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夜间图像增强算法研究及Matlab实现.pdf
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夜间图像增强算法研究及 Matlab 实现
第 1 章 绪论
1.1 本文研究意义与背景
夜间图像通常存在着主体或局部的亮度不足问题、在颜色的饱和度与对比度方面也
显著偏低,这就导致了许多可以展现夜间图像关键特征细节信息的东西没法得到充分展
现。致使所获取到的夜间图像的质量严重下降的原因多种多样,例如采集装备的配置、
复杂的环境照明、天气原因等因素的影响。我们通常把一幅清晰的图像作为获取真实场
景的主要条件[1]。针对质量下降的夜间图像,可以基于人类角度的计算机处理系统做进
一步分析和仿真;亦可以直接采取图像增强算法,对其亮度、对比度及细节、色彩隐藏
信息进行增强以满足人类视觉系统要求[2]。
夜 间 图 像 在 许 多 领 域 得 到 了 相 当 广 泛 的 运 用 。例 如 ,通 过 对 夜 间 红 外 图
像 的 识 别 增 强 来 获 取 敌 方 目 标 ,这 是 在 军 事 领 域 的 应 用 ;对 夜 间 图 像 进 行 增
强 ,加强 对 汽 车 号 牌 、驾驶 员 体 态 等 重 要 信 息 进 行 识 别 ,这是 在 公 共 交 通 领
域 的 应 用 ;为了 减 少 颜 色 失 真 、光线 不 均 等 造 成 的 图 像 退 化 现 象 ,可以 对 图
像 进 行 彩 色 增 强 , 这 是 在 安 防 及 摄 影 摄 像 领 域 的 应 用 。
如 今 ,虽 然 有 几 十 种 不 同 的 增 强 处 理 方 法 ,但 这 些 算 法 都 是 有 其 专 门 性
以 及 针 对 性 ,无 法 做 到 适 应 各 种 场 合 。本 文 将 针 对 传 统 夜 间 图 像 增 强 算 法 中
普 遍 的 存 在 的 局 部 光 晕 伪 影 问 题 ,展 开 进 一 步 研 究 ,以 期 在 保 持 夜 间 图 像 清
晰 自 然 的 基 础 上 , 将 其 解 决 。
1.2 本文研究工作及重点
夜间图像增强算法作为图像增强研究的一个重要分支。吸引着众多图像处理、目标
检测方面的学者进行广泛而深入的研究。每年,都有很多研究成果问世,但整个领域依
旧还有很大的发展空间。
夜间图像的提取有很多不可抗拒的因素存在。例如夜晚图像对比度低、周围的光照
散射影响等。将针对一些应用较多的传统的夜间图像增强算法,如直方图均衡化增强算
法、基于 Retinex 理论等理论进行研究以及仿真。针对于传统增强方法自身的普遍存在
1
的光晕伪影,亮度不均匀做出改进。根据对光晕伪影的成因进行研判分析,提出并实现
一种双滤波单尺度 Retinex 的夜间图像增强算法。
分析令夜间图像质量下降的缘由,同时也针对传统图像增强算法的不足,尝试通过
单尺度 Retinex 理论与双滤波方法的共同结合,解决传统算法的不足,且能够提高很多
复杂环境下的夜间图像增强效果,满足科学技术发展日益提高的要求。最终,通过该方
法与众多传统图像增强算法的效果图对比,验证本文算法的可靠性,有效性。
夜间图
像增强
算法
图 1.1 本文实现框图
直方图均衡化
传统算法
Retinex 理论
主客观评
价
本文改进算法
1.3 本文的内容安排
本文共设置 6 个章节,进行论述。具体安排如下:
第 1 章 绪论 主要介绍了夜间图像增强算法的研究、应用背景研究现状,以及研究
工作的所遇到的瓶颈,在章节末尾概述论文的本文的研究工作及重点。
第 2 章 图像增强算法 重点介绍了几种图像增强算法的分类,包括空间域增强、频
率域增强以及基于 Retinex 理论增强算法。
第 3 章 直方图均衡化算法 在这个章节中,将研究传统夜间图像增强算法中直方图
均衡化算法。通过对其原理和均衡化过程的学习,采用 Matlab 平台仿真几幅有针对性
的夜间图像,在结尾简略对这种算法进行分析评价。
第 4 章 基于 Retinex 理论的图像增强算法 在这个章节中,主要研究了 Retinex 理
论这种传统的夜间图像增强算法的原理和分类。通过对几幅有针对性的夜间图像进行仿
真,在结尾简略对这种算法进行分析讨论。
第 5 章 基于双边滤波的 Retinex 的改进算法 通过对之前传统图像效果的分析讨
论,针对不足之处进行完善,在此基础上,创新性地提出一种双滤波与单尺度 Retinex
2
理论算法共同结合的夜间图像增强算法,详尽地介绍了这种新型夜间图像增强算法的原
理。最后采用 Matlab 平台进行仿真实现该算法的性能。
第 6 章 算法仿真对比 采用主观评价以及客观评价两种方法,评价并且对比几种夜
间图像增强算法对夜间不同时段图像的仿真效果图,以此比较出本文提出的算法的有效
性,可靠性。
3
第 2 章 图像增强算法
2.1 图像增强技术
图像增强的技术要点对原图像附加一些信息采取一定的手段,如对数据进行转变,
对图像中感兴趣的特征采取有目的性的突出或者将图像中某些对我们判别起到干扰的
特征进行删除或者掩盖,让视觉响应和图像纹理等天然特性相匹配,这是图像增强的基
本方法。图像增强技术包括并不局限于:直方图规定化处理,图像直方图均衡化处理,
图像锐化处理等等。从技术分类的角度来讲:分为基于频率域、基于空间域以及基于
Retinex 理论图像增强处理法 3 种。频率域处理法利用卷积定理,通过对图像傅立叶变
换修改以提高原始图像的质量,因此,频率域处理法是一种间接的算法;空间域处理法
作为一种直接算法,将图像信息采取灰度映射转换,为原图像中的像素点进行直接处理
操作,以提高原始图像的质量效果。Retinex 是一种视网膜皮层理论与反射率结合的算
法。
2.2 空间域图像增强
2.2.1 邻域均值滤波
邻域均值滤波可以用作于平滑噪声,具有不错的效果,但会在图像的边缘区域形成
模糊效应。
2.2.2 中值滤波
中值滤波是一种基于统计排序的滤波形式,可以用作平滑噪声也能够解决像邻域滤
波所造成的模糊效应,边缘区域的保持效果良好,但计算时间较长。
2.2.3 拉普拉斯模板
拉普拉斯算子因其自身是旋转不变的。可以作为一种简单的各向同性微分算子使用。
拉普拉斯模板通常被应用于对图像锐化处理,效果很好,它对噪声比较敏感,这是它的
缺点。一个二维图像函数的拉普拉斯变换式定义如下:
2 2
∂ f ∂ f
2
∇ f =
2
+
2
∂x ∂y
(
1
)
为使拉普拉斯变换适用于数字图像处理,可以以离散形式对其二阶导数进行表示:
∇
2
f =
[
f
(
x + 1, y
)
+ f
(
x − 1, y
)
+ f
(
x, y + 1
)
+ f
(
x, y − 1
)]
− 4f
(
x, y
) (
2
)
此外,可以选择拉普拉斯运算符来处理原始图像,对图像进行灰度变换,最后为对
图像进行锐化操作,需把原始图像与拉普拉斯图像累积叠加。锐化基本方法如下式表示:
4
g
(
x,y
)
={
f
(
x,y
)
−∇
2
𝑓
(
𝑥,𝑦
)
掩模中心系数为负
f
(
x,y
)
+∇ 𝑓
(
x,y
)
掩模中心系数为正
2
(
3
)
锐化办法一方面能够将图像中的各灰度值保留,另一方面会使灰度变异处的对比度
得到有效增强,最终,可以做到将图像背景保存下来,又具备把图像细节凸显的能力。
2.3 频率域图像增强
2.3.1 理想低通滤波器
传递函数:
H(𝑢,𝑣) ={
1D(u,v) ≤𝐷
0
0D(u,v) >𝐷
0
(
4
)
式中,𝐷
0
代表从频率平面的原点到作用点的距离,理想低通滤波器的截止频率,也是一
个规定的非负量。
2.3.2 巴特沃思低通滤波器
传递函数(n 阶):
H(u,v)=
1
𝐷
(
𝑢,𝑣
)
1+
𝐷
0
2𝑛
(
5
)
如果把 H(u,v)=1/2 时,取截止频率𝐷
0
。
2.3.3 高斯低通滤波器
高斯低通滤波器能有效地避免振铃现象,这与巴特沃思低通滤波器效果一致。
2.3.4 巴特沃思高通滤波器
H(u,v)=
1+
1
𝐷
0
𝐷
(
𝑢,𝑣
)
2𝑛
(
6
)
2.4 基于 Retinex 理论图像增强
在实际应用过程中,图像的反射向分量很难直接获得,一般呢,Retinex 先从光的
照射分量估计亮度图像,然后通过关系式得到反射图像,具体工作原理如图 2.3 所示。
5
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苦茶子12138
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