毫無疑問,高可見度圖像反映了目標(biāo)場景的清晰細(xì)節(jié),這對于許多基于視覺的技術(shù)至關(guān)重要,例如物體檢測和跟蹤等。但是,在低光照度件下拍攝的圖像通常具有較低的可見度。因此,為了提升圖像的視覺效果,開展圖像增強(qiáng)算法研究具有非常重要的理論意義與應(yīng)用價(jià)值。本文首先介紹了一些低照度圖像增強(qiáng)的基本理論,其次研究并分析了現(xiàn)有的一些圖像增強(qiáng)算法,并根據(jù)相關(guān)算法存在的缺陷和實(shí)際情況對現(xiàn)有的算法進(jìn)行改進(jìn)和完善。本文的具體研究內(nèi)容如下:1.本文提出了一種基于內(nèi)容自適應(yīng)直方圖均衡化的圖像增強(qiáng)算法。為了在圖像增強(qiáng)時(shí)色彩不受影響,本文選擇在HSI（Hue,Saturation,Intensity）顏色空間對圖像進(jìn)行處理。首先對強(qiáng)度I的直方圖分量進(jìn)行重新分布。其次,由于全局圖像增強(qiáng)不能在不同區(qū)域均勻地增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié),因此在這種情況下需要對圖像進(jìn)行局部增強(qiáng),所以采用了局部對比度調(diào)節(jié)的增強(qiáng)方案,并采用高斯濾波器來消除局部增強(qiáng)產(chǎn)生的棋盤效應(yīng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的增強(qiáng)算法可以有效提高圖像細(xì)節(jié)區(qū)域的對比度,使得增強(qiáng)后的圖像更加符合人眼的視覺特性。2.本文提出了一種基于雙樹復(fù)數(shù)小波變換（Dual-tree Complex Wave... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

常見的低照度圖像

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第二章 圖像增強(qiáng)的基礎(chǔ)理論與方法范圍的輸入，現(xiàn)在具有強(qiáng)度值 的像素的概率由下式給出： (2.17)式中， 表示的是圖像中第 個(gè)強(qiáng)度出現(xiàn)的次數(shù)， 是從 0 到 的強(qiáng)度值， 是圖像中的像素總數(shù)。累積分布函數(shù)（Cumulative Distribution Function, CDF）通過公式以概率分布函數(shù)表示： (2.18)但是當(dāng)像素值具有高概率時(shí)，全局直方圖均衡化不是完美的解決方案，因?yàn)檫@些像素得到過度增強(qiáng)，而低概率的像素值得到低增強(qiáng)，這可能導(dǎo)致圖像中目標(biāo)對象質(zhì)量下降，經(jīng)典的直方圖均衡化增強(qiáng)后的效果圖如下所示：

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ( ) ( )) (2.19)式中， ( )為原始圖像， ( )為反射分量， ( )為光照分量， 表示第i個(gè)色彩通道的反射圖像，用 來表示卷積運(yùn)算符， ( )是中心環(huán)繞函數(shù)，其可以表示為： ( ) ( ) (2.20)其中， 表示為高斯環(huán)繞的尺度函數(shù)， 是一個(gè)尺度函數(shù)，它的取值必須滿足以下條件： ( ) (2.21)從上面的式子可以看出，環(huán)繞空間常數(shù)負(fù)責(zé)動(dòng)態(tài)范圍壓縮和整體再現(xiàn)之間的調(diào)整。利用具有較小幅度的尺度可以導(dǎo)致更大的動(dòng)態(tài)范圍壓縮，并且通過利用具有大幅度的內(nèi)核可以實(shí)現(xiàn)更多的顏色恒定性。從上式我們可以看到，為了估計(jì)反射率，我們必須具有與圖像一起的照度估計(jì)。因此，我們可以使用各種濾波器來進(jìn)行照度估計(jì)，也可以使用濾鏡來平滑圖像，并且圖像的平滑版本可以充當(dāng)基于 Retinex 的大多數(shù)圖像增強(qiáng)方法中的照明。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]海面目標(biāo)的紅外景象增強(qiáng)技術(shù)研究[J]. 丁暢,董麗麗,許文海.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
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[3]圖像梯度場雙區(qū)間均衡化的細(xì)節(jié)增強(qiáng)[J]. 丁暢,董麗麗,許文海.  電子學(xué)報(bào). 2017(05)
[4]小波閾值去噪法的深入研究[J]. 陳曉曦,王延杰,劉戀.  激光與紅外. 2012(01)



本文編號(hào)：3269273