一种基于视觉特性的彩色图像增强算法

为了增强图像暗区域部分,基于人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理,提出一种彩色图像增强方法。该方法主要包括全局自适应亮度调节、局部对比度增强和颜色恢复3个部分。全局亮度调节采用直方图非线性自适应拉伸来增强暗区域的亮度;局部对比度增强利用当前点与区域像素之间的关系,调节当前点的亮度,以增强图像局部对比度;通过一种自适应的非线性颜色恢复算法恢复图像色彩。通过大量图像对比实验分析表明,本文方法可以自适应有效快速地实现图像增强。

水下光学成像清晰化方法研究

在水下环境中，光的散射和衰减导致水下光学成像质量严重下降，图像对比度低、颜色失真。提出了一种基于暗原色和白平衡相结合的新方法来提高水下光学成像的图像质量，达到使水下光学成像清晰化的目的。根据水下成像特点，建立水下光学成像模型，采用暗原色算法对图像进行去模糊，并依据白平衡理论对去模糊后的图像进行颜色校正，提高水下彩色图像的质量。实验表明，提出的方法能够有效去除由光的散射引起的模糊，增强水下图像的可见度和恢复水下图像的颜色平衡，明显提高图像的清晰度和颜色的保真度。