低照度图像增强算法的研究.doc

摘要:图像是人类获取和交换信息的主要来源，所占比重占人类获取外界的信息中的80%，在一些特殊的情形之下，我们看到的信息是模糊不清的，而通过图像增强方面的技术，可以对模糊的图像进行辨识。常见的增强方法有空域法和频域法两大类，空域法中常用的方法有直方图均衡化，频域法常用的有基于傅里叶变换、小波变换等的方法。

本次设计中完成的主要工作如下：

（1）灰度变换及直方图均衡化：灰度变换通过对原图像素值重新分配实现，使得图像的亮度提高。直方图均衡化方法是通过非线性拉伸的方法，对像素值进行了重新分配，因而使图像得到增强。原图直方图中间的突出部分对比度下降，增强后的直方图是一个平缓的分段直方图。

（2）基于双边滤波的Retinex算法：Retinex图像增强技术可以有效地改善图像的视觉效果，功能强大，但在增强过程中存在“光晕伪影”的问题。改进的算法基于双边滤波的Retinex算法使用双边滤波来进行照度估计，可以更精确的估计高对比度边缘区域的照度，有效解决“光晕伪影”的问题。

    本次设计中研究的三种方法，都有各自的优缺点。传统的方法虽然局限但作用不容忽视；基于双边滤波的Retinex算法作为一种改进的算法，可以更好的改善低照度图像的图像质量，有效解决“光晕伪影”的问题，具有要的研究价值和应用前景重。

关键词：低照度图像；图像增强；灰度变换；直方图均衡化；Retinex算法

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题的研究背景及意义-1

1.2 国内外研究现状-1

1.3 本文研究内容及结构安排-3

2 低照度图像增强的基本理论-4

2.1 图像增强的定义-4

2.2 常用的图像增强的算法-4

2.3 本文所研究的算法-5

2.3.1 灰度变换-5

2.3.2 直方图均衡化-7

2.3.3 Retinex算法-8

3 图像增强方法的实现-9

3.1 灰度变换方法的实现-9

3.1.1 详细的算法步骤-9

3.1.2 处理结果及分析-9

3.2 直方图均衡化方法的实现-9

3.2.1 详细的算法步骤-9

3.2.2 处理结果及分析-9

3.3 改进的Retinex算法-11

3.3.1 照度估计-12

3.3.2 照度图像的校正和压缩-12

3.3.4 算法的详细流程-13

3.3.5 处理结果及分析-13

3.4 三种算法的比较-14

4 GUI界面的设计-16

4.1 GUI界面设计的基本要求-16

4.2 本文的GUI界面-16

结    论-18

参 考 文 献-19

附录 程序代码-20

致    谢-22