基于人眼视觉感知图像对比度增强算法的研究

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时间:2019-03-17

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1、UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA专业学位硕±学位论文IMASTERTHESISFORPROFESSIONALDEGREE'I\JI论支题目基于人眼视觉感知图像对比度増强算法的妍究专业学位类别工程硕壬学号201251010123作者姓名郑婷—指导教师傅志中副教授I口独剑性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果

2、。据我所知,除了文中特别加标注和致谢的地方夕h论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。):作者签名::^曰期苗/^年I月1曰论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,义许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可W将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库

3、进行检索i采用、,可y影印缩印或扫描等复制手段保存。、汇编学位论文(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)作者签名;导师签名:/%,^日期:年月日(1/分类号密级注1UDC学位论文基于视觉感知的图像对比度增强算法研究(题名和副题名)郑婷(作者姓名)指导教师傅志中副教授电子科技大学成都明望高工西南电子电信技术研究所成都(姓名、职称、单位名称)申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称电子与通信工程提交论文日期2015年9月7日论文答辩日期2015年11月28日学位授予单位和日期电子科技大学年12月26日

4、答辩委员会主席评阅人注1:注明《国际十进分类法UDC》的类号。ImageContrastEnhancementAlgorithmBasedonHumanVisualPerceptionAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:ZhengTingSupervisor:AssociateProf.FuZhizhongSchool:SchoolofCommunicati

5、on&InformationEngineering摘要摘要随着信息处理技术的迅猛发展,图像/视频传感器以爆炸式的速度广泛被应用于社会生活中的各个领域,如场景监控、智能交通、医疗诊断、目标探测及人机交互等等。图像/视频信息在获取、传输、存储和处理等环节后,由于电子热噪声及处理噪声的影响,显示的图像/视频质量将受到降质影响,从而降低图像了的可读性和信息提取可靠性。有选择性地突出图像中有用的信息,使图像中的有用的信息得到凸显出来,从而使图像的视觉效果更良好,增强图像的可读性,满足某些特定的需求和应用场合,是图像处理的一个重要研究方向。

6、本文根据图像的特点或存在的问题,结合人眼的视觉感知特性—最小可视差,建立起一种改善图像某些特征的算法,旨在改善视觉效果或便于人或机器对图像的分析理解。本文主要内容为:1.首先,本文详细阐述了人眼的视觉特性,主要包括了人眼对图像的结构和反差的敏感性,人眼对灰度的分辨能力以及人眼最小的可视差,引出韦伯—费希纳定律,即人眼能够感觉到差异的刺激变化量的阀值同刺激实际强度成正比例关系,为后续研究提供理论基础。2.介绍了传统的图像对比度增强技术及算法,选取了灰度变换增强、直方图增强和梯度场增强三种增强算法,通过运用Matlab仿真软件,对算

7、法进行了测试。根据实验结果表明,梯度场增强算法较之其余两种算法具有更好的增强效果,本文将以此算法展开深入的研究。3.结合了人眼的最小可视差,运用梯度场算法在Matlab仿真软件中进行了仿真测试,验证了结合人眼视觉规律的梯度场增强算法的处理结果更加适合人眼的可视性。4.在对结合人眼视觉规律的梯度场增强算法进一步测试和分析,发现此种算法的鲁棒性不好,这时我们提出了改进了此种算法,得到了本文的最终算法,这种改进后的算法除了能更好地适应我们人眼视觉的可知性之外,还能提高图像的鲁棒性。5.最后总结了本论文算法的优点,也发现了此种算法存在的

8、问题,并且指出了自适应增强是未来图像增强领域中发展的方向。关键词:图像对比度增强人眼最小可视差人眼视觉特性IABSTRACTABSTRACTInthemodernsociety,theimagecarriesalotofinformation.Known,ani

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