
关
键
ꢀ
：
：
文献标识码
Ａ
：
／
中图分类号
ＴＰ７５１．１
ꢀꢀ
ｄｏｉ１０．３７８８ Ｏ ＰＥ ．２０１７２４０２ ．０５０２
ꢀꢀ
Ｌｏｃａｌｌｉｎｅａｒｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｌｕｍｉｎａｎｃｅｈｉｓｔｏｒａｍｏｆ
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ｇ
ｃｏｌｏｒｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎ ｉｍａｅ
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ｇ
ｇ
ꢀ
＊
ＣＨＥＮＢｏ ａｎ
ꢀ －
ｙ ｇ
（
， ，
ＮａｔｉｏｎａｌＳａｔｅｌｌｉｔｅＭｅｔｅｏｒｏｌｏｉｃａｌＣｅｎｔｅｒ Ｂｅｉｉｎ １０００８１ Ｃｈｉｎａ
ꢀ
）
ꢀ
ꢀ
ｇ
ｊ ｇ
， ：
Ｃｏｒｒｅｓｏｎｄｉｎ ａｕｔｈｏｒ Ｅｍａｉｌ ｃｈｅｎｂ ｃｍａ．ｏｖ．ｃｎ
＠
ｙ
＊
－
ｐ
ｇ
ꢀ
ｇ
：
，
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｉｍｅｄａｔａｃｔｕａｌ ｒｏｂｌｅｍ ｏｆｌｏｗｅｎｅｒ ｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎ ｉｍａｅ ａｌｏｃａｌｌｉｎｅａｒｉｍａｅｅｎ
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ｇ
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ｈａｎｃｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｏｆｌｕｍｉｎａｎｃｅｈｉｓｔｏｒａｍ ｗａｓ ｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｏｉｍ ｒｏｖｅｖｉｓｕａｌｅｆｆｅｃｔｏｆｃｏｌｏｒｒｅｍｏｔｅ
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ｇ
，
ｓｅｎｓｉｎ ｉｍａｅ．Ｆｉｒｓｔｌ ＨＳＩｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｗａｓ ｅｒｆｏｒｍｅｄｏｎｃｏｌｏｒｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎ ｉｍａｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄ
ꢀｐ ꢀ ꢀ
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ｇ
ꢀ
ｇ
ｙ
ꢀ
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ｇ
ꢀ
，
；
ｙ
，
ｂ ＲＧＢｍｏｄｅｌｔｏｓｅａｒａｔｅｃｏｍ ｏｎｅｎｔＨ ＳａｎｄＩｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌ ｓｅｃｏｎｄｌ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｈｉｓｔｏｒａｍｅｕａｌｉｚａ
ｙ
ｙ
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ｐ
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ｇ
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－
；
ｔｉｏｎｗａｓｉｍ ｌｅｍｅｎｔｅｄｔｏｌｕｍｉｎａｎｃｅＩｃｏｍ ｏｎｅｎｔａｎｄ ａｉｎｅｄｅｕａｌｉｚｅｄ ｒａ ｌｅｖｅｌｍａ ｉｎ ｃｕｒｖｅ ｔｈｅｎ
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，
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ｐ
ꢀ
ꢀｑ
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ꢀ
，
ｂ ｔａｋｉｎ ｉｍａｅ ｒａｄｉｅｎｔａｓｏｂｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎ ｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｏｔｉｍｕｍｌｉｎｅａｒｂｒｅａｋ ｏｉｎｔｗｅｒｅｄｅｔｅｒ
ｇꢀｇ
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ｙ
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ｇ
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ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｍｉｎｅｄａｎｄｌｉｎｅａｒ ｒｏｃｅｓｓｉｎ ｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｔｏｍａ ｉｎ ｃｕｒｖｅｗｉｔｈｉｎｄｎａｍｉｃｒａｎｅａｔｌｏｗｓｉｄｅｏｆ ｒａ
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ｇ
ꢀ
ꢀ
；
ｌｅｖｅｌａｎｄ ａｉｎｅｄｌｏｃａｌｌｉｎｅａｒ ｒａ ｌｅｖｅｌｍａ ｉｎ ｃｕｒｖｅ ｆｉｎａｌｌ ｎｅｗ ｒａ ｌｅｖｅｌｍａ ｉｎ ｃｕｒｖｅｗａｓａ
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，
ｙ
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ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｄｏｔｅｄｔｏｅｎｈａｎｃｅｉｍａｅ．ＥｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｏｆＨｉｍａｗａｒｉ８ｔｒｕｅｃｏｌｏｒｉｍａｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｓｈｏｗｓ
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ － ꢀ ꢀ
ｇꢀ
ｐ
ｇ
ｐ
ꢀ
，
ｔｈａｔａｆｔｅｒｌｏｃａｌｌｉｎｅａｒｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｌｕｍｉｎａｎｃｅｈｉｓｔｏｒａｍ ｌｅｖｅｌ ｒａｄｉｅｎｔｏｆ ｉｘｅｌｉｎｃｒｅａｓｅｓｆｒｏｍ７３ｔｏ
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ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
，
，
１４７ ａｎｄｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＲＧＢｄｏｍａｉｎｈｉｓｔｏｒａｍｅｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｔｏｎｌ ｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｏ１２３ ｗｉｔｈＨＳＩｄｏ
ꢀ －
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀｑ
ꢀ ｙ
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ꢀ
ꢀ
：
；
：
修订日期
２０１６１１０４．
收稿日期
２０１６０９１４
－ －
ꢀꢀ
－
－
：
基金项目 国家自然科学基金面上项目
（
）
Ｎｏ ．４１３７５０２３
ꢀꢀ
：
陈博洋 彩色遥感图像的亮度直方图局部线性化增强
第
期
２
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
５０３
，
，
ｍａｉｎｈｉｓｔｏｒａｍｅｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｔｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｏ１３４ ａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏ ｏｆｉｍａｅｉｎｃｒｅａｓｅｓｆｒｏｍ５．８７
ꢀｑ ꢀ ꢀ
ｐｙ ꢀ ｇꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
ｔｏ６．６３ ｓｏｉｔｃａｎｂｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｔｈａｔｔｈｅ ｒｏｏｓｅｄａｌｏｒｉｔｈｍｉｓｓｕｅｒｉｏｒｔｈａｎｏｔｈｅｒｔｗｏａｌｏｒｉｔｈｍｓｉｎ
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ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ａｌｌａｓｅｃｔｓ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｍ ｒｏｖｅｓｖｉｓｕａｌｅｆｆｅｃｔｏｆｃｏｌｏｒｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎ ｉｍａｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌ ａｎｄｉｍ ｒｏｖｅｓ
ｇꢀ
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ｇ
ꢀ
ｙ
ꢀ
ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｃａａｂｉｌｉｔ ｏｆｉｍａｅｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｂｅｃｔｉｖｅｓ．
ｙ ꢀ ｇꢀ ꢀ
ꢀ ｐ ꢀ ｊ
ꢀ
：
；
ｇ
；
Ｋｅ ｗｏｒｄｓ ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎ ｉｍａｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ＨＳＩｍｏｄｅｌ ｈｉｓｔｏｒａｍｅｕａｌｉｚａｔｉｏｎ
ｇꢀ
ꢀｑ
；
ꢀ
ꢀ
ｇ
ｙ
ꢀ
［ ］
１０
，
归进行分 区 域 直 方 图 均 衡 化 多 直 方 图 均 衡
（
，
ＭｕｌｔｉＨｉｓｔｏｒａｍ Ｅ ｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ＭＨＥ
ꢀｑ
），
将 直 方
引 言
ꢀ ꢀ
－
ｇ
１
。
图分解成多个子图进行处理 考虑图像的复杂性
。
图像是人类认识客观事物的重要载体 人眼
，
等 张云峰提出了基于场景复杂度计算的红外图
ꢀꢀ
［
］
１１
。
，
对彩色图像的敏感度很高 可识别多达上万种颜
像平台直方图均衡算法
除了用于直接提高
。
色的细微变化 为使人眼快速地从卫星遥感图像
，
图像的显示效果外 直方图均衡也用作均匀性校
［
］
。
１２１３
－
，
中辨识出感兴趣目标 日本葵花 号静止气象卫
８
正等方面
在工作中发现 传统直方图均衡及其改进算
法对存在大量低亮度目标的遥感图像的增强效果
（
）
成像仪
星
设置了中心波长分
ＡＨＩ
，
Ｈｉｍａｗａｒｉ８
－
、
和
０．４７ ｍ ０．５１ ｍ ０．６４ ｍ
别为
的真彩色通
μ
μ
μ
， ，
道 希望拍摄出符合人眼习惯的真彩色图像 真实
， 。
不好 视觉效果改善不明显 针对彩色遥感图像
。
反映目标事物的客观特征属性 由于遥感图像的
，
特性 本文提出了基于
模型的亮度直方图局
ＨＳＩ
、
固有能量弱 信噪比低
，
（
部线 性 化 图 像 增 强 算 法
ＰａｒｔｉａｌＬｉｎｅａｒｉｓａｔｉｏｎ
的真彩色图
Ｈｉｍａｗａｒｉ８
－
ꢀ
，
像视觉效果并不好 为了充分发挥真彩色图像的
，
ＨｉｓｔｏｒａｍＥ ｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ＰＬＨＥ
ꢀｑ
），
该方法可以保
ｇ
，
证增强图像的灰度动态范围 且有效保留遥感图
，
作用 人们开展了真彩色图像增强研究
。
。
像中低亮度目标的特征
彩色图像 处 理 与 增 强 是 图 像 处 理 的 重 要 分
，
支 处理过程中一般采用
（
ＨＳＩ Ｈｕｅ
－
模型或
ＲＧＢ
）
模型 由于
ｙ
。
模型是基
ＲＧＢ
域和
域直方图均衡化
ＨＳＩ
ＳａｔｕｒａｔｉｏｎＩｎｔｅｎｓｉｔ
－
２ ＲＧＢ
ꢀ
， 、 ，
于笛卡尔坐标系的 模型简单 直观 易于编程及
，
ＨＥ
，
硬件实 现 故 显 示 系 统 一 般 都 基 于
。
模 型
可以有效提高图像的亮度
是 通过
ＨＥ
ꢀꢀ
ＲＧＢ
，
把原始图像的直方图变换为较均匀的分布形式
、
，
模型采用色调 饱和度和亮度来描述图像 它
ＨＳＩ
，
以增加图像灰度的动态范围 提高图像的可辨识
：
有两个重要特点 分量与图像的彩色信息无关
Ｉ
，
。
，
有标准的处理过程 其既可以在
度
域
ＲＧＢ
分量和 分量与人眼感受颜色的方式紧密相
Ｓ
ＨＥ
Ｈ
［
］
１４１５
。
－
进行又可以在
域进行
ＨＳＩ
，
连 因此
模型非常符合人眼视觉系统的观察
ＨＳＩ
域的
，
原理 便于借用人眼视觉系统的特性进行图像处
２．１ ＲＧＢ
ꢀ
ＨＥ
［］
１
。
、 、
在
域的
要对
个分量图分
Ｒ Ｇ Ｂ３
ꢀ
，
域 直方图均衡
ＨＳＩ
ＲＧＢ
ＨＥ
理
无论在
域还是
ＲＧＢ
，
其采用累积函数使图像的像素灰度
ＨＥ
别进行
（
，
）
方 法 都 是 重 要
Ｈｉｓｔｏｒａｍ Ｅ ｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ＨＥ
ꢀｑ
化
ｇ
［
］
２５
，
－
，
呈均匀化分布 从而达到提升图像视觉效果的目
， ，
的增强方法 因此 人们提出了各种改进算法
［］
６
（
。
（ ）
彩图见期刊电子版 是待处理的原始图
１
的
像
及
图
其中双直方图均衡
ＢｒｉｈｔｎｅｓｓＰｒｅｓｅｒｖｉｎ Ｂｉ
ｇ
ꢀ
ｇ
ꢀ
－
，
，
域
ＨＳＩ ＨＥ
域
ＲＧＢ ＨＥ
增强图像
增强图像
，
ｈｉｓｔｏｒａｍＥ ｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ＢＢＨＥ
ꢀｑ
），
等 面 积 双 远 子
ｇ
［］
７
（
。
（ ）
是 随 机 挑 选 的
１ ａ
的 增 强 图 像
图
ＰＬＨＥ
图均衡
Ｅ ｕａｌａｒｅａＤｕａｌｉｓｔｉｃＳｕｂＩｍａｅＨｉｓｔｏ
ｇ ꢀ
－
ｑ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
－
，
的原始彩色图像 其具备该类图像的
Ｈｉｍａｗａｒｉ８
－
，
ｒａｍＥ ｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ＤＳＩＨＥ
ꢀｑ
），
最小均值误差双直
ｇ
［］
８
，
、
、
一般性和代表性 即图像整体偏暗 色彩感不强
（ ）
的增
ＨＥ
（
方图 均 衡
Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｅａｎ ＢｒｉｈｔｎｅｓｓＥｒｒｏｒ
ｇ
ꢀ ꢀ ꢀ
，
目标辨识能力偏低 图
是
域
１ ｂ
ＲＧＢ
域的 增强
ＨＥ
，
ＢｉＨｉｓｔｏｒａｍＥ ｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ＭＭＢＥＢＨＥ
ꢀｑ
）
等方法
－
ｇ
，
强图像 由图
（）
，
可见 经过
１ｂ
ＲＧＢ
；
把直方图分成两个部分进行均衡化 递归均值法
［］
９
， ，
后 图像的视觉效果有所提高 但是仔细观察可发
（
分 离 直 方 图 均 衡
Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ＭｅａｎＳｅａｒａｔｅ
ꢀ －
ｐ
， “ ” 。
现 图像有被蒙上一层 薄纱 的效果 这是因为
，
Ｈｉｓｔｏｒａｍ Ｅ ｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ＲＭＳＨＥ
ꢀｑ
）
采 用 多 次 递
ｇ
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