1.2 研究现状
1.3 本文内容及章节安排
本文先介绍了图像增强以及Retinex理论,在充分了解的基础上,重点研究了几种Retinex算法,并进行仿真运行,得到增强后的结果,相互之间进行比较进而分析各自优劣性。
本文结构如下:
(1)本文第一章为绪论,简单介绍对于Retinex理论的研究背景及现状。
(2)本文第二章为图像增强,对图像增强的定义及算法等进行了相应的介绍。
(3)本文第三章为基于Retinex理论的图像增强算法研究,介绍了有关颜色恒常性、Retinex理论相关本质内涵等,并通过仿真运行,应用SSR、MSR、MSRCR算法及McCann’s Retinex算法对彩色图像进行增强处理,并对结果进行比较。
(4)最后是本文由该项研究所得到的结论以及下一步的研究方向。
2 图像增强
图像增强的定义就是对图像中包含的有用信息进行增强操作,目标是要提升人们对图 像的观察效果,根据场景的要求,突出图像中的全部或部分特征,使得人类对图像的观察更清晰或者让某些特点更加的突出,加强不同物件特点之间在图像中的区分度,抑制无关信息,使得图像质量得到相应的提升、包含的信息量变得更加丰富,进而便于我们对图像进行判别和观察,满足某些特殊需要[5]。
2.1 空间域图像增强技术
2.1.1 概述
图像是由像素所构成的,空间域增强就是对这些用来组成图像的像素进行增强操作。该方法就是空间域方法。空间域处理可由下式定义:
(2.1)
在上式中 是输入的图像, 是经过操作后得到的图像, 是一种用于处理的函数,它在 的邻域中定义。另外,若输入的是图像的集合,函数 也能够对它进行处理。
2.1.2 对比度增强
对比度增强技术是一种很简单但极其重要的增强技术,它能增加或减少图像的动态范围压缩,或者在部分区间增加图像的动态范围压缩,而在其他区间减小图像的动态范围压缩。所以,对于一幅需要进行图像增强的图像,我们可以采用这种技术提高感兴趣部分的对比度。设输入图像为 ,而经过操作处理后得到的图像为 ,这种对比度增强技术可以由下面式子给出:
(2.2)
式中,输入图像和输出图像的亮度分别用 和 表示,该函数的倾斜程度由 来控制,如图2.1所示。
图2.1 对比度增强示意图
上式就是对比度拉伸变换函数的表达式,若是输入值低于 ,它的灰度级就会被压缩为输出图像中较暗灰度级的较窄范围内;若是输入值高于 ,它的灰度级就会被压缩为输出图像中较亮灰度级的较窄范围内,这样就可以得到拥有着高对比度的输出图像[6]。
2.1.3 线性变换
线性变换也可以被称作为比例变换,在该变换的自变量和因变量两者间有着确定的比例常数系数。其表达式如下所示:
(2.3)
若是a>1,输出图像中灰度的动态范围就会得到增大;若是a<1,输出图像中灰度的动态范围就会得到减小;若是a=1,b≠0,对应像素点变换前后的灰度差值将会不发生变化,仅有输出图像灰度值的上下移,表现在图像的亮暗程度变化上。若是a<0,则输出图像的灰度翻转,这样点运算就是对图像进行求补操作。
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