人類視覺系統(tǒng)是智能、高效的視覺信息處理系統(tǒng)。通過模擬生物視覺感知機制,開發(fā)出更有效的圖像處理算法是當(dāng)前圖像處理研究的熱點。本文所建立的計算模型圍繞圖像增強所涉及的內(nèi)容進行研究,包括圖像增強、增強后去噪、圖像增強質(zhì)量評價。按照基于生理、面向任務(wù)的思路,本文通過模擬生物視覺的感受野機制、視覺系統(tǒng)的感知特性為圖像增強、圖像去噪及圖像質(zhì)量評價等圖像處理應(yīng)用提供新的計算模型和簡單、有效的實現(xiàn)方法。本文第一部分針對目前眼底彩色圖像增強存在的顏色失真問題,提出一種改進的基于顏色恒常的Retinex眼底彩色圖像增強方法。本方法首先提取亮度通道,對亮度通道進行多尺度Retinex處理,再通過改進的gain/offset算法以及顏色恢復(fù)方法進行圖像映射,最后根據(jù)眼底彩色圖像的特征對具有亮度信息的紅色通道進行恢復(fù)。為驗證本方法的有效性,本文以DIARETDB0眼底圖像數(shù)據(jù)庫為研究對象,將該方法與多尺度Retinex（MSR）、帶色彩恢復(fù)的多尺度Retinex（MSRCR）、直方圖均衡化（HE）、對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）等經(jīng)典增強算法進行主觀和客觀比較。實驗結(jié)果表明該方法處理的圖像在色彩保護... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：114 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 本文研究背景及意義
    1.2 生物視覺系統(tǒng)概述
        1.2.1 前端視覺通路的基本感知結(jié)構(gòu)
            1.2.1.1 視網(wǎng)膜
            1.2.1.2 外側(cè)膝狀體
            1.2.1.3 初級視覺皮層
        1.2.2 視網(wǎng)膜與外側(cè)膝狀體的神經(jīng)機制及模型
            1.2.2.1 感受野神經(jīng)機制
            1.2.2.2 視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細胞感受野模型
        1.2.3 視覺系統(tǒng)的感知特性
            1.2.3.1 亮度及對比度特性
            1.2.3.2 圖像結(jié)構(gòu)的敏感性
            1.2.3.3 顏色恒常性
    1.3 圖像增強及質(zhì)量評價概述
        1.3.1 圖像增強
        1.3.2 圖像去噪
        1.3.3 圖像質(zhì)量評價
            1.3.3.1 主觀圖像質(zhì)量評價
            1.3.3.2 客觀圖像質(zhì)量評價
    1.4 本文研究內(nèi)容與主要貢獻
    1.5 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于Retinex理論的眼底彩色圖像增強方法
    2.1 引言
    2.2 Retinex理論基礎(chǔ)
        2.2.1 Retinex理論及其模型
            2.2.1.1 單尺度Retinex算法
            2.2.1.2 多尺度Retinex算法
            2.2.1.3 帶色彩恢復(fù)的多尺度Retinex算法
        2.2.2 Retinex算法缺陷
    2.3 基于Retinex的彩色圖像增強方法
        2.3.1 亮度調(diào)整
        2.3.2 CP-MSR算法的“gain/offset”修正
        2.3.3 顏色恢復(fù)因子的改進
        2.3.4 對亮度通道進行恢復(fù)處理
        2.3.5 Retinex算法頻域處理
        2.3.6 算法評價指標
    2.4 實驗結(jié)果和分析
        2.4.1 算法驗證
        2.4.2 本文算法與現(xiàn)有算法的主觀比較
        2.4.3 本文算法與現(xiàn)有算法的客觀比較
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于視覺感受野特性的自適應(yīng)圖像去噪方法
    3.1 引言
    3.2 圖像去噪的生物視覺基礎(chǔ)
    3.3 基于視覺感受野的計算模型
        3.3.1 顏色空間轉(zhuǎn)換
        3.3.2 噪聲判斷算法描述
        3.3.3 噪聲處理算法描述
        3.3.4 自適應(yīng)動態(tài)處理
        3.3.5 算法評價指標
    3.4 實驗結(jié)果和分析
        3.4.1 ON/OFF去噪效果的貢獻
        3.4.2 不同噪聲水平下的去噪效果對比
        3.4.3 本文模型整體與細節(jié)去噪效果對比
        3.4.4 本文模型用于處理夜間增強圖像
            3.4.4.1 主觀視覺效果對比
            3.4.4.2 客觀評價對比
            3.4.4.3 運算時間比較
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于視覺感知的圖像增強質(zhì)量評價
    4.1 引言
    4.2 圖像質(zhì)量評價的視覺感知基礎(chǔ)
    4.3 基于視覺感知的圖像增強質(zhì)量評價
        4.3.1 引言
        4.3.2 視覺參數(shù)的構(gòu)建
            4.3.2.1 視覺參數(shù)的測量
            4.3.2.2 圖像質(zhì)量評價函數(shù)的建立
        4.3.3 評價指標
        4.3.4 實驗結(jié)果與分析
            4.3.4.1 LIVE圖像數(shù)據(jù)庫上的性能比較
            4.3.4.2 增強圖像主觀評價與客觀評價的結(jié)果比較
            4.3.4.3 對圖像增強算法的評價
    4.4 圖像增強的失真率檢測方法
        4.4.1 引言
        4.4.2 失真率參數(shù)構(gòu)建
            4.4.2.1 信息失真率計算
            4.4.2.2 組成成分失真率計算
            4.4.2.3 顏色失真率計算
        4.4.3 實驗結(jié)果與分析
            4.4.3.1 直方圖均衡化方法與其他圖像增強算法的失真率比較
            4.4.3.2 CP-MSR增強方法的失真率比較
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]一種多分辨多尺度的Retinex彩色圖像增強算法[J]. 李益紅,周曉誼.  計算機工程與應(yīng)用. 2017(16)
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[6]具有顏色保真性的快速多尺度Retinex去霧算法[J]. 肖勝筆,李燕.  計算機工程與應(yīng)用. 2015(06)
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[9]圖像拼接質(zhì)量評價方法[J]. 萬國挺,王俊平,李錦,曹洪花,汪松,王樂,李亞寧,韋蓉.  通信學(xué)報. 2013(08)
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本文編號：3447006