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基于人类视觉特性的图像增强算法研究

作　者: 谢晓芳
导　师: 毛晓波
学　校: 郑州大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 图像增强人类视觉特性侧抑制彩色空间
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 109次
引　用: 2次
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内容摘要

在数字图像的成像和数字化过程中,由于噪声干扰和设备缺陷等的影响,不可避免地造成图像的质量下降,主要表现为对比度降低、细节模糊。图像增强的目的就是采用各种数字图像处理技术提高图像细节的对比度和清晰度,突出感兴趣的重要信息,以便于人和机器对图像进行更高级的处理和分析。传统的图像增强处理技术主要从工程技术领域出发,在增强图像效果的同时也带来了一些问题,如不能有效地抑制噪声,处理后原始图像信息有较大的改变等。由于图像信息是通过人的视觉来获取的,如果在图像处理中充分考虑人类视觉特性,将会极大地改善图像增强的效果。本文结合人类视觉特性来改进现有的图像增强方法,研究综合性能好的图像增强方法,在力求获得好的增强效果的同时,能有效地抑制噪声,并避免对原图有较大的改变。论文主要工作如下:(1)阐述了人类视觉系统的相关特性,分析了侧抑制网络的时频特性,将侧抑制网络“增强反差、突出边框”的特性和自适应滤波相结合进行了研究,改进并提出了基于侧抑制和自适应滤波的灰度图像增强算法。(2)分析和比较常用的彩色空间,利用侧抑制网络来增强图像的反差,并结合HSV彩色空间变换,改进并提出了基于侧抑制和彩色空间变换的彩色图像增强算法。(3)重点探讨如何将人类视觉特性和图像增强技术有效地结合起来。提出的两种图像增强算法,经MATLAB仿真表明,在增强灰度图像的同时能有效地抑制噪声,具有较好的视觉效果;在改进图像颜色亮度的同时,有效地突出了彩色图像的边框和细节。(4)在利用人类视觉特性改进图像增强算法等方面进行了一些创新性探索。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-12
1 绪论  12-19
  1.1 选题目的和意义  12-14
  1.2 国内外研究综述  14-17
  1.3 论文的主要内容  17-19
2 图像增强方法的基础  19-27
  2.1 灰度变换  19-22
    2.1.1 比例线性变换  19-20
    2.1.2 分段线性变换  20-21
    2.1.3 非线性变换  21-22
  2.2 直方图均衡化  22
  2.3 图像平滑  22-23
    2.3.1 均值滤波  23
    2.3.2 中值滤波  23
  2.4 图像锐化  23-25
    2.4.1 线性锐化滤波器  24
    2.4.2 非线性锐化滤波器  24-25
  2.5 常用算法及其分析比较  25
  2.6 本章小结  25-27
3 基于侧抑制和自适应滤波的灰度图像增强算法  27-41
  3.1 人类视觉特性  27-31
    3.1.1 视觉感知和图像质量的关系  27-28
    3.1.2 视网膜信息处理机制  28-29
    3.1.3 感受野概述  29-30
    3.1.4 亮度适应和鉴别  30-31
  3.2 侧抑制的原理和模型分析  31-34
    3.2.1 侧抑制的原理  31-32
    3.2.2 侧抑制网络的时频域分析  32-34
  3.3 基于侧抑制和自适应滤波的灰度图像增强算法  34-38
    3.3.1 侧抑制网络的模型系数关系以及对高频噪声的敏感性  34-36
    3.3.2 自适应滤波  36-37
    3.3.3 基于侧抑制和自适应滤波的灰度图像增强算法  37-38
  3.4 仿真结果分析  38-40
  3.5 本章小结  40-41
4 基于侧抑制和彩色空间变换的彩色图像增强算法  41-53
  4.1 彩色空间  41-46
    4.1.1 RGB彩色空间  41-42
    4.1.2 CMY彩色空间  42-44
    4.1.3 HSV彩色空间  44-46
  4.2 常用的彩色图像增强算法  46-47
  4.3 基于侧抑制和彩色空间变换的图像增强算法  47-49
    4.3.1 算法改进的出发点  47-48
    4.3.2 基于侧抑制和彩色空间变换的彩色图像增强算法  48-49
  4.4 仿真结果分析  49-52
  4.5 本章小结  52-53
5 结论与展望  53-55
  5.1 结论  53
  5.2 展望  53-55
致谢  55-56
参考文献  56-61
附录:攻读硕士学位期间发表的学术论文  61

基于人类视觉特性的图像增强算法研究

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