文献类型：期刊文章

作　　者：王浩[1,2] 张叶[1,2] 沈宏海[1,2] 张景忠[3]

WANG Hao ZHANG Ye SHEN Hong-hai ZHANG Jing-zhong(Key Laboratory of Airborne Optical Imaging and Measurement, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China Heilongfiang Forest Protection Institute, Harbin 150040, China)

机构地区：[1]中国科学院航空光学成像与测量重点实验室,吉林长春130033 [2]中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033 [3]黑龙江省森林保护研究所,黑龙江哈尔滨150040

出　　处：《中国光学》

基　　金：国家林业公益性资助项目(No.201204515);吉林省自然科学基金项目(No.20150101017JC);中国科学院青年创新促进会资助项目(No.2016201)~~

年　　份：2017

卷　　号：10

期　　号：4

起止页码：438-448

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、CSCD、CSCD_E2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、WOS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：图像增强算法能够提高图像整体和局部的对比度,突出图像的细节信息,使增强后的图像更符合人眼的视觉特性且易于机器识别,在军事和民用领域具有广泛的应用。本文从图像增强算法的原理出发,归纳总结了近年来应用比较广泛的4类图像增强算法及其改进算法,包括直方图均衡图像增强算法、小波变换图像增强算法、偏微分方程图像增强算法和基于Retinex理论的图像增强算法。结合人眼视觉特性、噪声抑制、亮度保持和信息熵最大化等图像增强的改进算法,在保证增强图像具有较高对比度的前提下,可进一步提升图像的质量。实现了9种较为典型的图像增强算法,采用主观和客观的评价方法对增强效果进行了对比,分析了不同增强算法的优缺点,并给出了这些算法的计算时间。对这些算法的深入研究能够推动图像增强技术向更高水平发展,从而使图像增强技术在多个学科领域发挥重要作用。

关 键 词：图像增强 直方图均衡 小波变换 偏微分方程 RETINEX理论

分 类 号：TP394.1]