圖像增強算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、帶有暗影和高亮度的圖像的動態(tài)范圍超過了人眼和一些電子設(shè)備的感應區(qū)域時，會給人們的生活和生產(chǎn)帶來不便。圖像增強的目的就是壓縮圖像的動態(tài)范圍以便于人眼的感受或改變圖像的質(zhì)量以便于機器的分析。
　　 本文圍繞圖像增強算法的研究與實現(xiàn)而展開，主要工作有：
　　 (1)對圖像增強的基本方法作了詳細的介紹，在闡明圖像增強處理基本方法的基礎(chǔ)上，研究了幾種具有代表性的圖像增強算法：研究了基于中心/環(huán)繞的Retinex算法SSR和MSR，

2、分析了高斯尺度對增強效果的影響，提出了改進的基于單尺度Retinex的非線性增強算法。研究了基于模糊集理論的圖像增強算法，介紹了模糊集的基本理論和圖像的模糊特征平面，分析了經(jīng)典的Pal模糊增強算法，并針對其會造成暗區(qū)域灰度丟失這個缺點提出了基于隸屬度函數(shù)的改進措施。
　　 (2)研究了彩色圖像的增強，介紹了彩色圖像增強的基本理論，提出了一種基于顏色保持的彩色圖像增強算法，并且研究了HSV色彩空間的彩色圖像增強算法，對基于HSV雙

3、通道同態(tài)濾波的彩色圖像增強算法作了改進，提出了飽和度灰度拉伸的改進方法。
　　 本文的創(chuàng)新之處在于：一是提出了改進的基于單尺度Retinex的非線性增強算法，其不同于傳統(tǒng)的中心/環(huán)繞的Retinex定義，無需經(jīng)過對數(shù)運算。通過實驗分析，該算法在圖像對比度和信息熵方面更優(yōu)越于單尺度Retinex算法。二是在基于模糊理論的圖像增強算法研究中，提出了改進的基于正切隸屬度函數(shù)的增強方法，彌補了Pal模糊增強的缺陷。實驗結(jié)果表明，改進算法