基于动态场景估计的自适应图像增强算法 (2013年)

为快速、高效地增强因环境等因素导致质量退化的视频图像，提出一种基于动态场景估计的自适应图像增强算法。该算法采用拉普拉斯算子锐化图像的细节纹理，利用灰度统计的方法判据图像的场景，构建不同场景下的灰度映射函数，并根据动态场景估计的结果自适应地调整图像灰度的动态范围，以提升图像对比度。采用流水线处理技术和数据流行缓存技术完成硬件实现，执行效率高、占用资源少，可满足高清视频流的实时处理。实验结果表明，该算法在避免失真、保留原始语义的同时，能在各种场景下实现高质量的图像增强。