基于模擬技術的圖像增強方法

摘 要： 量化過程大量減少了圖像中低對比度信息，也會造成超出量化量程的圖像信息完全丟失。本文針對不能采用數(shù)字算法對以上圖像進行有效增強的問題，提出使用模擬技術進行圖像增強的方法。該方法實現(xiàn)了模擬信息定位、提取、放大，從而正確添加原始信息，提高圖像分辨精度。其分辨能力遠高于采用高分辨模數(shù)變換芯片所能達到的精度，最終實現(xiàn)了數(shù)字方法無法獲取的圖像增強效果。

關鍵詞： 圖像增強；相關雙采樣；圖像采集；對比度

以數(shù)字方法實現(xiàn)圖像增強的技術由來已久。從傳統(tǒng)的直方圖修正到近年來基于小波變換的圖像增強、基于視覺特性的圖像增強等方法，數(shù)字增強取得了顯著成果?？墒菙?shù)字方法依賴于原圖量化后信息的完整性，是數(shù)字增強方法的先天局限性?，F(xiàn)今很多領域在圖像增強方面提出了更高的要求，如數(shù)字X線圖像、霧天圖像、掌紋識別、衛(wèi)星遙感圖像、生物病變組織檢測等領域，都存在數(shù)字信息損失嚴重的問題，使用數(shù)字方法也沒有得到滿意的增強結果。

針對上述問題，本文提出一種新的方法――模擬圖像增強方法。此方法通過對模擬信號幅值進行定位、提取、放大，以改變模擬的信息量對比關系，達到圖像增強的目的。

1 模擬增強的原理分析

圖像的灰度量化范圍用方框的高度表示，如圖1所示。原圖在斜格內的灰度信息集中，直接量化后得到的信息量較少。模擬增強方法將斜格內的模擬信號定位、提取并放大，再進入模數(shù)變換芯片得到模擬細節(jié)圖像，在此圖像中得到了豐富的信息量，實現(xiàn)了提高圖像分辨率的目的。在量化模擬細節(jié)圖像的同時，量化原圖信息，將量化后的原圖和模擬細節(jié)圖像進行灰度映射，最終得到模擬增強圖像，可以拉伸圖像中感興趣的灰度細節(jié)信息。

模擬信號的定位、提取可以通過模擬和差運算電路實現(xiàn)，統(tǒng)一減去感興趣段灰度范圍的最小值，將得到模擬信息提取的結果。此過程在灰度直方圖中反映為坐標軸右移，減去的灰度最小值就是坐標軸右移的數(shù)值(以下稱此為過程為坐標右移)。坐標右移的方法同樣可將感興趣的超出量化量程的模擬信息反映在量化后的模擬增強圖像中。

為了添加圖像量化信息，可以采用高分辨率模數(shù)變換芯片實現(xiàn)。本文方法與之相比較的優(yōu)勢體現(xiàn)在以下兩個方面：

(1)在實現(xiàn)中，本文所提方法可以實現(xiàn)模數(shù)變換芯片達不到的分辨精度。圖像處理通常使用8位精度，而提高到12位精度在實現(xiàn)中并不復雜，這樣分辨能力可以提高16倍。如果圖像信息要求繼續(xù)提高分辨率，有效精度到12位之上在實現(xiàn)中非常困難。而本文方法對信息在模擬階段進行定位、提取并放大，使用模擬放大技術將模擬信號放大100倍是可靠簡單的技術，而且視頻AD中都集成有可調增益放大器，如本文在后面試驗中使用的10位視頻模數(shù)變換芯片AD9846A，在增益設定為40db，也就是對輸入信號放大100倍的情況下，其輸出在10位精度分辨下會產(chǎn)生4個最低有效位的錯誤。而將其使用在8位精度時，由于模擬放大調整產(chǎn)生的錯誤不超過1個最低有效位，因此，在系統(tǒng)集成設計中，對于8位分辨的數(shù)字圖像，本方法可以方便可靠地將感興趣的灰度段信息再提高100倍的分辨能力，而使用高精度模數(shù)變換芯片達到此精度將是極困難的。

(2)提高分辨率增大了數(shù)字圖像信息，加重了后端數(shù)字處理的負擔。而本文的方法相當于對模擬的信息進行了非線性變換，其后進行量化處理，所獲取信息的分辨率不變，不會加重后端數(shù)字處理負擔。

2 模擬圖像增強的硬件電路實現(xiàn)

圖2給出了電路實現(xiàn)結構。圖像傳感器選用了線陣傳感器TCD1209D。此圖像傳感器的上限輸出像素速率為20Mb/s，有效像素為2 048，全部像素為2 098。試驗中其像素輸出速率設計為10Mb/s，行頻設定為4.7K/S，即光積分時間為1/4700s。在此工作速度下，選用10位視頻AD芯片AD9846A[1]，其采樣速度上限為30MS/s，可以滿足像素輸入速度要求；此視頻AD中還具有可調模擬增益放大器，通過SPI接口輸入放大倍數(shù)，可以方便對輸入的模擬信號的幅值進行調整。處理器選擇TMS320DM642芯片，因為此處理器具有輸入速率80M的視頻接口[2]，與處理器中的EDMA結合可以方便地輸入視頻數(shù)據(jù)流；還具有硬件系統(tǒng)中需要的I2C、SPI和MAC接口，方便實現(xiàn)系統(tǒng)管控以及局域網(wǎng)接口。