【摘 要】
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图像增强是图像预处理领域的研究重点,根据人类视觉感官特点提出的Retinex理论模型被广泛应用到各个领域。该方法简单易实现,通过消除原始图像中光照图像的影响来获得一种能够反映图像本质信息的反射图像,实现对图像的增强。由于传统的Retinex算法存在噪声放大、光晕伪影以及图像边缘细节信息丢失的问题,研究人员提出了很多优秀的改进算法,但在改善效果上仍显不足。因此针对现有算法的不足之处,提出了多层次分解
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图像增强是图像预处理领域的研究重点,根据人类视觉感官特点提出的Retinex理论模型被广泛应用到各个领域。该方法简单易实现,通过消除原始图像中光照图像的影响来获得一种能够反映图像本质信息的反射图像,实现对图像的增强。由于传统的Retinex算法存在噪声放大、光晕伪影以及图像边缘细节信息丢失的问题,研究人员提出了很多优秀的改进算法,但在改善效果上仍显不足。因此针对现有算法的不足之处,提出了多层次分解和饱和度自适应修正的图像增强算法。首先,将待处理图像由RGB模型转换为HSV模型,提取饱和度和明度分量,分别进行处理。在传统Retinex模型的基础上,对明度分量利用改进的双边滤波获取不同尺度信息的反射图像和光照图像。其次,分别使用指数函数和Sigmoid函数对分解的各层次反射图像和光照图像进行增强,将增强后的图像进行融合得到增强后的明度分量。同时对饱和度分量进行自适应修正处理,得到增强后的饱和度分量。最后将色调同经过处理的饱和度和明度分量进行融合,得到最终所需的增强图像。实验结果证明,相较于六种其他图像增强算法,本文算法在信息熵、局部标准差平均值及平均梯度三个指标上均有较好的表现。从亮度、对比度以及减弱噪声影响等方面大幅提升图像的整体质量,为后续图像识别、目标检测等领域奠定基础。该论文有图36幅,表12个,参考文献58篇。
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