基于廣義高斯混合模型和軟分割的圖像增強(qiáng).pdf

1、圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域經(jīng)典的研究方向之一，研究成果已被廣泛應(yīng)用于遙感、醫(yī)學(xué)圖像、視頻監(jiān)控等方面，并且仍然在被廣大學(xué)者積極研究。圖像增強(qiáng)的目的是改善圖像中可理解或者可被觀察者感知到的信息，此外，圖像增強(qiáng)也可以作為其他圖像處理任務(wù)的預(yù)處理操作。通過改變一幅質(zhì)量退化圖像中的屬性可以使其具有更佳的視覺效果或是更有利于實(shí)現(xiàn)某種任務(wù)。
　　在眾多影響圖像質(zhì)量的因素中，不良的光照條件是十分常見的一種因素。本文針對(duì)由于光照條件不均勻而造成的逆

2、光圖像以及閃光燈圖像，提出了基于廣義高斯混合模型和軟分割的增強(qiáng)算法。對(duì)于逆光圖像和閃光燈圖像，根據(jù)曝光不均勻可以將其分為過曝光區(qū)域、正常曝光區(qū)域和欠曝光區(qū)域，因此本文使用一個(gè)三分量的廣義高斯混合模型對(duì)輸入圖像亮度分量的直方圖進(jìn)行建模，每個(gè)分量分別對(duì)應(yīng)于不同區(qū)域的直方圖，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入圖像按概率的軟分割。對(duì)欠曝光區(qū)域和過曝光區(qū)域分別使用最優(yōu)對(duì)比度色調(diào)映射算法進(jìn)行增強(qiáng)，該算法提出了對(duì)比度增益和色調(diào)失真這一相互矛盾的概念，在給出了由映射函數(shù)造

3、成的輸出圖像相對(duì)于輸入圖像的對(duì)比度增益函數(shù)和色調(diào)失真度函數(shù)后，圖像增強(qiáng)的問題便轉(zhuǎn)換成了在色調(diào)失真不超過用戶輸入值的前提下最大化對(duì)比度增益這一最優(yōu)化問題。將欠曝光區(qū)域和過曝光區(qū)域的映射函數(shù)與不進(jìn)行處理的正常曝光區(qū)域按照廣義高斯混合模型得出的概率融合，便得到最終的映射函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入圖像的增強(qiáng)。
　　實(shí)驗(yàn)證明，基于廣義高斯混合模型和軟分割的圖像增強(qiáng)算法相比較于傳統(tǒng)的直方圖均衡、對(duì)比度限制自適應(yīng)直方圖均衡、多尺度Retinex增強(qiáng)和最優(yōu)