本文關(guān)鍵詞：基于人眼視覺感知圖像對比度增強(qiáng)算法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息處理技術(shù)的迅猛發(fā)展,圖像/視頻傳感器以爆炸式的速度廣泛被應(yīng)用于社會生活中的各個(gè)領(lǐng)域,如場景監(jiān)控、智能交通、醫(yī)療診斷、目標(biāo)探測及人機(jī)交互等等。圖像/視頻信息在獲取、傳輸、存儲和處理等環(huán)節(jié)后,由于電子熱噪聲及處理噪聲的影響,顯示的圖像/視頻質(zhì)量將受到降質(zhì)影響,從而降低圖像了的可讀性和信息提取可靠性。有選擇性地突出圖像中有用的信息,使圖像中的有用的信息得到凸顯出來,從而使圖像的視覺效果更良好,增強(qiáng)圖像的可讀性,滿足某些特定的需求和應(yīng)用場合,是圖像處理的一個(gè)重要研究方向。本文根據(jù)圖像的特點(diǎn)或存在的問題,結(jié)合人眼的視覺感知特性—最小可視差,建立起一種改善圖像某些特征的算法,旨在改善視覺效果或便于人或機(jī)器對圖像的分析理解。本文主要內(nèi)容為:1.首先,本文詳細(xì)闡述了人眼的視覺特性,主要包括了人眼對圖像的結(jié)構(gòu)和反差的敏感性,人眼對灰度的分辨能力以及人眼最小的可視差,引出韋伯—費(fèi)希納定律,即人眼能夠感覺到差異的刺激變化量的閥值同刺激實(shí)際強(qiáng)度成正比例關(guān)系,為后續(xù)研究提供理論基礎(chǔ)。2.介紹了傳統(tǒng)的圖像對比度增強(qiáng)技術(shù)及算法,選取了灰度變換增強(qiáng)、直方圖增強(qiáng)和梯度場增強(qiáng)三種增強(qiáng)算法,通過運(yùn)用Matlab仿真軟件,對算法進(jìn)行了測試。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,梯度場增強(qiáng)算法較之其余兩種算法具有更好的增強(qiáng)效果,本文將以此算法展開深入的研究。3.結(jié)合了人眼的最小可視差,運(yùn)用梯度場算法在Matlab仿真軟件中進(jìn)行了仿真測試,驗(yàn)證了結(jié)合人眼視覺規(guī)律的梯度場增強(qiáng)算法的處理結(jié)果更加適合人眼的可視性。4.在對結(jié)合人眼視覺規(guī)律的梯度場增強(qiáng)算法進(jìn)一步測試和分析,發(fā)現(xiàn)此種算法的魯棒性不好,這時(shí)我們提出了改進(jìn)了此種算法,得到了本文的最終算法,這種改進(jìn)后的算法除了能更好地適應(yīng)我們?nèi)搜垡曈X的可知性之外,還能提高圖像的魯棒性。5.最后總結(jié)了本論文算法的優(yōu)點(diǎn),也發(fā)現(xiàn)了此種算法存在的問題,并且指出了自適應(yīng)增強(qiáng)是未來圖像增強(qiáng)領(lǐng)域中發(fā)展的方向。
【關(guān)鍵詞】：圖像對比度增強(qiáng) 人眼最小可視差 人眼視覺特性
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究的背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外圖像增強(qiáng)研究的歷史與現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 圖像應(yīng)用的產(chǎn)生及發(fā)展概述11
• 1.2.2 數(shù)字圖像處理現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 數(shù)字圖像處理的分類13
• 1.3 本論文的結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 人眼視覺特性及模型15-28
• 2.1 人眼視覺特性15-19
• 2.1.1 人眼對灰度的分辨能力16-18
• 2.1.2 人眼對圖像結(jié)構(gòu)及反差的敏感性18-19
• 2.2 人眼可視最小差19-20
• 2.2.1 Weber - Fechner定律19-20
• 2.2.2 de Vrise-Rose定律20
• 2.3 常用圖像亮度自適應(yīng)現(xiàn)象模型介紹20-22
• 2.4 MATLAB軟件的介紹22-27
• 2.4.1 Matlab概述22-24
• 2.4.2 Matlab工作環(huán)境24-25
• 2.4.3 Matlab優(yōu)勢25-27
• 2.5 本章總結(jié)27-28
• 第三章 對比度增強(qiáng)方法及質(zhì)量評價(jià)28-46
• 3.1 典型的圖像增強(qiáng)算法28-38
• 3.1.1 圖像的灰度變換技術(shù)28-30
• 3.1.2 基于直方圖增強(qiáng)技術(shù)30-32
• 3.1.3 圖像梯度場增強(qiáng)算法32-35
• 3.1.4 濾波技術(shù)35-37
• 3.1.5 偏微分增強(qiáng)技術(shù)37
• 3.1.6 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)增強(qiáng)技術(shù)37-38
• 3.1.7 自適應(yīng)增強(qiáng)技術(shù)38
• 3.2 圖像增強(qiáng)的分類38-39
• 3.3 圖像質(zhì)量評價(jià)及仿真結(jié)果分析39-45
• 3.3.1 圖像質(zhì)量評價(jià)39-41
• 3.3.2 圖像仿真結(jié)果分析41-45
• 3.4 本章總結(jié)45-46
• 第四章 基于人眼視覺感知圖像對比度增強(qiáng)算法研究與實(shí)現(xiàn)46-59
• 4.1 結(jié)合人眼視覺感知的圖像對比度增強(qiáng)算法46-48
• 4.1.1 像素域JND模型介紹46-47
• 4.1.2 結(jié)合人眼視覺感知的梯度場增強(qiáng)算法（JND+梯度場）47-48
• 4.2 MATLAB仿真實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析（JND+梯度場）48-54
• 4.3 改進(jìn)后的梯度場增強(qiáng)算法54-57
• 4.5 本章小結(jié)57-59
• 第五章 仿真測試與分析59-63
• 5.1 視覺效果測試及分析59-62
• 5.2 迭代穩(wěn)定性62
• 5.3 本章總結(jié)62-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 論文總結(jié)63
• 6.2 圖像對比度增強(qiáng)展望63-65
• 致謝65-66
• 參考文獻(xiàn)66-69

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本文編號：275989