基于人眼視覺特性和小波表征的彩色圖象增強算法研究.pdf

1、如何對數(shù)字圖象系統(tǒng)在捕獲、顯示、存儲和傳輸過程中的性能進行最優(yōu)化處理,在圖象和視頻處理領域一直是一個極富挑戰(zhàn)的主題.在這一過程中考慮人眼的視覺特性將非常有益,因此有必要了解人眼視覺模型.根據(jù)不同的圖象應用方向,考慮不同的視覺特性從而提出了不同的計算模型.當然,模型和人眼的感知特性是否一致是優(yōu)先考慮的.本文主要針對基于人眼視覺模型的彩色圖象增強(圖象顯示部分)的關鍵技術展開研究,試圖將顏色、視覺和圖象處理領域內的最新發(fā)展技術引入到彩色圖象

2、增強應用中,對諸如顏色復原、圖象清晰度等問題有所貢獻.本文首先分析了目前灰度圖象增強的各種技術,重點討論了基于小波表示的多尺度圖象增強方法,同時介紹了多尺度增強算法的一些共性技術以及相關的一些研究方向,這為彩色圖象增強研究工作的展開奠定了基礎.本文的研究主要圍繞改善圖象的質量問題展開的,包括細節(jié)增強和顏色增強.在圖象細節(jié)增強方面,對比度敏感函數(shù)(CSF)常用來衡量人眼分辨細節(jié)的能力.首先本文單獨就對比度(CSF)測度進行了探討,結合小波

3、的多尺度特性提出了一種小波域內的局部多尺度對比度測度定義并給出了增強算法.算法中參數(shù)的選取由圖象的統(tǒng)計特性決定.進一步利用生理學實驗獲得的CSF模型自適應的調節(jié)增強因子,以避免常見的一些人工效應(ringing or halo artifacts)同時達到增強紋理細節(jié)的目的.在圖象細節(jié)增強的基礎上,本文進一步展開了針對彩色圖象顏色增強的研究.對顏色學說和一些視覺理論、模型進行分析比較,尤其對Land的Retinex理論及其實現(xiàn)算法進行了

4、探討.之后在考慮了人眼視覺特性的基礎上提出了適合于彩色圖象增強的計算模型.該計算模型不僅包括顏色空間的選擇,還包含了兩個重要的視覺定律:反映閾值特性的Weber-Fechiner定律和反映超閾值特性Stevens定律.Weber-Fechiner定律描述了人眼分辨細節(jié)的能力而Stevens定律主要描述了主觀感知的能力,這是兩個在圖象處理領域常用來建立模型的定律.隨后,本文還從人眼的顏色適應角度出發(fā)提出了一能夠種評估顏色增強的算法(HCC

5、IEE),這種算法對彩色圖象的分量按照von-Kries模型重新調整比例,并利用顏色的自然性系數(shù)(CNI)和生動性系數(shù)(CCI)在自然圖象意義上給出了評估準則.最后,本文還對彩色圖象增強中的另一個相關領域—彩色圖象降噪進行了研究.目前彩色圖象降噪算法主要是在顏色空間的選擇上開展工作,沒有充分利用人眼的視覺特性(HVS).本文主要是在考慮人眼的對比度敏感函數(shù)(CSF)和掩蔽效應(Masking)的基礎上,將Chang和Vetterli的自