基于人眼视觉感知图像对比度增强算法的研究

发布时间：2017-03-30 02:14

  本文关键词：基于人眼视觉感知图像对比度增强算法的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息处理技术的迅猛发展,图像/视频传感器以爆炸式的速度广泛被应用于社会生活中的各个领域,如场景监控、智能交通、医疗诊断、目标探测及人机交互等等。图像/视频信息在获取、传输、存储和处理等环节后,由于电子热噪声及处理噪声的影响,显示的图像/视频质量将受到降质影响,从而降低图像了的可读性和信息提取可靠性。有选择性地突出图像中有用的信息,使图像中的有用的信息得到凸显出来,从而使图像的视觉效果更良好,增强图像的可读性,满足某些特定的需求和应用场合,是图像处理的一个重要研究方向。本文根据图像的特点或存在的问题,结合人眼的视觉感知特性—最小可视差,建立起一种改善图像某些特征的算法,旨在改善视觉效果或便于人或机器对图像的分析理解。本文主要内容为:1.首先,本文详细阐述了人眼的视觉特性,主要包括了人眼对图像的结构和反差的敏感性,人眼对灰度的分辨能力以及人眼最小的可视差,引出韦伯—费希纳定律,即人眼能够感觉到差异的刺激变化量的阀值同刺激实际强度成正比例关系,为后续研究提供理论基础。2.介绍了传统的图像对比度增强技术及算法,选取了灰度变换增强、直方图增强和梯度场增强三种增强算法,通过运用Matlab仿真软件,对算法进行了测试。根据实验结果表明,梯度场增强算法较之其余两种算法具有更好的增强效果,本文将以此算法展开深入的研究。3.结合了人眼的最小可视差,运用梯度场算法在Matlab仿真软件中进行了仿真测试,验证了结合人眼视觉规律的梯度场增强算法的处理结果更加适合人眼的可视性。4.在对结合人眼视觉规律的梯度场增强算法进一步测试和分析,发现此种算法的鲁棒性不好,这时我们提出了改进了此种算法,得到了本文的最终算法,这种改进后的算法除了能更好地适应我们人眼视觉的可知性之外,还能提高图像的鲁棒性。5.最后总结了本论文算法的优点,也发现了此种算法存在的问题,并且指出了自适应增强是未来图像增强领域中发展的方向。
【关键词】：图像对比度增强 人眼最小可视差 人眼视觉特性
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究的背景与意义10-11
• 1.2 国内外图像增强研究的历史与现状11-13
• 1.2.1 图像应用的产生及发展概述11
• 1.2.2 数字图像处理现状11-13
• 1.2.3 数字图像处理的分类13
• 1.3 本论文的结构安排13-15
• 第二章 人眼视觉特性及模型15-28
• 2.1 人眼视觉特性15-19
• 2.1.1 人眼对灰度的分辨能力16-18
• 2.1.2 人眼对图像结构及反差的敏感性18-19
• 2.2 人眼可视最小差19-20
• 2.2.1 Weber - Fechner定律19-20
• 2.2.2 de Vrise-Rose定律20
• 2.3 常用图像亮度自适应现象模型介绍20-22
• 2.4 MATLAB软件的介绍22-27
• 2.4.1 Matlab概述22-24
• 2.4.2 Matlab工作环境24-25
• 2.4.3 Matlab优势25-27
• 2.5 本章总结27-28
• 第三章 对比度增强方法及质量评价28-46
• 3.1 典型的图像增强算法28-38
• 3.1.1 图像的灰度变换技术28-30
• 3.1.2 基于直方图增强技术30-32
• 3.1.3 图像梯度场增强算法32-35
• 3.1.4 滤波技术35-37
• 3.1.5 偏微分增强技术37
• 3.1.6 数学形态学增强技术37-38
• 3.1.7 自适应增强技术38
• 3.2 图像增强的分类38-39
• 3.3 图像质量评价及仿真结果分析39-45
• 3.3.1 图像质量评价39-41
• 3.3.2 图像仿真结果分析41-45
• 3.4 本章总结45-46
• 第四章 基于人眼视觉感知图像对比度增强算法研究与实现46-59
• 4.1 结合人眼视觉感知的图像对比度增强算法46-48
• 4.1.1 像素域JND模型介绍46-47
• 4.1.2 结合人眼视觉感知的梯度场增强算法（JND+梯度场）47-48
• 4.2 MATLAB仿真实现及结果分析（JND+梯度场）48-54
• 4.3 改进后的梯度场增强算法54-57
• 4.5 本章小结57-59
• 第五章 仿真测试与分析59-63
• 5.1 视觉效果测试及分析59-62
• 5.2 迭代稳定性62
• 5.3 本章总结62-63
• 第六章 总结与展望63-65
• 6.1 论文总结63
• 6.2 图像对比度增强展望63-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-69

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