基于引导滤波与LoG算子的安检图像增强算法
Abstract
Guided fi lter is a kind of fi lter that can keep the edge of theimage which can be used to reduce image noise. Laplacian ofGaussianLoG can detect edge information whi le de-noising itcan real ize image edge enhancement.Aiming at the characteristicsof X-ray security image such as high noise unclear edge and lowcontrast we propose a security image enhancement algorithmbased on guided fi lter and LOG operator. Firstly the image issmoothed by guided fi lter then the edge is detected by LoGoperator and final ly the contrast is stretched by contrast l imitedadaptive histogram equal ization CLAHE . The experimentalresults show that compared with the improved CLAHE algorithmthe average gradient of the algorithm can be improved by about%and the image clarity can be improved.
Key Words
X-ray image; guided image fi ltering; LoG operator;CLAHE;color image enhancement
引言
X射線安检设备能让安检人员在不打开行李包裹的情况下得知其内部物品给人们的生活带来了极大便利但安检图片一般存在噪声大、细节模糊、对比度低等缺点。因此对图像进行增强使安检人员更容易识别出其中物品是一项很有必要的工作。
目前的安检图像增强主要针对灰度图像且近几年相关研究较少。如文献[]提出通过对图像进行背景去噪、边缘增强、对比度拉伸等操作实现图像增强;文献[]、 []针对双能量X射线系统提出先分别对高能
和低能成分进行增强之后再进行融合的算法。X射线图像在其它领域的增强方法则比较多如文献[]针对文物X光图像提出高频强调滤波自适应直方图增强算法;文献[]针对医学X射线图像提出结合小波与Curve let变换的增强算法等。
彩色图像增强方法则主要集中在Reti nex[-]、直方图均衡化[-]、PCNN[]等算法上。本文研究对象是彩色安检图像 由于其成像机制与一般图像不同颜色通常为黄绿蓝等对比度低采用Reti nex和PCNN算法处理时效果不理想。直方图均衡化Histogramequal ization HE算法能改变图像灰度处理此类图片效果很好。因此结合H E算法本文提出在H SV空间对亮度分量作对比度增强不仅能提高安检图像对比度还能减少颜色失真。
图像增强算法
图像增强基本方法可分为两大类空域法和频域法。空域法是直接对像素点进行处理频域法则是先将图像进行某种变换如傅里叶变换然后对变换后的系数进行调整最后再进行逆变换得到空间域的增强图像。本文的图像增强算法主要在空间域完成。
.引导滤波
引导滤波是一种基于局部线性模型的边缘保持平滑滤波器[]其需要一张单独的图像或输入图像作为引导图并由此得名。
. .方法选择
针对本文选取的滤波模型和边缘检测方法以虎尾兰绿萝为对象结合本文算法进行以下实验。
平滑滤波器选择。保持边缘的滤波器除引导滤波外还有中值滤波和双边滤波。种滤波器比较如表所示。
由表可知 引导滤波处理结果平均梯度最大对应清晰度最高;双边滤波处理结果峰值信噪比最高与原图最接近但运行时间远大于中值滤波和引导滤波的结果。综合各种因素本文选择引导滤波器对图像进行平滑处理。
边缘检测算子选择。选取几种典型的边缘检测算子LOG、
Laplacian、 Prewitt、 Sobel进行实验结果如表所示。
由表中的数据得知LOG算子的平均梯度和标准差最好 Sobel算子的信息熵最好但LOG算子信息熵与其相差不大。综合个标准来看选择LOG算子最为合适。
实验结果分析
本文实验图像由黄埔海关技术中心提供数据来源安全可靠实验平台采用matlab b版本。
.主观分析
选取一幅“带泥植物虎尾兰绿萝 ”分别采用CLAHE算法、文献[]算法和本文算法进行图像增强实验结果如图所示。
其中 图a为原始图像;图b是CLAHE算法的结果从图中可以看出图像增强效果明显但颜色发生了较大改变原来绿色的花盆变成了蓝色原因是在作直方均衡化时颜色分量比例发生了改变所以合成后的彩色图颜色也会改变;图c是文献[]算法实现的增强效果可以看到图像细节的增强效果在种方法中最为明显但同时也存在很多问题如伪影、噪声大HE算法的缺点等且图像背景呈灰色整体上与原图差别较大;图d是本文算法实现的增强效果从图中可以看出本文算法处理后的图像增强效果明显色彩失真度小边缘清晰噪声小而且没有改变原图主要信息。
安检人员在根据安检图像辨别包裹内物体时颜色是一个重要依据 因此在RGB空间做CLAHE并不合适;文献[]算法处理后的安检图像虽然细节清晰但图像亮度降低且噪声明显容易对安检人员造成干扰;本文算法不仅没有以上缺点而且实现了边缘和对比度增强的效果。因此综合以上分析在对彩色安检图像作对比度增强时本文算法结果从直观上看优于在RGB空间做CLAH E以及文献[]算法结果。
.客观分析
仅通过视觉分析图像处理效果不够客观、科学根据. .节的客观评价指标对以上实验结果进行评价如表所示。
从表可以看出本文算法的平均梯度和峰值信噪比在种算法中都是最大的且图像清晰度最高 图像质量最好对应图d经图像增强后效果与原图最为接近。综合以上分析可得出结论本文算法比CLAHE和文献[]算法处理后的图像更清晰噪声更小。
结语
本文提出一种基于引导滤波与LoG算子的彩色安检图像增强算法集去噪以及边缘和对比度增强于一体能很好地解决目前安检图像存在的问题。与改进C LA H E算法相比本文算法峰值信噪比提高了约%增强后的图像与原图更为接近、图像噪声更小。但是安检图像噪声种类很多本文只是去除了其中一部分还存在其它类型的噪声这也是今后需要改进的地方。
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