圖像后處理增強算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著平板電腦、智能手機等便攜式電子產(chǎn)品的日益普及，人們可以隨時隨地通過圖像采集來獲取大量的圖像數(shù)據(jù)。然而，這些數(shù)據(jù)在采集、存儲及傳輸過程中容易受到電子設備的硬件條件、拍攝場景的環(huán)境光照及拍攝人的技術水平等內外因素的影響，使得圖像中所包含的信息難以被辨別出來，從而導致圖像質量下降，并影響了機器對圖像內容進一步的識別和判定。因此，本文給出了一種能夠較為全面的提升彩色圖像質量的后處理增強算法，該算法由亮度增強算法、自適應紋理增強算法和

2、飽和度增強算法構成：
　　1.針對亮度不理想的圖像，本文給出了一種基于多尺度Retinex的亮度增強算法。首先將圖像轉換到HSI顏色空間，然后根據(jù)重新組合的多尺度Retinex模型對圖像的亮度分量進行增強處理，最后運用一種新的線性量化方法來處理圖像數(shù)據(jù)。
　　2.在清晰度方面，本文給出了一種自適應紋理增強算法，首先利用梯度算子對圖像進行紋理檢測，并根據(jù)圖像每個像素點的梯度大小及其周圍像素的紋理分布情況自適應選定增強的力度，最

3、后利用分數(shù)階微分模板對整幅圖像進行紋理增強，提升其清晰度。
　　3.對于圖像色彩，本文給出了一種聯(lián)合色偏檢測及校正的飽和度增強算法，該算法借助灰度非線性變換思想和色偏檢測結果來指導圖像飽和度分量的增強處理。
　　根據(jù)以上三個算法，并結合圖像的顏色空間特性及其各個分量的優(yōu)先級順序，本文設計了一個較為完整的圖像后處理增強算法。根據(jù)自頂向下的設計思想，可將該算法分為圖像分類模塊（色偏檢測模塊）、色偏校正模塊、飽和度增強模塊、亮度增