视频图像的邻域统计直方图均衡化增强算法

摘要：

针对视频监控图像相邻帧之间场景变化小的特点,提出一种适用于视频图像的邻域统计直方图均衡化算法来提升图像的对比度。根据相邻视频帧的场景相关性,对图像当前帧进行邻域信息统计,利用Laplace算子得到前一帧图像中的背景和细节信息,从而选择合适的增强参数,生成视频图像的优化直方图。使用优化后直方图的均值点将其分割成2个部分得到各自的变换函数,对视频图像进行直方图均衡化操作。实验结果表明,该算法能够提升视频图像的对比度,保持图像的平均亮度,减弱过增强现象,保留视频中兴趣区域的细节信息。可以获得的最小绝对平均亮度误差值为1．4741,最大熵值为7．0993,最大峰值信噪比值为20．6710。

关键词：视频图像增强、邻域统计、对比度提升、直方图均衡化、优化直方图、拉普拉斯算子

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“863”计划基金资助项目2012AA012705;国家国际科技合作专项项目2012DFB10170。

在线出版日期：2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：245-251