基于頻率域、小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的真彩圖像增強算法研究.pdf

1、從真實景象中獲取的真彩圖像中常常既包含了刺眼的高亮區(qū)，又包含了難以看到的低亮區(qū)。為便于人眼觀察和后續(xù)的機器處理，需要壓縮真彩圖像的動態(tài)范圍，真彩圖像增強。真彩圖像增強技術(shù)被廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，其技術(shù)方法研究具有重要的意義與應(yīng)用價值。本文針對最主流的帶色彩恢復(fù)的多尺度Retinex系列方法(MSRCR)存在主要缺陷，在分析真彩圖像成像的物理學(xué)和光譜學(xué)原理基礎(chǔ)上，結(jié)合人和人眼的生理學(xué)及心理學(xué)特點，定義了一種入射——反射模型，綜合運用信號處理

2、、小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種技術(shù)手段，建立了以頻率域和小波變換為核心的真彩圖像增強的方法體系，本文所提方法充分考慮到人、圖像、像素之間的關(guān)系，使用效果和適應(yīng)性均較為顯著。
　　 主要研究進展包括：
　　 1.提出了真彩圖像色飽和度的調(diào)整算法。由于HSV彩色坐標系可將色彩和亮度近似分離，本文按照人眼光譜感覺特性，基于HSV坐標系，提出了一種用高斯濾波器調(diào)整真彩圖像色飽和度的算法，以適應(yīng)人眼對色彩偏紅圖像的觀察。
　　

3、 2.針對同態(tài)濾波技術(shù)不足的改進：(1)確定了同態(tài)濾波器截止頻率的范圍。由于入射分量中包含的細節(jié)決定了增強后圖像的信息損失，用分析入射分量和反射分量方差的方法，將同態(tài)濾波方法的截止頻率確定在比較合理的范圍內(nèi)。(2)提出一種真彩圖像的多尺度同態(tài)濾波增強算法。具有單一尺度截止頻率同態(tài)濾波器存在細節(jié)保持和動態(tài)范圍壓縮之間矛盾，用具有不同尺度截止頻率的多個同態(tài)濾波器增強圖像并綜合，來解決這一問題。
　　 3.提出了用平滑傳導(dǎo)函數(shù)實現(xiàn)圖像

4、增強的算法。Retinex方法使用中心——環(huán)繞函數(shù)對圖像做卷積運算，但其缺乏靈活性，用平滑傳導(dǎo)函數(shù)代替中心——環(huán)繞函數(shù)改進Retinex方法，有效提高了Retinex方法的靈活性，效果優(yōu)于多尺度Retinex方法。
　　 4.提出了基于小波變換實現(xiàn)真彩圖像增強算法：(1)同態(tài)分解——小波增強算法。用同態(tài)分解分離圖像的入射分量和反射分量，再結(jié)合小波變換，來達到增強圖像時保留細節(jié)的目的。(2)小波——能量增強法。針對傳統(tǒng)入射——反射

5、模型使用上的限制，采用靜態(tài)小波變換定義一個新的入射—反射模型，給出了圖像增強是一個圖像能量衰減和再放大過程的新思路，使用時對需要增強的真彩圖像基本沒有條件限制，其適應(yīng)性和效果明顯優(yōu)于MSRCR。(3)設(shè)計實現(xiàn)了能同時對真彩圖像增強和降噪的算法。分析了真彩圖像噪聲在HSV坐標系中的分布情況，在使用小波——能量法增強圖像基礎(chǔ)上，用貝葉斯軟閾值濾除被分離在反射分量中的噪聲，以達到增強圖像時抑制噪聲的目的。
　　 5.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的真彩