數(shù)字圖像對(duì)比度增強(qiáng)技術(shù)研究.pdf

1、數(shù)字圖像對(duì)比度增強(qiáng)技術(shù)在數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域扮演著重要角色。本文針對(duì)含噪聲圖像和高動(dòng)態(tài)范圍復(fù)雜場(chǎng)景，系統(tǒng)地研究了局部自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)技術(shù)、聯(lián)合抑噪的對(duì)比度增強(qiáng)技術(shù)和基于CUDA的對(duì)比度增強(qiáng)算法，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。
　　論文的主要工作和研究成果如下：
　　(1)針對(duì)雙平臺(tái)直方圖均衡化改變?cè)贾狈綀D形狀的問(wèn)題，提出了基于形狀保持的平臺(tái)直方圖均衡化方法。與雙平臺(tái)直方圖均衡化相比，該算法在抑制占較大份量的背

2、景信息的同時(shí)，基本保持了原始直方圖的形狀，增強(qiáng)了細(xì)節(jié)。
　　(2)提出了聯(lián)合抑噪的對(duì)比度增強(qiáng)算法。用保邊緣的引導(dǎo)濾波器將含噪聲圖像分成不同的層，相鄰的圖像層相減得到細(xì)節(jié)層，對(duì)每個(gè)細(xì)節(jié)層執(zhí)行保細(xì)節(jié)的濾波，對(duì)平滑層圖像增強(qiáng)，將平滑層和多個(gè)濾波后的細(xì)節(jié)層融合，實(shí)現(xiàn)了在增強(qiáng)圖像對(duì)比度的同時(shí)抑制圖像噪聲的效果。
　　(3)針對(duì)高動(dòng)態(tài)范圍的復(fù)雜場(chǎng)景，提出了基于均值調(diào)整的自適應(yīng)局部Gamma校正方法。將局部均值和局部統(tǒng)計(jì)信息作為確定gam