彩色图像的自然增强

彩色图像的自然增强(中文9000字,英文PDF)
提出了一种新的彩色图像自然增强算法（NECI）。它的灵感来自多尺度Retinex模型。实现此增强有四个步骤。首先，通过依赖于内容的全局映射来渲染图像外观以进行光投射校正，然后应用修改的Retinex滤波器来增强局部对比度。之后使用直方图重新缩放用于标准化目的。最后，通过使用Cortex变换的多通道分解来强调图像的高频分量，增强了图像的纹理细节。在对比度增强步骤中，首先增强亮度通道，然后通过收集亮度增强信息并将其应用于色彩空间CIELCh中的色度通道来计算加权图，这使得能够按比例增强色度。它避免了经典RGB独立信道操作中不平衡增强的问题。 在这项工作中，相信图像增强应避免对图像的显着修改，例如光条件变化，色温变化或引入或放大的附加伪像。忽视场景的光线条件通常会导致不自然的锐化图像或剧烈的白平衡变化。在所提出的方法中，在增强之后保持图像的氛围（暖色或冷色印象），并且不向场景添加额外的光源，并且由于过度增强而没有放大光晕效应和阻挡效果。它实现了彩色图像的自然增强。已经测试了不同类型的自然场景图像，并且获得了所提出的方法的令人鼓舞的性能。