有效消除光晕现象和颜色保持的彩色图像增强算法.pdfVIP

有效消除光晕现象和颜色保持的彩色图像增强算法

I.引言

A.研究背景和意义

B.目前研究现状

C.研究目的和主要贡献

II.光晕现象的消除

A.光晕现象的定义和原因分析

B.基于图像特征的光晕消除方法

C.基于滤波器的光晕消除方法

III.颜色保持的图像增强算法

A.颜色保持的重要性和基本原理

B.相关增强算法的优缺点分析

C.基于直方图均衡化的颜色保持增强方法

IV.综合算法的设计与实现

A.基于光晕消除和颜色保持的综合算法设计

B.算法流程图和实现步骤

C.实验设计和结果分析

V.结论和展望

A.研究成果和意义总结

B.不足之处和未来研究方向

C.谢辞

注：本提纲仅供参考。具体论文结构和内容可根据具体情况进

行调整和拓展。I.引言

图像增强是数字图像处理领域中的一个核心问题，其目标是改

善图像的质量和清晰度，使图像更适合人类视觉系统的感知和

理解。彩色图像是现代数字图像处理应用中最为常见的数据类

型之一，然而，在实际应用中，彩色图像往往会受到各种干扰

和损失，如光晕现象、噪声、失真等等。因此，开发一种有效

地消除这些干扰和保持颜色准确的彩色图像增强算法，对于实

现高质量的图像分析和识别任务具有重要的意义。

本文将从光晕现象的消除和颜色保持的角度出发，综述并分析

目前流行的彩色图像增强方法，并提出一种基于综合算法的彩

色图像增强方法。具体来说，本文将从以下三个方面进行探究。

首先，本文将对光晕现象的消除方法进行归纳和总结。光晕现

象是指在图像中出现的亮度不均和畸变现象，这是由于图像采

集时光线不均匀的分布、镜头质量等原因导致的。本文将分析

和比较基于图像特征的和基于滤波器的两种主要光晕消除方法，

重点探讨它们的原理、方法特点、优缺点等方面的信息。

其次，本文将详细论述彩色图像增强中的另一个核心问题-颜

色保持。颜色保持是指在增强过程中，在不损失彩色图像本身

颜色信息的前提下，使增强结果看起来自然、真实。本文将介

绍颜色保持的重要性和基本原理，并简单比较和分析各种相关

增强算法的优缺点。具体来说，本文将从直方图均衡化这一基

本算法出发，讨论它的局限性和改进，重点是如何在保持颜色

准确性的前提下实现图像增强。

最后，本文将提出一种基于综合算法的彩色图像增强方法。该

方法结合了以上两个方面的探究，综合考虑光晕消除和颜色保

持的要求。具体来说，本文将详细阐述该算法的设计原理和实

现步骤，并进行实验验证，为该方法的优越性提供支持。II.

光晕消除方法

光晕现象是指图像中若干区域的亮度值过高而导致的局部区域

过曝和失真。基于图像特征的方法和基于滤波器的方法是当前

比较常用的光晕消除方法。下文将针对这两种方法进行详细介

绍。

A.基于图像特征的方法

基于图像特征的方法利用了光晕现象的几何特征和物理特征，

通过算法实现对光晕区域的分割和消除，达到恢复图像的正常

色彩分布。威尔逊模型和泊松模型是这种方法的代表性算法。

1.威尔逊模型

威尔逊模型认为：当光晕区域和正常区域的灰度值比例达到某

个阈值时，光晕效应的影响将达到峰值。因此，观察图像中的

灰度值分布可以确定突出的光晕区域。

威尔逊模型提出了一种自适应的阈值策略，基于不同的灰度值

区域分割光晕区域。该算法需要三个参数：光晕区域的初始点、

梯度阈值和平均降值。算法具体流程如下：

1）取出光晕半径r内的像素，并计算其标准偏差。

2）计算该区域中心的灰度值，若大于梯度阈值，则将该区域

的像素标记为光晕区域；反之，则停止扩张。

3）计算光晕区域的掩码，使像素区域之间的平均降值最小。

威尔逊模型的优点是只需要很少的参数就能达到消除光晕的目

的，但需要注意的是该算法对图像的背景噪声敏感。

2.泊松模型

泊松模型认为：光晕区域的径向对称特征是光晕消除算法中非

常重要的物理特性。通过对图像进行局部拟合和微调，可以对

光晕区域进行逐步地减弱和消除。

泊松模型通过最小化拉普拉斯方程局部逼近采用的方法进行图

像重建，具体流程如下：

1）选取光晕区域作为目标区域，并根据空间变换输入和输出

的二维交互平衡解决图像的线性方程组。

2）使用所得的单通道估计灰度缩放系数重新计算g（x,y），

减弱光晕区域的影响。

3）针对光滑区域和锐化区域使用不同的缩放系数来消除光晕

区域。

泊松模型可以有效地消除图像中的光晕现象并获得较好的结果，

但其计算量较大，在实际应用中往往需要比较高的系统配置。

B.基于滤波器