圖(tu)像增強技(ji)術在人工智(zhi)能(neng)中的應用(yong)與發展
時間：2024-11-13 來(lai)源：華清遠(yuan)見(jian)
圖(tu)像增(zeng)強(qiang)（Image Enhancement）是人工(gong)智能(neng)和(he)計算(suan)機視覺(jue)(jue)中一(yi)項重要的技術，也是人工(gong)智能(neng)數(shu)據(ju)集(ji)預(yu)處理的一(yi)個重要步(bu)驟。它旨在(zai)(zai)提高圖(tu)像的質(zhi)量，使(shi)其在(zai)(zai)視覺(jue)(jue)上更(geng)加清晰、細(xi)節更(geng)豐富。這項技術在(zai)(zai)自(zi)動駕駛、醫(yi)療診(zhen)斷、安防監控等(deng)(deng)領(ling)域有(you)著廣(guang)泛的應用(yong)，尤其是對于低(di)質(zhi)量圖(tu)像（如噪聲較(jiao)多、對比度(du)低(di)等(deng)(deng)），圖(tu)像增(zeng)強(qiang)可以顯著改善視覺(jue)(jue)效果，提升(sheng)下游任務(wu)的準確(que)率(lv)。本(ben)文將(jiang)詳細(xi)介紹圖(tu)像增(zeng)強(qiang)的基(ji)本(ben)原理、常見方法和(he)發(fa)展趨勢。
1. 圖像增強的基本原理
圖像(xiang)增強的基(ji)本(ben)思想是通過調整(zheng)圖像(xiang)的亮(liang)度、對比度、清晰(xi)度、顏色等(deng)特征，使其更適合人(ren)眼觀察或計算機處理。常(chang)見的圖像(xiang)增強技術主(zhu)要可(ke)以(yi)分為空間域方(fang)法(fa)和頻(pin)率域方(fang)法(fa)：
空(kong)間域方法：直接對圖像像素進(jin)行操作，例如旋轉圖片，調整對比度(du)、亮度(du)和(he)去噪。
頻(pin)(pin)率(lv)域方法：將圖(tu)像轉換到頻(pin)(pin)率(lv)空間(jian)（如傅里葉變換）中操作(zuo)，然后逆(ni)變換回空間(jian)域。頻(pin)(pin)率(lv)域方法更適合處理(li)圖(tu)像中的紋理(li)和細節。
近年來，隨(sui)著(zhu)深度學(xue)(xue)習(xi)的發展，基于深度學(xue)(xue)習(xi)的圖像(xiang)增(zeng)強技(ji)術得(de)到了廣泛應用。這(zhe)類方法通常利(li)用卷(juan)積神經網絡（CNN）提(ti)取(qu)圖像(xiang)的多尺度特征，從而實現復雜的圖像(xiang)增(zeng)強任務，如(ru)超(chao)分辨率、風(feng)格轉(zhuan)換等。
2. 常見圖像增強方法
2.1 直方圖均衡化
直方圖(tu)均(jun)衡化是(shi)(shi)一種傳統的圖(tu)像增強方法，主(zhu)要用于(yu)提(ti)高(gao)圖(tu)像的對比度(du)。其原理是(shi)(shi)將圖(tu)像的灰度(du)直方圖(tu)拉伸或均(jun)勻(yun)分布，從而使圖(tu)像的亮度(du)分布更加平衡。直方圖(tu)均(jun)衡化操作簡單、計算效率高(gao)，適合用于(yu)對比度(du)低的圖(tu)像增強。
2.2 Gamma校正
Gamma校正(zheng)是一種常(chang)用于圖(tu)像增強(qiang)的非線性變換，能夠調節圖(tu)像的亮度和對比度。通過對圖(tu)像的像素值進行冪次變換，可以(yi)放大暗部或(huo)亮部的細節，使得圖(tu)像的亮度更接(jie)近人(ren)眼的視覺特性。Gamma校正(zheng)在圖(tu)像顯示、圖(tu)像增強(qiang)、目標檢(jian)測(ce)等應用中都有(you)廣泛應用。
2.3 邊緣增強
邊(bian)(bian)緣增(zeng)強(qiang)是圖(tu)像(xiang)增(zeng)強(qiang)中提升(sheng)圖(tu)像(xiang)細節的一個重要方法。通過(guo)對圖(tu)像(xiang)的邊(bian)(bian)緣部分(fen)進行強(qiang)化，使得圖(tu)像(xiang)中的物(wu)體輪廓更(geng)加(jia)清晰。常見的邊(bian)(bian)緣增(zeng)強(qiang)算(suan)(suan)法包括Sobel、Laplacian和Canny算(suan)(suan)子等(deng)。這些算(suan)(suan)法通過(guo)卷積操作提取圖(tu)像(xiang)的邊(bian)(bian)緣信(xin)息，使圖(tu)像(xiang)的結構更(geng)加(jia)突出，有(you)助于目標檢測和識別任務。
2.4 超分辨率重建
超分辨(bian)(bian)率(lv)重(zhong)建(jian)（Super-Resolution）技(ji)術旨在將(jiang)低(di)分辨(bian)(bian)率(lv)圖像(xiang)轉換為高(gao)分辨(bian)(bian)率(lv)圖像(xiang)，使(shi)圖像(xiang)的(de)細節更加豐富。傳(chuan)統的(de)超分辨(bian)(bian)率(lv)方(fang)(fang)法(fa)(fa)包(bao)括(kuo)插值(zhi)法(fa)(fa)、正則化方(fang)(fang)法(fa)(fa)等，而(er)深度學習的(de)方(fang)(fang)法(fa)(fa)則利用生成對(dui)抗(kang)網絡（GAN）或深度卷積網絡進(jin)行高(gao)效重(zhong)建(jian)。
2.5 圖像去噪
圖像去噪(zao)(zao)是圖像增(zeng)強(qiang)的(de)一項關鍵任務(wu)，目的(de)是減少圖像中的(de)噪(zao)(zao)聲，使其(qi)更加(jia)清(qing)晰。傳統(tong)的(de)去噪(zao)(zao)方(fang)法(fa)包括均值濾(lv)(lv)波、中值濾(lv)(lv)波、高斯濾(lv)(lv)波等(deng)，而深度學習的(de)去噪(zao)(zao)方(fang)法(fa)通過學習復雜的(de)噪(zao)(zao)聲分布，可以更好(hao)地去除噪(zao)(zao)聲。
3. 圖像增強的應用
圖像增強(qiang)技術在各行各業都(dou)有著廣泛的應用：
（1）醫(yi)學圖像(xiang)處(chu)：在醫(yi)學診斷(duan)中，CT、MRI圖像(xiang)往(wang)往(wang)需要進(jin)行增(zeng)強(qiang)，以提高醫(yi)生識別病(bing)灶的準確性(xing)。例如，通過去噪、對比度(du)增(zeng)強(qiang)等手段(duan)，可(ke)以使得組織邊界更(geng)加清晰，輔助醫(yi)生更(geng)準確地診斷(duan)病(bing)情。
（2）自動駕駛：自動駕駛系(xi)統(tong)中的(de)攝像(xiang)(xiang)頭在復雜環境下容易受到光照、天氣(qi)等因素的(de)影響，圖(tu)像(xiang)(xiang)質量會下降。通過圖(tu)像(xiang)(xiang)增強技術(shu)，可以在一定(ding)程度(du)上提升圖(tu)像(xiang)(xiang)的(de)清晰(xi)度(du)，從而提高自動駕駛系(xi)統(tong)的(de)感知能力和安全性。
（3）安防監控：在(zai)低光照或夜間監控中，圖(tu)(tu)像清晰(xi)度(du)往往不足。通過圖(tu)(tu)像增強技術，可以(yi)在(zai)夜間條件(jian)下獲(huo)得更清晰(xi)的視頻圖(tu)(tu)像，有助于(yu)目標識別和跟蹤。
（4）衛星遙(yao)感：在衛星圖像分(fen)析中，由于拍攝距離遠，圖像往往質量較差。通(tong)過(guo)超分(fen)辨(bian)率(lv)重建和去噪技術(shu)，可以提高(gao)遙(yao)感圖像的(de)清晰度(du)，為(wei)土地資源監測、環境(jing)保護等提供(gong)準確(que)的(de)數據支持。
4. 編程實例與步驟
進入到元宇宙實驗(yan)平(ping)臺(tai)中(zhong)的“人工智能虛擬(ni)仿真(zhen)實驗(yan)”，并且打開(kai)“華清遠見人工智能虛擬(ni)仿真(zhen)本(ben)地服務管理平(ping)臺(tai)”。
4.1 鏡像旋轉
Step1 打開華清(qing)遠見人(ren)工(gong)智能虛擬仿(fang)真本地服務管理平臺，點擊啟動(dong)，服務啟動(dong)一次(ci)即可。
Step2 單擊需(xu)要做的實(shi)驗的圖片(pian)，進入實(shi)驗。如果之前已經打開另(ling)一個(ge)實(shi)驗，可(ke)以點擊“返回”回到(dao)主頁面(mian)。
Step3 拖出(chu)組(zu)件并連(lian)線(xian)
可(ke)以(yi)對“圖片鏡(jing)像旋轉”模塊(kuai)設(she)置參數，如(ru)果需要左右鏡(jing)像翻轉則將filpCode設(she)置為正數，上(shang)下鏡(jing)像翻轉則設(she)置為負(fu)數。
Step4 驗證與運行
點擊驗(yan)證(zheng)，如果(guo)顯示驗(yan)證(zheng)成(cheng)功(gong)，則代表邏輯無誤，驗(yan)證(zheng)成(cheng)功(gong)之后即(ji)可運(yun)行(xing)，運(yun)行(xing)的(de)結(jie)果(guo)如下(xia)圖。左(zuo)側為原圖，右側為左(zuo)右翻轉之后的(de)圖。
Step5 代(dai)碼生(sheng)成
點(dian)(dian)擊界面左下角生成代(dai)碼(ma)按鈕(niu)，生成代(dai)碼(ma)。點(dian)(dian)擊后(hou)查看實驗代(dai)碼(ma)，代(dai)碼(ma)會根據界面所(suo)選參數適(shi)配，點(dian)(dian)擊復制(zhi)即可復制(zhi)粘貼(tie)到其他地方（jupyter lab），同時也(ye)可以對其中的部分參數做適(shi)當的修改。
4.2 亮度(du)變換
Step1與Step2與上述(shu)的鏡(jing)像(xiang)(xiang)旋轉類似，打開“圖像(xiang)(xiang)亮度(du)變(bian)換”實驗，進入到實驗中。
Step3 拖出組件并連接
連接如(ru)圖所示。可(ke)(ke)以對“亮度變換”模塊進行參數設置，可(ke)(ke)以設置的范(fan)圍為(wei)-100~100，表示亮度的變換效果是應該(gai)變暗還是變亮。
Step4 校驗(yan)與運行(xing)
點擊校(xiao)驗，校(xiao)驗成(cheng)功之(zhi)后點擊運行(xing)，運行(xing)結果如圖。左側為(wei)原始圖像，右側為(wei)對原始圖像做亮度變換之(zhi)后的處理(li)圖像。
4.3 直(zhi)方圖均衡化
Step1與Step2與上述的鏡像旋轉類似，打開(kai)“直方圖均(jun)衡化”實驗，進入到實驗中。
Step3 拖出組件(jian)并連線
連接如圖所(suo)示，連接好之(zhi)后可以對其中的模塊進行參數設置(zhi)。
Step4 校驗(yan)與運行(xing)
點擊校驗，校驗成功之(zhi)后(hou)點擊運行，運行結果如圖(tu)。左側為原(yuan)始圖(tu)像，右(you)側為對原(yuan)始圖(tu)像做直方(fang)(fang)圖(tu)均衡化之(zhi)后(hou)的(de)處理圖(tu)像，并且由其繪制的(de)直方(fang)(fang)圖(tu)可(ke)(ke)以(yi)也(ye)可(ke)(ke)以(yi)看出圖(tu)像的(de)亮(liang)度分布更(geng)加(jia)平衡。
5. 總結
圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)增(zeng)強(qiang)(qiang)是(shi)(shi)通過(guo)(guo)調整圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)某些特(te)性來(lai)改善其視覺表現的(de)(de)過(guo)(guo)程，主要目的(de)(de)是(shi)(shi)使圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)更(geng)加(jia)清晰、易(yi)于(yu)(yu)理(li)解(jie)或滿足(zu)特(te)定的(de)(de)應用需(xu)求。這對(dui)于(yu)(yu)后續的(de)(de)訓練過(guo)(guo)程是(shi)(shi)一(yi)個非常重要的(de)(de)步驟。我們能通過(guo)(guo)圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)增(zeng)強(qiang)(qiang)技術，可以(yi)從(cong)(cong)少量的(de)(de)原始圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)生(sheng)成多(duo)個版(ban)本(ben)，從(cong)(cong)而有效擴充(chong)數(shu)據(ju)(ju)集(ji)的(de)(de)大小。這有助(zhu)于(yu)(yu)減輕模型(xing)訓練過(guo)(guo)程中的(de)(de)過(guo)(guo)擬合(he)問題。此(ci)外，增(zeng)強(qiang)(qiang)圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)可以(yi)引入更(geng)多(duo)的(de)(de)變化(hua)，使模型(xing)能夠學習(xi)到更(geng)加(jia)泛化(hua)的(de)(de)特(te)征，從(cong)(cong)而在處理(li)未見過(guo)(guo)的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)時表現更(geng)好(hao)。圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)增(zeng)強(qiang)(qiang)作為預(yu)處理(li)的(de)(de)一(yi)部分，不(bu)僅可以(yi)確保數(shu)據(ju)(ju)質量并且幫助(zhu)提高模型(xing)的(de)(de)性能，還可以(yi)減少對(dui)大規模數(shu)據(ju)(ju)集(ji)的(de)(de)依(yi)賴，從(cong)(cong)而降低收(shou)集(ji)和標注大量數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)成本(ben)。
