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基于直方图的高效图像增强算法研究

作　者: 聂超
导　师: 张嵩
学　校: 杭州电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像增强直方图均衡化分段直方图亮度保持 Retinex理论
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

图像增强是图像处理重要组成部分，其目的是通过提高图像的比对度，突出感兴趣特征并抑制背景噪声，改善图像质量和视觉效果。根据处理空间不同，图像增强可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。尽管频域增强能有效地扩大对比度，但由于运算量大，不适合用于实时处理，所以空域处理算法应用更加广泛。直方图均衡化（HE）是空域中最经典的方法，由于其操作简便，效果明显，所以应用十分广泛，例如医学图像增强。但是HE存在一个重要的问题就是“均值偏移”，对低动态范围图像会导致过度增强并产生人工痕迹和边缘效应，很难直接应用于电视机等一些消费电子产品。正由于图像亮度保持在消费电子产品中有很高的需求，迫切需要一种高效的亮度保持直方图均衡化算法来满足这一要求。此外，对于传统的基于直方图的图像增强算法虽然能有效地增强动态范围较小的低对比度图像，但是对于动态范围较大的低照度图像却无能为力。Retinex理论能有效地从原图像中分离出物体本来的颜色属性，去除光照对物体的影响，适用于各种对比度图像。本文分别对传统直方图均衡化图像增强和Retinex理论做了一定研究，具体研究工作如下：首先，论文详细阐述了图像增强的基本原理，介绍了空域图像增强三种处理方法：直接灰度变换、直方图处理和空间滤波。频域图像增强主要介绍了各种滤波器，包括低通滤波器、高通滤波器、同态滤波器和选择性滤波器。同时，对常用的彩色模型进行了详细介绍，例如面向设备的RGB、CMY彩色模型，更符合人眼视觉的YUV/YIQ、HSI模型。其次，本文提出了一种新的基于常数直方图模型亮度保持的图像增强算法，并从算法的提出、基本原理、模型建立和推导、实验结果等对该算法做了详细介绍。该算法的本质是直方图规定化，我们对直方图规定化的概念做了进一步的介绍，并且详细比较了几种常用的直方图规定化算法。通过选取三种不同的图像质量测量标准对该算法模型以及其他的一些经典算法进行实验仿真对比，我们验证了本文所提出算法在计算复杂度、亮度保持、对比度扩大等方面的优越性。最后，本文还对Retinex理论做了相关研究，详细阐述了Retinex理论的基本知识，以及一些经典Retinex模型。同时，本文根据中心环绕Retinex模型，提出了一种改进型多尺度Retinex算法，主要采用降采样、均值滤波和新的量化操作来降低Retinex运算时间，并且保持图像色彩。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章绪论  10-15
  1.1 课题研究背景和意义  10
  1.2 国内外研究现状  10-13
  1.3 本文主要研究工作和安排  13-15
第2章图像增强基本理论和彩色空间  15-33
  2.1 空域图像增强  15-21
    2.1.1 直接灰度变换  15-18
    2.1.2 直方图处理  18-20
    2.1.3 空间滤波  20-21
  2.2 频域图像增强  21-26
    2.2.1 低通滤波器  22-23
    2.2.2 高通滤波器  23-25
    2.2.3 同态滤波器  25
    2.2.4 选择性滤波  25-26
  2.3 彩色模型  26-32
    2.3.1 XYZ 彩色模型  26-28
    2.3.2 RGB 彩色模型  28-29
    2.3.3 CMY/CMYK 彩色模型  29
    2.3.4 HSI 彩色模型  29-31
    2.3.5 YUV/YIQ 彩色模型  31-32
  2.4 本章小结  32-33
第3章基于分段常数直方图模型亮度保持图像增强算法  33-48
  3.1 算法提出背景  33-34
  3.2 算法理论基础  34-36
    3.2.1 直方图均衡化和规定化  34
    3.2.2 基于直方图最小误差的二值映射准则（BML）  34-36
  3.3 分段常数直方图模型  36-39
    3.3.1 两段直方图模型  36-37
    3.3.2 三段直方图模型  37-39
  3.4 图像质量评价标准  39-41
  3.5 仿真结果与数据分析  41-47
    3.5.1 结果分析  41-46
    3.5.2 两段与三段的性能对比  46-47
  3.6 本章小结  47-48
第4章 Retinex 理论在图像增强中的应用与研究  48-62
  4.1 Retinex 理论概述  48-50
    4.1.1 视网膜皮层理论  48
    4.1.2 色彩恒常性  48-49
    4.1.3 Retinex 理论模型  49-50
  4.2 Retinex 理论研究现状  50-55
    4.2.1 随机游走 Retinex 方法  50-51
    4.2.2 同态滤波 Retinex 方法  51
    4.2.3 泊松方程式 Retinex 方法  51
    4.2.4 基于迭代计算的 Retinex 方法  51-53
    4.2.5 变分框架 Retinex 方法  53-54
    4.2.6 中心环绕 Retinex 方法  54-55
  4.3 一种改进 MSR 低对比度图像增强算法  55-60
    4.3.1 算法提出背景  56
    4.3.2 快速 Retinex 增强算法  56-58
    4.3.3 结果分析  58-60
  4.4 本章小结  60-62
第5章总结与展望  62-64
  5.1 总结  62-63
  5.2 展望  63-64
致谢  64-65
参考文献  65-70
附录  70

基于直方图的高效图像增强算法研究

内容摘要

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